Enamik kaupmehi arvab endiselt, et probleem on õige vestlusroboti valimine. See pole nii. Probleem on see, et tehisintellekti ostusüsteemid saavad soovitada ainult seda, mida nad suudavad usaldusväärselt lugeda. See on oluline just praegu, sest vestluslik tehisintellekt ei ole enam kõrvalfunktsioon. Üks turuprognoos hindab vestlusliku kaubanduse väärtuseks 11,26 miljardit dollarit 2025. aastal ja prognoosib 22,56 miljardit dollarit 2031. aastaks 12,28% aastase kasvumääraga, teine hindab seda 7,6 miljardile dollarile 2024. aastal ja 34,4 miljardile dollarile 2034. aastaks 16,3% aastase kasvumääraga. Prognoosid erinevad, kuid mõlemad osutavad samasse suunda: vestlusliidesed muutuvad tõsiseks kaubandusliku kihistuseks, mitte uudiseks (Bloomreach vestlusliku kaubanduse kohta).
Muutus on ostukäitumises juba nähtav. 2024. aasta tööstusraport hindas, et vestluslik tehisintellekt hakkab 2024. aastal juhtima 142,0 miljardit dollarit e-kaubanduse müügis, mis on kasv 2019. aasta 2,8 miljardist dollarist, 119% aastane kasvumäär selle perioodi jooksul (ComCapi raport vestlusliku tehisintellekti kohta e-kaubanduses). Kaupmehed, kes käsitlevad tehisintellekti endiselt toetusvidinatena, jätavad suurema muutuse märkamata. Toodete avastamine liigub vestlusesse. Soovitused liiguvad vestlusesse. Ostukavatsus väljendub üha enam küsimusena, mitte märksõnana.
See loob uue ebaõnnestumise viisi. Teie pood võib rankida hästi, laadida kiiresti ja siiski olla nähtamatu, kui ostja küsib tehisintellekti assistendilt, mida osta.
Sisukord
- Otsingu lõpp, nagu me seda teame
- Mida vestluslik tehisintellekt teie poe jaoks tegelikult tähendab
- Ärilised eelised ja reaalsed kasutusjuhud
- Peidetud põhjus, miks tehisintellekt ei leia teie tooteid
- Praktiline tegevuskava poe tehisintellektiks ettevalmistamiseks
- Kuidas mõõta vestlusliku tehisintellekti investeeringutasuvust
- Kokkuvõte: teie tulevik sõltub tehisintellekti nähtavusest
Otsingu lõpp, nagu me seda teame
Otsing ei ole enam toodete avastamise peamine värav. Tehisintellekti assistendid hakkavad lühiloendit koostama enne, kui ostja teie saidile jõuabki.
Aastaid said e-kaubanduse meeskonnad võita rankingute parandamise, kategooriate struktureerimise tihendamise ja liikluse tõhusa ostmisega. Need oskused on endiselt olulised. Need lihtsalt ei kata enam kogu ostuteed. Ostjad esitavad nüüd täisküsimusi: mida peaksin ostma tundliku naha jaoks, milline käsipagasi sobib rangete lennuliinide piirangutesse, milline kingitus sobib teatud eelarvega jooksjale.
See muudab konkurentsi ühikut. Teie pood ei püüa mitte ainult ilmuda tulemuste lehele. See püüab saada võimaluseks, mida tehisintellekti assistent suudab enesekindlalt soovitada, selgitada ja võrrelda.
Otsing liigub otsimiselt otsustusabi suunas
Ostja, kes küsib „parimat kerget vihmajopet linnasõiduks", ei oota kümmet sinist linki. Ta tahab filtreeritud vastust koos põhjendustega.
See on murrang traditsioonilisest otsingust. Klassikaline otsing aitas inimestel leida lehti. Vestluslikud süsteemid aitavad inimestel teha valikuid. Kaupmehe probleem muutub koos sellega. Tugev sisu ja korralik SEO aitavad endiselt tähelepanu köita, kuid tehisintellekti valik sõltub palju rohkem sellest, kas teie kataloog on masinate jaoks selgelt tõlgendatav. Seetõttu on tehisintellekti otsingu jaoks optimeerimine muutunud praktiliseks kaubandusülesandeks, mitte nišiliseks SEO-eksperimendiks.
