Dirbtinis intelektas, kuriuo kažkada žavėjomės kino ekranuose, išties yra taikomas jau seniai: nuo „Google“ paieškų iki naujienų, kurias matome socialiniuose tinkluose, ar „Siri“ naudojimo. Nieko keisto, kad el. komercija taip pat pradeda eksperimentuoti su dirbtinio intelekto naudojimu.
El. prekybos ekspertai tikina, kad pirkėjų patirtis apsiperkant internete praktiškai nekinta jau 15 metų, tad naujovės pačios prašosi įdiegiamos. Kyla klausimas, kaip dirbtinis intelektas gali pakeisti mažmeninę prekybą?
„El. komercija turi daug potencialo vien dėl to, kad ši industrija naudoja daug duomenų, todėl galima pritaikyti dirbtinį intelektą. Dauguma dirbtinio intelekto technikų, sėkmingai naudojamų įvairiose programėlėse, gali palengvinti mažmenos procesus ir apsipirkimo internete patirtį padaryti identišką apsipirkimui realioje parduotuvėje“, – komentuoja otto.lt atstovas Andrius Moskvičiovas.
Viena iš tokių technikų – gilusis mokymasis. Pavyzdžiui, „Pinterest“ jau pristatė naują vaizdų paieškos būdą, kai vartotojas radęs jam patinkančio daikto nuotrauką, gali peržiūrėti kitų panašių ar identiškų daiktų vaizdus. Jei tai susietume su el. prekyba, vartotojas galėtų iškart surasti norimą pirkinį.
Kita technologija – galimybė daryti norimo pirkinio nuotrauką ir surasti juo prekiaujančią el. parduotuvę. „Pavyzdžiui, einate gatve ir pamatėte jums patinkančią suknelę, bet nežinote, nei jos prekinio ženklo, nei kur ją įsigyti. Arba norėtumėte panašaus modelio batų, panašios rankinės ir t. t. Pritaikius dirbtinio intelekto galimybes, norimo daikto nuotrauka leistų jums ne tik surasti, kur jį nusipirkti, bet ir iškart įsigyti“, – teigia A. Moskvičiovas.
Dirbtinis intelektas taip pat leistų pardavėjams geriau suprasti savo pirkėjus ir pasiūlyti jiems patinkančius produktus – tai apimtų ne tik vizualius pasirinkimus, bet ir kitą informaciją: kokio dydžio rūbus pirkėjas renkasi, kokiam stiliui teikia pirmenybę ir kokią kainą dažniausiai sutinka mokėti.
Kartu su individualiai pritaikytais pasiūlymais dirbtinis intelektas leistų optimizuoti el. parduotuvės turinį. „Dažniausiai el. parduotuvės optimizuojamos pasitelkiant testavimo įrankius, bandant kelias skirtingas, geriausiu atveju – 2–3 versijas, taip ieškant geriausio varianto. Tuo tarpu dirbtinis intelektas leidžia svetainę optimizuoti taip, kad ji iškart turėtų geriausius elementus, atitinkančius daugumos pirkėjų pasirinkimą – kiekvienas naujas pirkėjas to nežinodamas prisideda prie svetainės tobulinimo, ši nuolat keičiasi“, – sako otto.lt atstovas.
Pasak A. Moskvičiovo, dirbtinis intelektas neišvengiamai bus taikomas el. komercijoje vis plačiau. Kaip internetinės parduotuvės baigia išstumti popierinius prekių, pavyzdžiui, drabužių katalogus, taip ir prie vartotojo poreikių prisitaikančios svetainės ilgainiui užims senų, statiškų el. parduotuvių vietą.
„Naujovių imtis skatina ne tik noras įtikti vartotojui, bet ir konkuruoti su panašiomis įmonėmis. Pavyzdžiui, OTTO prieš kelerius metus siūlė savo klientams galimybę virtualiai pasimatuoti norimą drabužį, tam tereikėjo kompiuterio su internetine kamera ir specialios programėlės. Tačiau tai neprilygsta tam, kokias galimybes pirkėjams ir patiems pardavėjams gali atverti dirbtinis intelektas“, – sako ekspertas.
