Asystent AI w sklepie internetowym: co działa dzisiaj, a co jest jeszcze za wcześnie

Pod hasłem „asystent AI w sklepie internetowym" sprzedaje się dziś dwa różne produkty. Jeden rozmawia z Twoim klientem na stronie: podpowiada rozmiar, zawęża wybór, prowadzi do koszyka. Drugi pracuje w zapleczu, na danych, których klient nigdy nie zobaczy, czyli na opisach, feedach, zwrotach i zgłoszeniach do obsługi. Pytania dostajemy niemal wyłącznie o tego pierwszego. Szybciej zwraca się drugi, z powodu, który nie ma związku z jakością modelu. Doradca powtórzy wyłącznie to, co znajdzie w Twoim katalogu, a katalog w większości sklepów jeszcze tego nie udźwignie.

Dwa produkty chodzą pod jedną nazwą

Rozróżnienie brzmi akademicko dokładnie do momentu, w którym zaczniesz zbierać oferty. Wtedy okazuje się, że trzy firmy odpowiadają na to samo zapytanie trzema różnymi rzeczami: widgetem czatu na stronie produktu, silnikiem rekomendacji podpiętym pod zachowanie użytkowników i zestawem automatyzacji w panelu. Każda z tych rzeczy nazywa się asystentem AI. Każda kosztuje inaczej, wdraża się w innym czasie i zwraca w zupełnie innym miejscu rachunku.

Najpierw ustal, o którym rozmawiacie. Połowa nieporozumień kończy się na tym jednym pytaniu.

Doradca powtórzy dokładnie to, co znajdzie w karcie produktu

Model językowy nie wie o Twoim asortymencie niczego poza tym, co mu podasz. Kiedy w karcie produktu brakuje jednostki sprzedaży, doradca nie odróżni sztuki od opakowania zbiorczego. Kiedy wariant siedzi w nazwie zamiast w atrybutach, nie zawęzi wyboru po rozmiarze, bo rozmiar nie istnieje dla niego jako osobne pole. Kiedy termin dostawy jest zdaniem w opisie, odpowie zdaniem, a klient chciał daty. Rozłożyliśmy to pole po polu w tekście o tym, co widzi agent AI w Twoim sklepie. Ta sama lista obowiązuje tutaj, bo doradca dla człowieka czyta identyczny rekord jak agent, który przychodzi kupić.

To jest praca na katalogu, nie na modelu. I dlatego wycena „wdrożymy Wam asystenta w dwa tygodnie" mówi więcej o wykonawcy niż o Twoim sklepie.

Promień rażenia błędu ustawia kolejność wdrożeń

Każdy asystent czasem się myli i to założenie warto przyjąć przed podpisaniem umowy, a nie po pierwszej reklamacji. Praktyczna różnica leży w tym, kto pomyłkę zobaczy pierwszy.

Zestawienie własne, na podstawie zakresu etapu AI Automation. Kolejność nie wynika z trudności technicznej, tylko z tego, kto ponosi koszt pomyłki.

Ta asymetria decyduje o kolejności wdrożeń mocniej niż budżet.

Rekomendacje produktowe rozwiązują zupełnie inny problem

Silnik rekomendacji i doradca zakupowy trafiają na tę samą listę życzeń, choć żywią się czym innym. Rekomendacje działają na zachowaniu: co oglądali inni, co kupili razem, czego nie dokończyli. Potrzebują ruchu, a nie rozmowy, i w małym sklepie po prostu nie mają się z czego uczyć. Doradca działa na intencji wypowiedzianej wprost i potrzebuje opisanego katalogu zamiast historii zakupów. Sklep z tysiącem zamówień miesięcznie ma zwykle za mało danych na sensowne rekomendacje i wystarczająco dobry katalog na prostego doradcę. Przy pięćdziesięciu tysiącach zamówień ta proporcja odwraca się.

Zaplecze jest gotowe wcześniej, bo dane już należą do Ciebie

W zapleczu asystent pracuje na materiale, który masz pod ręką i który wolno mu pokazać: kartotece produktów, historii zamówień, korespondencji z klientami, regułach cennika. Nie musisz najpierw uporządkować katalogu, żeby zacząć, bo pierwszym zadaniem asystenta bywa właśnie porządkowanie tego katalogu. Opisaliśmy cztery takie sytuacje z poniedziałkowego poranka w tekście o agentach AI w panelu sklepu, a najlepiej policzalny przypadek, czyli pytania „gdzie moja paczka", rozbiliśmy osobno w tekście o automatyzacji obsługi zamówień.

• Opisy i tłumaczenia nowych indeksów w szkicu, zatwierdzane przez redaktora przed publikacją.
• Szkice odpowiedzi w obsłudze, gotowe do wysłania po przeczytaniu przez konsultanta.
• Kontrola spójności feedów przed eksportem do kanałów: waluta, jednostka, dostępność.
• Wykrywanie rozjazdów między ceną w sklepie a ceną w kanale sprzedaży.
• Przygotowanie danych pod kampanie i pod widoczność w odpowiedziach modeli.

Trzy sytuacje, w których doradca dla klienta zarabia od pierwszego dnia

Powyższa kolejność ma wyjątki i uczciwie jest je nazwać, zamiast udawać, że doradca zawsze poczeka na swoją kolej.

• Produkty konfigurowalne. Gdy klient składa zamówienie z parametrów, a nie wybiera gotowego wariantu, doradca zastępuje formularz, którego i tak nikt nie rozumie. Dane są tu z definicji ustrukturyzowane, bo konfigurator bez struktury nie działa.
• Katalog, w którym trudno nazwać kryterium wyboru. Części zamienne, chemia techniczna, oświetlenie, materiały budowlane. Klient wie, co chce osiągnąć, ale nie zna nazwy parametru, po którym miałby filtrować.
• Powtarzalne zamówienia B2B. Kupujący zamawia to samo co miesiąc i chce to zrobić w trzydzieści sekund. Historia zamówień tego kontrahenta jest lepszym materiałem dla asystenta niż cały Twój katalog. Więcej o tym w tekście o portalu zamówień B2B.

Test gotowości katalogu, który zrobisz w godzinę

Zanim zapytasz kogokolwiek o wycenę, wykonaj ten test samodzielnie. Wybierz dwadzieścia losowych indeksów, najlepiej takich, o które klienci pytają najczęściej, i sprawdź w danych, a nie na stronie, czy każdy z nich ma komplet informacji.

• Jednostka sprzedaży i wielokrotność: sztuka, opakowanie, metr bieżący, minimalna ilość.
• Atrybuty wariantu jako osobne pola, a nie fragment nazwy produktu.
• Cena z walutą i informacją, czy jest netto czy brutto.
• Dostępność jako liczba z datą aktualizacji, zamiast opisu w stylu „ostatnie sztuki".
• Termin dostawy jako wartość, którą da się porównać, a nie zdanie w opisie.
• Warunki zwrotu zapisane jako dane, nie jako link do regulaminu.

Jeżeli komplet ma mniej niż piętnaście indeksów z dwudziestu, doradca zakupowy będzie zgadywał w co czwartej rozmowie. To jest moment na uporządkowanie danych, a dopiero potem na rozmowę o asystencie.