Muutus muudab ka seda, kus toote avastamine toimub. Ostja võib küsida assistendilt „veekindel nädalavahetusekott alla 150 dollari koos sülearvuti taskuga" ja saada kitsendatud valikute komplekti ilma, et peaks esmalt kategooria lehte külastama. Kui teie tooteandmed ei märgi selgelt materjali, kasutusjuhtu, suurust, hinda ja funktsioonide ühilduvust, ei pruugi teie pood sellesse vestlusesse kunagi jõuda.
Nähtamatus tehisintellekti jaoks on uus katkine kategooria leht. Kliendid ei teata sellest. Teie tooted lihtsalt kaovad soovituste hulgast.
Kasulik e-kaubanduse vestlusliku tehisintellekti juhend katab kliendipoole hästi. Suurem probleem kaupmeestele peitub liidese taga. Kauplused, mida soovitatakse, on tavaliselt need, kelle tooteandmed, põhimõtted ja kataloogi loogika on piisavalt struktureeritud, et tehisintellekti süsteem neile usaldada.
Miks paljud kauplused on nähtamatud seda teadvustamata
Inimostja suudab segase kataloogiga toime tulla. Tehisintellekti assistent tavaliselt ei suuda.
Inimesed oskavad lugeda ridade vahelt. Nad suudavad läbi vaadata viis tootelehte, järeldada, et „veekindel" on tõenäoliselt piisavalt hea, ning kokku panna, kas seljakott vastab lennureeglitele. Tehisintellekti süsteemid vajavad selgemaid sisendeid. Nad toimivad paremini, kui atribuudid on selgesõnalised, nimetamine järjepidev ja põhimõtete üksikasjad hõlpsasti loetavad.
Sageli jäävad paljud kaupmehed maha seda märkamata. Pood näeb lihvitud välja. PDP-d on live. Orgaaniline liiklus võib olla isegi stabiilne. Kuid kui värvide nimed varieeruvad sarnaste toodete lõikes, mõõtmed on kirjeldustes peidus, ühilduvuse üksikasjad puuduvad või tagastustingimused peituvad ebamäärases tekstis, on tehisintellekti süsteemidel vähem kindlust neid tooteid kõrge kavatsusega päringute puhul välja pakkuda.
Vana eeldus oli lihtne: kui teie sait on indekseeritud, olete nähtav. E-kaubanduse vestluslikus tehisintellektis sõltub nähtavus sellest, kas masinad suudavad teie poodi lugeda sama selgelt kui kliendid. See on fundamentaalne muutus. Esiserveri vestlus saab tähelepanu. Tagaserveri andmete valmisolek otsustab, kes leitakse.
Mida vestluslik tehisintellekt teie poe jaoks tegelikult tähendab
Enamik kaupmehi kuuleb „vestluslikku tehisintellekti" ja kujutab ette vestlusmull saidi paremas alumises nurgas. See on osa sellest, kuid see on kõige kitsam definitsioon.
Parem mentaalmudel on järgmine: vestluslik tehisintellekt on digitaalne poekonsultant, mis on ühendatud teie kaubandusplatvormiga. Põhiline vestlusbot käitub nagu teatmik. See suudab suunata kedagi tagastuste lehele. Tugevam süsteem käitub rohkem nagu koolitatud müüja. See vastab järelküsimustele, kitsendab valikuid, selgitab kompromisse ja säilitab konteksti kogu seansi vältel.
KKK-botist digitaalse müügiassistendini
Kõige lihtsam viga on kohelda vestluslikku tehisintellekti ainult tugikulu tööriistana. Tugi on üks kasutusjuht. See ei ole kategooria.
