Výhody komplexního propojení personalizovaného doporučování, vyhledávání a AI nákupního rádce na jedné platformě

V dnešní době roste důraz na personalizovaný nákupní zážitek, který zákazníkovi přináší přesně to, co hledá – nebo ještě lépe – to, o čem ani nevěděl, že hledá. Klíčem k úspěchu v e-commerce se tak stává schopnost reagovat na chování uživatele v reálném čase a vytvářet personalizovaný obsah skrze celou zákaznickou cestu a ideálně ho ještě dynamicky upravovat. A právě tady přichází na scénu řešení, které v sobě spojuje personalizované doporučování produktů, personalizované vyhledávání a AI nákupního rádce – vše postavené na jedné platformě, řízené real-time daty.

Proč propojit tři klíčové prvky personalizace?

Všechny eshopy dnes používají alespoň jednu z výše zmíněných funkcionalit. Ovšem jejich vzájemné datové nepropojení znamená promarněný potenciál. Speciálně v případě, že se jedná o nástroje více externích dodavatelů. A naopak, pokud jsou všechny tři prvky – doporučování, vyhledávání a AI rádce – propojené a sdílejí data v reálném čase, vzniká synergický efekt, který posouvá personalizaci na zcela novou úroveň.

1. Personalizované doporučování produktů

Doporučovací systémy na základě uživatelského chování, historických nákupů, preferencí nebo podobnosti s jinými uživateli pomáhají zákazníkům najít relevantní produkty bez nutnosti složitého hledání. Ale jejich síla výrazně vzroste, pokud mohou využít i data z personalizovaného vyhledávání a konverzací s AI rádcem.

Například: pokud zákazník opakovaně hledá produkty ve specifické kategorii a zároveň klade konkrétní otázky nákupnímu rádci, systém tyto signály využije k výraznému zpřesnění doporučení v dalším nákupním kroku. Třeba lepším doporučením upsellu v předkošíku v případě, že uživateli byl doporučen nákupním rádcem vhodný produkt a kliknul na tlačítko přidání do košíku.

2. Personalizované vyhledávání

Vyhledávač, který ví, co konkrétní uživatel preferuje, je výrazně efektivnější než klasický „statický“ fulltext. Díky integraci s doporučovacím systémem a nákupním rádcem může výsledky přizpůsobit nejen na základě klíčových slov, ale také podle toho, co doporučovací algoritmy vyhodnotily jako relevantní a o čem uživatel mluvil s AI rádcem. Současně je schopen zobrazit takové návrhy už při kliknutí do vyhledávacího okna, bez toho, aniž by uživatel začal jakýkoli vyhledávací dotaz vepisovat. Může tak dostat zcela personalizovanou nabídku bez jakékoli námahy s vyhledáváním.

Například: zákazník zadá „běžecké boty“, ale již dříve rádci řekl, že běhá po horách – vyhledávač proto preferenčně zobrazí trailové modely s vyšší odolností a přilnavostí.

3. AI nákupní rádce

Moderní konverzační AI na „podvozku“ extrémně výkonných jazykových modelů dnes umí víc, než jen odpovědět na dotaz. Pokud je propojena s doporučovacím enginem i vyhledáváním, stává se inteligentním průvodcem nákupem. V podstatě se jedná o náhradu reálného asistenta na prodejně, včetně individuálního nastavení tone of voice.

Na základě předchozího chování zákazníka může proaktivně doporučit vhodné produkty, upřesnit výsledky vyhledávání nebo navrhnout doplňky a alternativy.

Například: AI rádce zjistí, že uživatel váhá mezi dvěma produkty na základě dat z doporučení a vyhledávání. Na základě dat z doporučovacího systému a předchozích interakcí dokáže nabídnout srovnání, vyzdvihnout výhody konkrétní varianty a pomoci s rozhodnutím. Může začít proaktivně komunikovat se zákazníkem sám od sebe např. na kartě konkrétního produktu, s nabídkou srovnání s předchozím viděným zbožím.

Síla v jednotě: Proč jedno řešení?

Zásadní výhoda integrované platformy spočívá v tom, že všechny tři složky čerpají ze stejné datové základny, komunikují spolu a reagují na chování uživatele v reálném čase. Tím se eliminuje roztříštěnost dat, zpomalování procesů a nekonzistentní doporučení. V Zoe.ai současně používají jeden skript pro sběr dat, jeden produktový feed a jedno rozhraní pro statistiky.

Díky tomu Zoe.ai přináší:

• Konzistentní zážitek napříč celým e-shopem a náskok před konkurencí

• Rychlou adaptaci na změnu zájmů zákazníka

• Zvýšení konverzního poměru díky vyšší relevanci obsahu

• Zkrácení času do rozhodnutí o nákupu

• Možnost snadno škálovat a přidávat nové funkcionality

• Schopnost samoučení – zpřesňování výsledků v čase na základě množství interakcí uživatelů.

• Modely trénované čistě na datech daného eshopu a poplatné konkrétnímu nákupnímu prostředí.

Propojením personalizovaného doporučování, vyhledávání a AI rádce do jednoho řešení získává e-shop výraznou konkurenční výhodu. V době, kdy zákazníci očekávají individuální přístup, se stává personalizace zásadním pilířem obchodního úspěchu. A díky moderním technologiím jako jsou real-time datové toky a modely strojového učení, je dnes možné tuto personalizaci realizovat efektivně, škálovatelně a s maximálním dopadem na výkon.