Již dlouho pozorujeme, že umělá inteligence (AI) prostupuje snad každým odvětvím, od průmyslu a výroby až ke službám. Podle některých statistik za poslední čtyři roky stouplo využívání AI v e-commerce o 270 %, přičemž až 35 % obchodníků již AI v nějaké formě na svém e-shopu používá. Největší přínos zatím AI má ve dvou kategoriích – budování vztahu se zákazníkem a práce s produkty na e-shopu nebo v našem případě na tržišti.

Ve vztahu k zákazníkům je AI velice nápomocná při personalizaci komunikace. Již delší dobu nějaká omezená forma umělé inteligence proniká do chatbotů, to se v posledních měsících ještě posouvá na novou úroveň díky službě ChatGPT. Stejně tak pomáhá v marketingu s vytvářením landing pages, textů, personalizovaných reklam, se segmentací a targetingem marketingových aktivit. V rovině práce s produkty se skrývá ještě větší potenciál, který je omezen spíše tím, co produkťáky a vývojáře napadne. Čím dál populárnější je vyhledávání fotkou, personalizované doporučování produktů, řazení produktů v kategoriích nebo našeptávání a vyhledávání. Kromě frontendových funkcí ale přináší významné odlehčení také na pozadí fungování celého e-shopu, což byl také jeden z těch hlavních podnětů pro to, abychom se do AI pustili v Bianu také.

Biano je česká technologická společnost, která skrze nejnovější technologie digitalizuje nakupování nábytku a dekorací. Český startup vyvíjí vlastní technologie využívající umělou inteligenci a neuronové sítě, které mu umožňují překonávat i tradiční výzvy nakupování nábytku online, jako je srovnávání cen či záruka kvality. Biano vzniklo v roce 2015. Dnes působí v devíti zemích, připravuje expanzi na další zahraniční trhy.

Na rozcestí: dodavatel, nebo vlastní vývoj?

Pokud dnes e-shop či tržiště přemýšlí o využívání umělé inteligence, má několik možností: nechat si řešení vyvinout na míru od vývojářské firmy, vsadit na hotový produkt od třetí strany, nebo se může pustit do vývoje na vlastní pěst. Všechny tři varianty mají svá pro a proti. V Bianu jsme před několika lety použít dostupný software nemohli – na trhu tehdy neexistovalo řešení, které by bylo trénované na nábytek a dekorace. Nechat vývoj na externí firmě je zase velice drahé, organizačně náročné a výsledek může dopadnout všelijak. Proto jsme se rozhodli pro vývoj pod vlastní střechou.

Vývoj vlastní umělé inteligence má několik nástrah a překážek. V první řadě musí firma sehnat talentované vývojáře, investovat do vývoje nové technologie nemalé prostředky a smířit se s tím, že to pravděpodobně potrvá o něco déle a bude to velice náročné. Za odměnu však získají obrovské výhody: plnou kontrolu nad vlastní AI, kterou trénuje na vlastním datasetu, kontrolu nad vývojem samot­ným a relativně lehké úpravy, změny a aktualizace, jak je zrovna potřeba. Zároveň i každodenní údržba a provoz bývají zpravidla méně nákladné a fungování je nezávislé na dodavateli. Vývoj umělé inteligence si však nemůže dovolit každý, a tím méně e-shopy, za kterými stojí jen pár lidí. Přesvědčili jsme se ale, že využívání těchto technologií může mít pro obchodníka existenční význam.

AI bylo nutností pro správu velkého množství produktů

Stejně jako u mnoha e-shopů se velká část práce na pozadí našeho tržiště dlouho odehrávala manuálně. E-shopy nám posílaly informace o svých produktech, náš tým je řadil do příslušných kategorií, hlídal klíčová slova a na jejich základě jednoduchý algoritmus navrhoval podobné zboží. S počtem integrovaných e-shopů do Biana řádově rostlo množství produktů, které dnes počítáme v řádech milionů a každý den se desetitisíce z nich mění. Spravovat ručně takový po­čet položek jednoduše není v lidských silách a bránilo nám to v dal­ším růstu. Chtěli jsme s produkty pracovat efektivněji a kvalitněji využívat unikátní data, která máme k dispozici. Řešením byla auto­ma­ti­za­ce pomocí AI, bez které bychom dnes nedokázali fungovat.

