Online vásárlás? Az AI tud csevegni - de még mindig szüksége van kontextusra.

Mindannyian átéltünk már hasonló élményeket: Online keresel egy terméket, talán egy új sportcipőt, de egy kattintás spirálba vezet. Nem sokkal később már százával böngészheted az eredményeket - olyan stílusokat, amelyeket soha nem viselnél, gyerekcipőket (bár felnőtt vagy), és olyan lehetőségeket, amelyek nem illenek a költségvetésedbe. Amikor tele vagy felesleges dolgokkal, a több választás valójában nem tűnik hasznosnak. Ahelyett, hogy kiabálnánk, hogy „Itt van MINDEN”, az AI képes arra, hogy irányítottabb élményeket teremtsen, közelebb állva ahhoz, hogy egy segítőkész boltban dolgozóval együttműködjünk. Sok esetben azonban még nem jutottunk el oda. AZ AI MINDENHOL OTT VAN Mégis, a várakozások nőnek. Ennek az az oka, hogy egyre több ember számára az AI alapértelmezett interféssé válik. Az emberek naponta használnak generatív AI eszközöket - kérdéseket tesznek fel, utakat terveznek, problémákat oldanak meg és döntéseket hoznak. A Constructor és a Shopify adatai szerint az emberek közel kétharmada használta a ChatGPT-hez hasonló eszközöket a napi életében, ami 29%-ra emelkedett 2023-ban. A Z generáció körében ez a szám még magasabb, 78%-uk használta a GenAI-t. Természetes, hogy ezek a viselkedések és kényelmi szintek átkerülnek a vásárlásra - odaig, hogy ma már az emberek nem azt kérdezik, hogy „Az AI része kellene, hogy legyen a vásárlásnak?”, hanem inkább azt, hogy „Miért nem jobb még?” KORAI SZAKASZBAN Vagyunk A valóság az, hogy még a vásárlásban alkalmazott AI első szakaszában vagyunk. Különösen, amikor az AI segítséget nyújt a termékek megtalálásában, inkább döntési problémáról van szó, nem nyelvi problémáról. Más szóval, a mai AI rendszerek képesek megérteni és válaszolni a komplex, természetes nyelvű kérdésekre, mint például: „Tailgate-t tervezek, mire van szükségem?” vagy „Segíts nekem új sportcipőt találni.” Néhány évvel ezelőtt ezek a kérdések még nem is értelmezték volna, hogy beírjuk a keresősávba. Ma a vásárlók értelmes ajánlásokat kapnak. A nagyobb és sürgetőbb kérdés az, hogy az ajánlások értelmesek-e számukra. Itt rejlik a döntési probléma, mert nehéz megérteni, hogy mit tegyünk az egyes vásárlóknak. Ez nyomozómunkát igényel, mivel az emberek döntései gyakran korábbi cselekvéseikben, preferenciáikban, viselkedésükben gyökereznek, és így tovább. Míg a mai nagy nyelvi modellek kiválóan teljesítenek a válaszok generálásában - gyakran nagyon magabiztosan - küzdenek azzal, hogy ezeket a válaszokat valódi világbeli eredményekhez és kontextusokhoz kapcsolják, mint például: Melyik sportcipő teszi valószínűbbé, hogy ez a vásárló vásárolni fog? Miért létezik a különbség Ahhoz, hogy valóban segítséget nyújtsanak a vásárlóknak, az AI-nak meg kell értenie, mi mozgatja őket. De az általános célú ügynökök, mint a ChatGPT és Claude, nem férnek hozzá fontos nyomokhoz: mit vásároltál, mit választhattál volna, mit hoztál vissza stb. Ez az információ darabokban van, a kiskereskedők rendszerein szétszórva, és gyakran szabadalmaztatott. De ez kritikus a teljes kép megértéséhez. És ennek a képnek a hiányában az AI küzd, hogy leszűkítse, mi illik a szükségleteidhez. Például a sportcipőknél: Egy komoly futó valószínűleg jobban aggódik a stabilitás, az orr réteg szélessége és hogy a cipő inkább a terepre vagy az útra való-e. Lehet, hogy kedvel egy bizonyos márkát, vagy