AI do e-commerce: Jak wykorzystać AI do personalizacji doświadczeń zakupowych


OPUBLIKOWANO: 8 czerwca 2024

Personalizacja doświadczeń zakupowych w e-commerce przy użyciu AI może znacznie zwiększyć satysfakcję klientów i sprzedaż. Kluczem jest wykorzystanie danych o zachowaniach i preferencjach klientów do rekomendowania odpowiednich produktów, treści i ofert. Automatyzacja procesów umożliwia skalowanie personalizacji na dużą skalę.



Jak użyć AI oraz automatyzację do personalizacji doświadczeń zakupowych

Personalizacja doświadczeń zakupowych polega na dostosowywaniu treści, rekomendacji produktów, ofert i komunikacji do indywidualnych preferencji i zachowań każdego klienta. Celem jest zapewnienie klientom spersonalizowanej obsługi, która zwiększy ich satysfakcję i lojalność wobec marki.

AI może pomóc w personalizacji poprzez analizę dużych ilości danych o klientach, takich jak historia zakupów, przeglądane produkty, kliknięcia, czas spędzony na stronie itp. Na podstawie tych danych, modele uczenia maszynowego mogą przewidywać preferencje klientów i generować spersonalizowane rekomendacje.

Automatyzacja pozwala na skalowanie personalizacji na dużą liczbę klientów. Dzięki zintegrowaniu systemów CRM, e-commerce i marketingowych, dane o klientach mogą być automatycznie przetwarzane przez algorytmy AI. Spersonalizowane treści, oferty i rekomendacje mogą być następnie automatycznie dostarczane klientom w czasie rzeczywistym poprzez różne kanały, takie jak strona internetowa, e-mail czy aplikacja mobilna.


Case - zastosowanie AI do personalizacji doświadczeń zakupowych

Opis problemu

Firma Elektroso, średniej wielkości sklep internetowy ze sprzętem elektronicznym, boryka się z wysokim współczynnikiem porzucania koszyków i niskim wskaźnikiem powracających klientów. Klienci często mają problem ze znalezieniem odpowiednich produktów w obszernym katalogu sklepu i rzadko korzystają z sekcji rekomendacji.

Firmie zależy na zwiększeniu sprzedaży i lojalności klientów poprzez zapewnienie im spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Chcą rekomendować klientom produkty dopasowane do ich potrzeb, pokazywać spersonalizowane treści i oferty oraz ułatwiać nawigację po sklepie.

Napisz do nas jeżeli chcesz wdrożyć AI w swojej firmie

Personalizacja doświadczeń zakupowych za pomocą GPT-4

Rozwiązaniem dla Elektroso może być wykorzystanie modelu językowego GPT-4 do generowania spersonalizowanych rekomendacji produktów, treści i ofert. GPT-4 może być wytrenowany na danych o zachowaniach klientów, takich jak historia zakupów, przeglądane produkty, opuszczone koszyki, czy aktywność na stronie.

Na podstawie tych danych, GPT-4 może przewidywać preferencje klientów i generować dopasowane rekomendacje. Gdy klient wejdzie na stronę, jego aktywność będzie analizowana w czasie rzeczywistym, a GPT-4 będzie generował spersonalizowane propozycje produktów, banerów, opisów czy ofert.

Dodatkowo, GPT-4 może być wykorzystywany do personalizacji komunikacji z klientem poprzez różne kanały. Na przykład, może generować spersonalizowane wiadomości e-mail z rekomendacjami produktów czy przypomnieniami o porzuconych koszykach, dostosowane do zainteresowań i historii każdego klienta.

Algorytm rozwiązania przy użyciu GPT-4

1. Dane o aktywności klientów (historia zakupów, przeglądane produkty, porzucone koszyki itp.) są zbierane i przechowywane w Google Sheets poprzez integrację z systemem e-commerce.

2. Dane są regularnie eksportowane z Google Sheets do Google Drive jako pliki CSV.

3. Zapier monitoruje Google Drive i gdy tylko pojawi się nowy plik CSV, uruchamia się workflow.

4. Workflow wysyła dane CSV do GPT-4 API wraz z instrukcjami, jak przetworzyć dane i wygenerować spersonalizowane rekomendacje dla każdego klienta.

5. GPT-4 analizuje dane, przewiduje preferencje klientów i generuje rekomendacje produktów, treści banerów, wiadomości e-mail itp., dostosowane do każdego klienta. Zwraca wygenerowane treści.

6. Zapier odbiera spersonalizowane treści od GPT-4 i, w zależności od typu, wysyła je do odpowiednich systemów:

  • Rekomendacje produktów trafiają do Airtable, skąd są pobierane i wyświetlane na stronie e-commerce.
  • Spersonalizowane treści banerów są wysyłane do Canva, gdzie na ich podstawie generowane są grafiki, które trafiają na stronę.
  • Wiadomości e-mail są wysyłane do klientów poprzez Gmail.

7. Gdy klient wchodzi na stronę, jego aktywność jest monitorowana w czasie rzeczywistym. Zapier wysyła ją do GPT-4, który generuje nowe rekomendacje, dostosowując je do bieżących działań klienta.


Kluczem jest połączenie potężnych zdolności językowych GPT-4 z automatyzacją przepływu danych pomiędzy systemami. Pozwala to na skalowanie personalizacji i dostarczanie klientom spersonalizowanych treści w czasie rzeczywistym, na każdym etapie ich podróży zakupowej.


Potencjalne korzyści z wykorzystania AI do personalizacji doświadczeń zakupowych

Wdrożenie rozwiązań AI do personalizacji, takich jak opisane powyżej, może przynieść firmom e-commerce wiele korzyści:

Potencjalne korzyści to:

  • Wzrost konwersji i wartości zamówień dzięki trafniejszym rekomendacjom produktów
  • Poprawa doświadczeń zakupowych i satysfakcji klientów poprzez spersonalizowaną obsługę
  • Zwiększenie lojalności i retencji klientów, dzięki budowaniu trwalszych relacji
  • Optymalizacja marketingu i alokacji budżetów dzięki lepszemu zrozumieniu klientów
  • Automatyzacja personalizacji i komunikacji z klientami na dużą skalę

Rozwiązania oparte na AI, takie jak GPT-4, dają e-commerce narzędzia do zrozumienia i obsługi każdego klienta w spersonalizowany sposób. Może to być znacząca przewaga konkurencyjna, biorąc pod uwagę rosnące oczekiwania klientów wobec personalizacji obsługi.

Wypróbuj różne modele AI