Jak sztuczna inteligencja przydaje się w konfiguratorach?
Digitalizacja i automatyzacja procesów zostały uznane jako jeden z tzw. megatrendów – czyli zmian o charakterze globalnym i długofalowym. W branży IT odczuwamy ten trend podwójnie – wspomagamy digitalizację naszych Klientów, a jednocześnie sami ciągle inwestujemy w rozwiązania AI, które mają pomóc nam w pracy.
Dobry konfigurator produktu pozwala sprzedawcy i klientowi zaoszczędzić czas (często nawet 50%), a jednocześnie wypracować takie rozwiązanie, które najlepiej odpowiada na ich potrzeby. Idealny produkt końcowy to często rezultat złożony z setek, a niekiedy i tysięcy elementów. W czasach, gdy każdemu się spieszy, trudno wyobrazić sobie ten proces bez udziału sztucznej inteligencji (AI).
Jaka jest rola AI w przygotowaniu konfiguratora?
Sztuczna inteligencja może wzmocnić konfigurator produktu w wielu obszarach – od jego przygotowania, przez testowanie po funkcjonowanie na stronie internetowej sprzedawcy. Na etapie przygotowania najmocniej przydaje się do odciążenia osób, które odpowiadały w firmie dotąd za rozwój i opracowanie oferty produktowej. Można sobie wyobrazić, jakiej wiedzy i czasu potrzebował taki specjalista, kiedy zestawiał dla klienta np. optymalny komputer. Klient wskazywał preferowany procesor, a na barkach specjalisty było dobranie najlepszej płyty głównej i innych elementów, które do tego procesora pasowały. Sztuczna inteligencja, dzięki regułom poprawności, może zrobić to w kilka sekund, a uwolniony dzięki temu czas, można przeznaczyć na szukanie klientów czy budowanie z nimi lepszych relacji.
Skąd AI wie, jaki wybór podpowiedzieć?
Sztuczna inteligencja bardzo wspomaga rekomendowanie produktów. Widzimy często takie systemy w sklepach internetowych. Kupujemy dany produkt (np. ryż do sushi), a system podpowiada nam zakup sosu sojowego do kompletu. Stoi za tym reguła zalecania, która jest możliwa dzięki nauczeniu sztucznej inteligencji, kiedy i co podpowiedzieć osobie zestawiającej swój zakup. Aby AI robiła to dobrze, trzeba po pierwsze nauczyć ją historycznego przeglądu powiązań pomiędzy produktami (w przypadku sklepu wyrobów gotowych) czy elementami produktu (w przypadku konfiguracji produktu indywidualizowanego). Jej zadaniem będzie zrozumieć regułę, że zakup jednego elementu ma szansę wywołać potrzebę zakupu innego. Ale to nie wszystko. W kolejnym etapie trzeba nauczyć system rozpoznawać powiązania, które są obecnie najbardziej prawdopodobne. Można to uzyskać nadając priorytet tym powiązaniom, które występowały najczęściej. Albo tym, które pojawiały się najczęściej nie w skali całej historii, lecz tylko w ostatnich latach. W wielu konfiguratorach jako priorytetowe uznaje się jednak nie te połączenia, które najczęściej występowały wspólnie na etapie ofertowania, ale te, które faktycznie kończyły się zakupem. W ten sposób klient dostanie podpowiedź elementu, który jego poprzednicy uznali za najbardziej trafiony, bo zdecydowali się na finalizację zakupu.
Czy AI powinna się rozwijać?
Jak każda inteligencja, także i ta sztuczna, nie może stać w miejscu. Każda nowa porcja danych, najdrobniejsze zmiany w historii powiązań, to element rozwoju AI. Jeśli ma być dla nas prawdziwym partnerem i wyręczać nas w pracy, z czasem powinna być coraz bardziej proaktywna. W EXSO pracujemy nad tym, aby algorytm AI nie tylko reagował na potrzeby klientów, ale i sam podpowiadał, jak w przyszłości najlepiej dobierać współczynniki rekomendacji. Musimy dbać o to, by nasza AI zasilana była dużymi porcjami danych oraz uczyła się wraz ze zmieniającym się rynkiem. Nowe technologie, mody, nowe regulacje prawne – tego wszystkiego musi się nauczyć nasza sztuczna inteligencja.
Czy AI będzie stałym elementem w e-commerce?
Wszystko wskazuje na to, że tak. Wystarczy spojrzeć na wiodące platformy sprzedaży internetowej i to, jak duży nacisk kładzie się tam na to, by system pomógł odbiorcy dobierać najlepiej powiązane produkty oraz sugerował zakup kolejnych. Podobnie działa wyszukiwarka Google, która też uczy się podpowiadać treści na bazie najbardziej preferowanych odpowiedzi wcześniejszych użytkowników.
„Za tymi wszystkimi rozwiązaniami stoi ostatecznie czas – mówi Michał Klin, analityk odpowiedzialny za rozwój AI w EXSO - i to, jak szybko wszyscy chcemy dobrać się do jakiejś treści lub załatwić swoje potrzeby zakupowe.
I właśnie czas mnie najbardziej urzeka w rozwiązaniach opartych o sztuczną inteligencję. Nie dość, że AI wykonuje robotę za człowieka, to jeszcze robi to szybko i niegłupio.
A my możemy te odzyskane chwile przeznaczyć na rozwój firmy i samych siebie. Na koniec roku 2022 wartość globalnego rynku AI szacowano na 450 mld dolarów. To chyba najlepszy dowód na to, że takie rozwiązania muszą być opłacalne!”