Kasulik e-kaubanduse vestlusliku tehisintellekti juhend selgitab seda hästi, sest see näitab, kuidas need süsteemid hõlmavad klienditeenindust, avastamist ja ostujuhendamist. See on õige raamistik. Kaupmehed peavad lõpetama mõtlemise vidinate mõttes ja hakkama mõtlema kaubandusliku suhtluse mõttes.
Siin on praktiline erinevus:
| Süsteem | Milles ta on hea | Kus ta ebaõnnestub |
|---|---|---|
| Reeglipõhine vestlusbot | Käsitleb fikseeritud KKK-sid ja lihtsat marsruutimist | Murdub nüansi, konteksti ja järelküsimuste korral |
| Vestlev ostuassistent | Aitab ostjatel võrrelda, avastada ja valida | Toimib halvasti, kui tooteandmed on nõrgad |
| Vestlev otsinguliides | Tõlgendab kavatsust ja tagastab kureeritud valikuid | Ei suuda jääda usaldusväärseks ilma ajakohaste kataloogi- ja põhimõtteandmeteta |
Kolm süsteemi, mida kaupmehed sageli ühte patta panevad
Tugibot-id käsitlevad probleeme pärast ostu või selle ümber. Nad vastavad tellimuse küsimustele, tagastustaotlustele, tarnemuredele ja konto probleemidele.
Juhendatud ostuassistendid töötavad müügiprotsessis kõrgemal. Nad aitavad kliente, kes teavad probleemi, mida nad vajavad lahendada, kuid mitte täpset SKU-d. Siin hakkab e-kaubanduse vestluslik tehisintellekt käituma nagu tuluinfrastruktuur, mitte klienditoe automatiseerimine.
Vestlevad otsisüsteemid asuvad veelgi lähemal avastamisele. Nad ei vasta ainult küsimustele teie saidi kohta. Nad mõjutavad seda, kas teie bränd üldse kaalumiste hulka jõuab.
Praktiline reegel: Kui teie süsteem suudab vastata küsimusele „Kus on minu tellimus?", kuid ei suuda vastata küsimusele „Milline variant sobib paremini niiske ilma ja lihtsate tagastuste jaoks?", ei ole teil vestluslikku kaubandust. Teil on tugi-otsetee.
Kui ehitate Shopify jaoks, on see veelgi olulisem. Teadmiste kiht peab olema seotud toodete, põhimõtete ja poe toimingutega, mitte ainult turundustekstiga. Selles kontekstis muutub struktureeritud Shopify tehisintellekti teadmistebaas kasulikumaks kui veel üks skriptitud toeprotsess.
Ärilised eelised ja reaalsed kasutusjuhtumid
Vestluslik tehisintellekt muudab tuluarvestust siis, kui see aitab ostjal otsustada, mitte ainult siis, kui see vastab tugipiletile.
Tulemuslikkuse lõhe võib olla suur. Nagu artiklis varem märgitud, konverteeruvad ostjad, kes kasutavad tehisintellekti toetatud kogemusi, palju kõrgemal määral kui need, kes seda ei tee. Nüanss seisneb rakendamise kvaliteedis. Nõrkade kataloogi andmete külge polditud vestluskast parandab harva midagi. Süsteem, mis on seotud tegelike toote atribuutide, varude, põhimõtete ja soovituse loogikaga, suudab taastada ostukavatsuse, mille standardotsing vahele jätab.
Selgeimad kasutusjuhud ilmnevad hetkedel, mil ostjal on kavatsus, kuid mitte piisavalt kindlust tegutsemiseks.
Kingituste ostmine on üks neist. Klient teab eelarvet, saajat ja võib-olla ka sündmust. Ta ei tea SKU-d. Vestluslik voog saab esitada mõned kasulikud küsimused, filtreerida välja sobimatud tooted ja koostada lühiloendi, mis tundub kaalutletud, mitte juhuslik.
Võrdlemine on teine. Paljud poed kaotavad müügi, kui klient otsustab kahe sarnase toote vahel ega suuda kiiresti näha kompromissi. Head vestluslikud süsteemid selgitavad erinevust lihtsas keeles. Paremad seovad selle selgituse tegelike tooteomaduste, arvustuste teemade, tarneaegade ja tagastustingimustega. See on palju lähemal sellele, mida teeb tugev kaupluse müügikonsultant.
