Aktuality -> Analýzy - 12. 7. 2024 - redakce

Šest tipů pro e-shopy, jak využít AI

Jaké jsou ty nejefektivnější způ­soby využití umělé inteligence v e-commerce? Zeptali jsme se Davida Zelenky z agentury Brilo, který doporučuje hned několik tipů, jak mohou e-shopy pomocí AI „nakopnout“ svůj byznys.



1. Personalizace a růst až o 40 %

Jedním z nejdůležitějších přínosů AI v e-commerce je schopnost personalizovat zákaznickou zkušenost. AI algoritmy analyzují chování a preference zákazníků, což umožňuje obchodníkům poskytovat doporučení na míru. „Když zákazník prochází e-shopem, AI může navrhnout produkty, které by ho mohly zajímat, na základě jeho předchozích nákupů a prohlížení. Tento přístup nejenže zvyšuje pravděpodobnost nákupu, ale také zlepšuje celkovou spokojenost zákazníků,“ vysvětluje David Zelenka z Brila. Podle dat společnosti McKinsey, firmy, které personalizaci využívají, rostou o 40 % rychleji.

2. Chatboti a virtuální asistenti

Tyto nástroje poskytují okamžitou podporu zákazníkům, odpovídají na jejich dotazy a pomáhají s jejich problémy při nákupu. V e-commerce nejde o žádnou novinku. Ale moderní AI chatboti mohou provádět komplexní úkoly, jako je doporučování produktů, sledování objednávek nebo řešení reklamací. To vše bez nutnosti zásahu custom care, což šetří čas a snižuje náklady na zákaznickou podporu. „Uplatnění najde AI asistent i na straně firmy, kde může pomoct se správou e-shopu nebo být k ruce zákaznické podpoře. Pomáhat může například s analýzou dat. Funguje jednoduše jako interní chatbot,“ dodává Zelenka.

3. Optimalizace cen a správa zásob

Díky analýze velkých objemů dat může AI předpovídat poptávku po konkrétních produktech a optimalizovat ceny tak, aby maximalizovala zisk. „Například dynamické cenové modely, které AI využívá, umožňují automatické úpravy cen na základě aktuální poptávky, konkurenčních cen a dalších faktorů. Podobně AI pomáhá při správě zásob tím, že předpovídá, které produkty budou potřeba kdy a kde, což minimalizuje přebytky a nedostatky zásob,“ uvádí Zelenka konkrétní příklady.

4. Prediktivní analýza

Pomocí strojového učení a analýzy historických dat mohou obchodníci předvídat budoucí nákupní trendy a chování zákazníků. To jim umožňuje lepší plánování marketingových kampaní, cílení reklamy a optimalizaci zásob. Například AI může identifikovat, které produkty budou v nadcházejících sezónách populární, což obchodníkům umožňuje připravit se na zvýšenou poptávku.

5. Automatizace marketingových kampaní

David ZelenkaPomocí AI lze vytvářet a spravovat cílené reklamní kampaně, které jsou personalizované pro jednotlivé segmenty zákazníků. „AI může analyzovat data z různých marketingových kanálů a určit, které kampaně jsou nejefektivnější pro konkrétní cílovou skupinu. To umožňuje obchodníkům lépe investovat do marketingu a dosáhnout vyšší návratnosti investic,“ dodává Zelenka.

6. Zlepšení zákaznické podpory

AI může zlepšit i tradiční formy zákaznické podpory. Například analýza sentimentu umožňuje AI identifikovat nálady zákazníků z jejich zpětné vazby a sociálních médií. Tímto způsobem mohou obchodníci rychle reagovat na negativní recenze nebo problémy, což zlepšuje celkovou reputaci značky a zvyšuje loajalitu zákazníků.

Co dalšího přinese AI? Přijde nová generace hlasových botů

Hlasoví asistenti tvoří nedílnou součást našeho každodenního života už dnes. Známe Siri, Alexu, Cortanu. Zmínit musíme i ChatGPT-4o, za kterým stojí OpenAI. Ten kromě jiných funkcí nativně zpracovává, co slyší, a stejně tak reaguje i zvukem. Oproti jiným hlasovým botům přeskočil proces zaznamenávání hlasu do textu a opačně, což je zásadní posun ve vývoji hlasových botů. Technologie stojící za těmito hlasovými asistenty umělé inteligence se bude jen zdokonalovat a vytvoří bezproblémový hlasem ovládaný zážitek, který ovlivní nákupní chování zákazníků.


 
  

- PR -

Od papíru k AI:

Digitální transformace certifikované výroby


Certifikovaných provozů přibývá. Především těch, které jsou auditovány na plnění některé z norem managementu kvality (QMS) nebo systémů environmentálního managementu (EMS). V zájmu udržení certifikace jsou čím dál více aplikovány systémy sběru, propojování a vyhodnocování dat ze senzorů strojů. To, co poněkud vázne, je využití výsledků vyhodnocení těchto dat při operativním řízení výroby. Zde uvedený příklad poodkrývá cestu, kterou musela ujít středně velká výrobní společnost zabývající se výrobou konstrukčních plastů.

  

- PR -

ERP systémy dnes musí umět víc:

Přizpůsobivost a otevřenost jsou klíčové


Při implementaci ERP systémů se obecně doporučuje, aby se zákazníci alespoň v počáteční fázi drželi standardních, již existujících funkcionalit a konfigurace systému. Existuje však jeden podstatný faktor, který nelze přehlédnout. Přestože mezi podniky najdeme mnoho podobností, každý má svá specifika – vlastní procesy, organizační strukturu, reporting a také přístup k řízení podniku. Z toho vyplývají rozdílné požadavky na ERP systém. Kdo by dnes chtěl podnikový systém, který je uzavřený, obtížně přizpůsobitelný a málo flexibilní, pokud jde o integrace, měnící se potřeby podniku nebo dynamiku trhu?