Oblast digitálního obchodu jde vpřed mílovými kroky. Pokročilá personalizace a automatizace marketingových nástrojů je dnes u řady velkých hráčů standardem a na výsluní se začínají drát i další trendy. „Česká republika patří mezi země s největší koncentrací e-shopů. Český e-trh roste a s ním i poptávka po nových e-commerce nástrojích a řešeních,“ komentuje Martin Vokřál, jeden z pořadatelů konference E-commerce 4.0, kterou v pražském sídle společnosti Microsoft uspořádala na konci dubna Asociace CTIT.

Trendem, který najde podle odborníků v elektronické komerci v dalších letech uplatnění, je širší zapojení umělé inteligence. „Vývoj těchto technologií se žene kupředu. Dříve nebo později za nás budou hlasoví asistenti běžně nakupovat podle nadiktovaného nákupního seznamu a v domácnostech nebudou výjimkou spotřebiče, které dovedou dle vlastního uvážení samy objednat chybějící zásoby,“ tvrdí předseda technologické platformy CTIT Jiří Fuchs.

Jedním z nástrojů využívajících umělou inteligenci, na jehož vývoji aktuálně pracuje společnost CYRRUS ADVISORY, je takzvaný MTA (zkratka pro Multicriterial Text Analysis) software. Ten analyzuje a zpracovává texty všech veřejně dostupných uživatelských recenzí. V praxi to znamená, že po zadání názvu produktu v aplikaci uživatel dostane shrnutí toho, co by o dané věci potřeboval vědět, aniž by si recenze sám musel vyhledávat a zpracovávat.

„V tuto chvíli nástroj testujeme na recenzích fotoaparátů. Brzy ale uvedeme do chodu MTA pro recenze aut a do budoucna bychom rádi analyzovali poměrně zajímavý segment potravinových doplňků. Nástroj bude atraktivní nejen pro koncového zákazníka, ale zejména pro obchodníky, kterým pomůže se lépe zorientovat v otázkách kvality produktů a poptávky, a usnadní jim tak výběr a nákup zboží pro obchod,“ vysvětluje Jan Přichystal, vedoucí vývoje MTA.

Trendem, jenž v následujících letech v e-commerce najde výraznější uplatnění, je podle odborníků pokročilá analýza textu založená na umělé inteligenci. „Analýza textu představuje nezbytný nástroj při řešení zákaznických požadavků i jejich zpětné vazby. Umožní snadno rozklíčovat podstatu sdělení, ať už se jedná o dotaz na helpdesku, v chatu, nebo reakci na službu v e-mailu,“ popisuje Petr Hamerník ze společnosti Geneea Analytics s tím, že velmi poptávanou je v této oblasti i analýza sentimentu, tedy to, zda má sdělení pozitivní či negativní zabarvení.

Čím dál větší možnosti využití pak podle Petra Hamerníka nabízí i takzvané NLG nástroje (Natural Language Generation). „Ty dokážou ze strukturovaných dat vytvořit ucelený text. Jako příklad lze uvést sportovní články, které stroj generuje z dat o průběhu konkrétních zápasů. V oblasti e-commerce tyto nástroje najdou uplatnění v generování popisů produktů či personalizovaných marketingových sdělení,“ dodává Petr Hamerník.