Hilisõhtune ja mobiilne ostlemine on oluline samal põhjusel. Need sessioonid on sageli kõrge kavatsusega ja madala kannatusega. Kui ostja peab sobivuse, tarneaja ja tagastustingimuste kinnitamiseks avama kolm vahekaarti, halveneb sessioon kiiresti. Kui assistent suudab vastata ühes lõimes ja jääda täpseks, hoiab pood hoogu.
Tugevaimad rakendused keskenduvad tavaliselt neljale ülesandele:
- Avastamine: muuda ebamäärane vajadus asjakohaseks lühiloendiks
- Ostu-eelne kindlustunne: vasta küsimustele, mis blokeerivad kassasse mineku, nagu suurus, materjalid, ühilduvus, tarne või tagastus
- Soovitamine: soovita täiendavaid tooteid lähtuvalt sellest, mida ostja kaalub, mitte üldisi lisamüüke. Hästi tehtuna toimib see nagu juhendatud AI tootesoovitused e-kaubanduse poodidele
- Teeninduse ümbersuunamine: lahenda rutiinsed ostu-järgsed küsimused ilma iga kontakti agendile suunamata
On ka operatiivne kasu. Nagu varem märgitud, on tarbijate eelistus kiire automatiseeritud abi järele üks põhjus, miks vestluslik tehisintellekt on levinud kaugemale tugimeeskondadest kaubanduse ja kasvu valdkonda. Kulutuste kokkuhoid on mõnes ettevõttes reaalne, kuid suurem strateegiline kasu on katvus. Poed saavad vastata müügi- ja poliitika küsimustele kavatsuse hetkel, sealhulgas tundidel, mil meeskond on võrguühenduseta.
See jätab siiski põhilise muutuse kahe silma vahele, kui kaupmehed käsitlevad seda ainult chatboti tasuvusena.
Suurem kasu on toote nähtavus tehisintellekti juhitud ostuvoogudes. Kui assistendid aitavad klientidel võimalusi võrrelda, valikuid kitsendada ja järelküsimusi esitada, saavad need nendes vestlustes selgelt esile tõusvad kaubamärgid kõigepealt kaalutud. Kaubamärgid, millel on segased andmed, jäetakse vahele, isegi kui toode ise on parem. Seetõttu ei ole tugevaimad vestlusliku tehisintellekti programmid ainult esiotsaprojektid. Need sõltuvad tagaotsa tooteandmetest, mida masinad saavad reaalajas lugeda, usaldada ja kasutada.
Konkurentsisurve on juba kohal. Paljud jaemüügimeeskonnad suurendavad tehisintellekti investeeringuid, nagu varem märgitud. Praktiline küsimus ei ole enam see, kas vestluslikud liidesed on olulised. Küsimus on selles, kas teie pood suudab varustada need liidesed toote- ja poliitikaandmetega, mida nad vajavad täpseks müümiseks.
Peidetud Põhjus, Miks Tehisintellekt Ei Leia Teie Tooteid
Aktiivne tooteleht ei muuda teie kataloogi tehisintellektile nähtavaks. Nähtavus sõltub sellest, kas masinad saavad teie toote faktid, poliitika reeglid ja saadavusandmed lugeda ilma arvamata.
Miks hea pood ei ole piisav
Paljud e-kaubanduse meeskonnad eeldavad endiselt, et tehisintellekt tõlgendab poodi nii nagu ostja. See ei ole nii. Klient suudab täita lüngad fotodelt, hajutatud koopiatest, arvustustest ja kategooria kontekstist. Assistent vajab puhtamaid sisendeid. Kui suuruse andmed asuvad lõikudes, materjalid on variantide lõikes ebajärjepidevad või tarnetingimused asuvad kolmel eraldi lehel, on mudeli aluspõhi algusest peale nõrk.
See on peidetud piirang paljude vestlusliku tehisintellekti projektide taga. Probleem ei ole sageli assistendi liides. Probleem on andmete valmisolek.