Nejdřív jsme museli AI natrénovat na vizuální analýzu nábytku a dekorací. Prvním zkušebním projektem tak bylo doporučování produktů na základě těch, které si uživatelé prohlížejí. Běžně se to dělá na základě klíčových slov, kategorie či názvu. Naše umělá inteligence se naučila doporučovat takové produkty, které jsou skutečně vzhledem podobné těm, které si zákazník prohlíží. Dostává tak daleko relevantnější návrhy, které jsou blíže jeho vkusu. Také se okamžitě po nasazení zvýšil konverzní poměr.

Po tomto úspěchu jsme se pustili do té nejbolestivější věci – zmiňované kategorizace nových produktů. Náš klasifikátor na základě vizuální analýzy fotografií v kombinaci s textovými daty dokáže sám zařadit nábytek do správné kategorie. Těch evidujeme kolem 400 – od základních kategorií až po velice specifické podkategorie. V hlavních kategoriích AI dosahuje přesnosti až 98 %. V Bianu nám to šetří každý den neskutečné množství času, které by jinak někdo musel strávit manuálním rozdělováním všech produktů.

Pak už jsme se mohli začít pouštět do dalších nápadů. Klasifikátor jsme zkombinovali s detekcí vizuální podobnosti a vznikla tak možnost vyhledávat nábytek nahráním obrázku. Podle fotky najdeme příslušnou kategorii, srovnáme nábytek na fotce s naší nabídkou a následně nabídneme ty nejpodobnější kusy. Podařilo se nám vyřešit na první pohled banální problém vyhledávání nábytku podle rozměrů, které paradoxně patří mezi ty nejobtížnější věci. Neexistuje totiž jednotný formát rozměrů. Díky spojení textových dat a fotografií nábytku umíme velmi spolehlivě automatizovat filtrování podle roz­mě­rů. Stejné je to u filtrování podle barev. E-shopy většinou filtrují nábytek podle textového popisku, jenže „zelená“ může znamenat leccos. Naše AI identifikuje dominantní objekt na fotce a teprve poté zkoumá barvu daného kusu nábytku. Jde o detaily, které ale zákazníkům šetří desítky minut času, čímž se opět zvyšuje konverze.

Tržiště je příležitost pro e-shopy

Náš AI tým je poměrně malý, máme v něm pouze tři lidi. I v tomto počtu však dokážeme bez výpadků provozovat velké množství služeb postavených na umělé inteligenci a zároveň pracovat na nových funkcích. Většina malých i středních e-shopů má maximálně několik vývojářů a zřídkakdy vlastní data scientisty. Musí se tak spoléhat na řešení třetích stran, nebo se plácnout přes kapsu a zaplatit vývojářskému studiu. Kompromis, který dovolí obchodníkům těžit z těchto technologií za zlomek nákladů, je spolupráce s agregátorem – online tržištěm.

Tržiště e-shopům nabízí hodně – ve většině případů vysokou vizibilitu produktů e-shopu a možnost soutěžit s ostatními čistě skrze cenu, nabídku a kvalitu služeb i produktů. Tržiště mají díky své velikosti zdroje na vyvíjení nejnovějších technologií, aby zákazníkům poskytla co nejpříjemnější zážitek a e-shopům co nejvyšší čísla. E-shop, který na takové tržiště nahraje své produkty, tak nepřímo těží z jeho technologií. Navíc tržiště někdy dokáže některou technologii nabídnout partnerským e-shopům k implementaci na jejich web, a to za lepších cenových podmínek než služby třetích stran. I proto agregátory typu Amazon, Mall, Allegro, ale i Kiwi a další stále rostou a jsou tak populární.

Co přijde dál?

Na poli AI je obtížné plánovat více než na půl roku dopředu. Stačí se podívat, jak se v posledních měsících proměnil svět díky ChatGPT. Pokroky se nicméně aktuálně dějí také na poli rozšířené reality, kterou bychom chtěli v Bianu časem také využít. Zrovna při nákupu nábytku a dekorací považujeme rozšířenou realitu za potenciální gamechanger při plánování interiéru. V současné době s týmem přemýšlíme o zdokonalení vyhledávání podle fotografie. Chtěli bychom, aby uživatel mohl nahrát fotku svého obýváku a říct umělé inteligenci, aby mu doporučila pohovku, která se tam bude hodit. Na toto bychom rádi v budoucnu navázali automatickou tvorbou 3D modelů nábytku a dekorací a jejich zobrazení v interiéru pomocí rozšířené reality. V možnostech technologií je stále velké množství překážek, které toto zatím neumožňují, což jsme však ještě nedávno říkali také o umělé inteligenci. Věříme proto, že i využití rozšířené reality v e-commerce je jen otázkou času.