megkedvelte az adott cipő legutolsó verzióját. Egy alkalmi futónak talán csak egy kényelmes dologra van szüksége alkalmi kocogásokhoz. Így egy „Kérdezz bármit!” megközelítés - „Mik a jó sportcipők?” - gyakran nem köti össze a pontokat. És ha a vásárlóknak maguknak kell elmagyarázniuk minden preferenciát és használati esetet, akkor az AI nem igazán egyszerűsíti a tapasztalataikat. Ehelyett az AI-nak a megfelelő adatra és kontextusra van szüksége a megfelelő pillanatban, hogy segítsen a vásárlóknak dönteni. KORAI ELŐREHALADÁS A kontextus-alapú megközelítés ígéretesnek tűnik. Például néhány kiskereskedő elindította a saját ügynökeit, amelyek a termék- és készletadataikat a vásárlói információkkal, mint például a webhelyen való valós idejű viselkedéssel, korábbi vásárlásokkal és hűség státusszal kombinálják. Így amikor valaki útmutatást kér, az AI túlléphet a általános ajánlásokon, és olyan tételeket mutathat, amelyeket az illető valószínűleg szeretne. Nem mindenki kívánja így interakcióba lépni, és az elköteleződés még korai fázisban van. De még a viszonylag kicsi számú felhasználó is, aki ilyen típusú eszközöket használ, hatása jelentősnek tűnik: Az Amazon megosztotta, hogy azok a vásárlók, akik konzultálnak az AI vásárlási asszisztensével, több mint 60%-kal valószínűbb, hogy befejezik a vásárlást a munkamenetük során. A használat is növekszik, az elköteleződés évről évre közel 400%-kal emelkedett. A Walmart hasonló trendeket tapasztalt: Azok a vásárlók, akik használják a Sparky AI-t, átlagosan 35%-kal magasabb rendelési értéket mutattak, mint más vásárlók. Az AI ügynökökkel rendelkező webhelyeken a tavalyi vásárlási időszakban, amely a Fekete Péntektől a Kibert hétfőig tartott, a bevétel több mint 10%-a származott azoktól a vásárlóktól, akik használták őket, a mi adataink szerint. Nem mindenki uralja még a kontextust: Nemrég egy országos áruház weboldalán töltöttem időt, négy pár cipőt adva a kosaramhoz. Másnap visszatértem, és megkértem az oldal AI ügynökét, hogy ajánljon olyan stílusokat, amelyek hasonlóak azokhoz, amiket nézegettem. A válasz: „Hogy szűkíthessem a lehetőségeket, férfi vagy női cipőt kerestél?” Ismétlem: Korai szakaszban vagyunk, és sok kísérletezés folyik. A kiskereskedők próbálják kideríteni, hogy hol, a megfelelő kontextussal a beszélgetési ügynökök milyen nagy értéket adnak hozzá. Eddig a nagy szándékú területek, mint a kiskereskedelmi keresősávok és a csevegés, jól működnek. A döntési kulcsszakaszok, például a termékoldalakon, szintén megfelelőek. Ilyenkor a vásárlóknak gyakran válaszokra van szükségük néhány megmaradt kérdésre, mint például: „Ezek valóban az éppen megfelelő méretet adják?” vagy „Ezek a cipők jók széles lábakra?” MI VAN KÖKI Az összefüggés javulásával várhatóan az AI hasznosabb és elterjedtebb vásárlási segítővé válik. Valószínűleg egyre nagyobb hatáskörű interfészeket is látunk, amelyek nemcsak következtetnek a preferenciáinkra, hanem tisztázó kérdéseket is feltesznek, ahogy tanulnak és alkalmazkodnak. Változás is lesz a válaszolásról a cselekvésre, az ügynökök közvetlenül irányítják a választásokat és segítenek a következő lépésekben. Mindezekkel az előrelépésekkel a jövőbeli AI vásárlásban az határozza meg, mennyire jól értik a kontextust és segítenek az embereknek cselekedni. Akkor az AI segít, hogy magabiztosan távozz a vásárlásodból. Kevin Laymoun a Constructor fő ügyfélkapcsolati és bevételi igazgatója.