Lihvitud pood võib siiski olla masinatele loetamatu. Näen seda pidevalt kataloogides, mis näevad pinnal head välja, kuid lagunevad tegelike ostuküsimuste all. Küsi assistendilt, milline versioon sobib konkreetseks kasutusjuhuks, kas see jõuab teatud kuupäevaks kohale või kas lõppmüügi toodet saab tagastada. Halb struktuur muudab need halvaks vastusteks.
Mida andmete valmisolek tegelikult hõlmab
Tehisintellekti ostunähtavuse jaoks vajavad kaupmehed nelja koos toimivat asja:
- Toote faktid: järjepidevad pealkirjad, kategooriad, omadused, variandid, saadavus, hinnakujundus ja selged eristavad tegurid
- Kaubanduslikud reeglid: tarnetsoond, tarneajad, tagastustingimused, makseviisid ja kõik erandid
- Kontekst: kavandatud kasutus, kliendi sobivus, ühilduvus ja kollektsioonide seosed
- Uuendamise distsipliin: usaldusväärne protsess kataloogi, varude, hinna ja poliitika muudatuste sünkroonimiseks nende toimumisel
Tehniline nõue on lihtne. Assistent peaks toote-, varude-, hinnakujunduse- ja tellimussüsteemidest hankima ajakohast teavet selle asemel, et improviseerida aegunud lehekülje sisust. Appinventivi analüüs tehisintellekti chatbotide kohta e-kaubanduses teeb sama punkti rakendamise vaatenurgast. Aluspõhi on oluline, kuna toetamata vastused loovad kaubandusriski, tugiriski ja tagastusriski.
Kui assistent ei suuda laoseisu, tagastustingimusi ega tarnelogiikat olemasolevatest süsteemidest kontrollida, ei tohiks ta vastata kindlalt.
See on ka põhjus, miks taustasüsteemide valmisolek on olulisem kui esisüsteemi uudsus. Kaupmehed ei kaota nähtavust seetõttu, et nende vestlusroboti tekstid on nõrgad. Nad kaotavad nähtavuse seetõttu, et nende kataloog on masinatel raske tõlgendada ja usaldada. Just seda probleemi lahendavad platvormid nagu Shoptank.
Kui parandate üheaegselt nii leitavust kui ka kaubavarude haldust, tugevdavad struktureeritud sisendid ka AI tooterekomendatsioone e-kaubanduse poodide jaoks. Meeskondadele, kes seovad AI nähtavuse laiema klientide hoidmise ja kaubavarude planeerimisega, aitavad need e-kaubanduse kasvustrateegiad Shopify jaoks ühendada andmetöö tuluprioriteetidega.
Praktiline tegevuskava oma poe AI-valmiduse saavutamiseks
AI-valmidus ebaõnnestub kõigepealt andmekihis.
Kaupmehed alustavad sageli nähtavast osast. Nad käivitavad vestlusroboti, testivad päringuid ja kohandavad tekste. Seejärel ilmneb aluspõhjaline probleem. Tooteomadused on ebajärjepidevad, tagastusreeglid on peidetud proosasse ning hinna- või laovärskendused ei jõua süsteemidesse, millele AI-tööriistad tuginevad.
Õige järjestus on operatiivne. Tehke pood kõigepealt masinloetavaks. Seejärel lisage kliendile suunatud kogemused.
Alustage AI nähtavuse auditiga
Alustage lihtsa testiga. Esitage AI-assistentidele samad küsimused, mida ostleja esitaks enne teie poest ostmist. Kasutage laiaulatuslikke leitavuspäringuid, tootevõrdluse päringuid, tarneküsimusi ja tagastuspoliitika stsenaariume. Eesmärk on näha, kas teie kataloogi saab leida, tõlgendada ja õigesti selgitada.
Vaadake vastused üle nelja ebaõnnestumispunkti suhtes:
- Leitavus: Kas assistent suudab kavatsuspõhiste päringute jaoks õigeid tooteid esile tuua, mitte ainult täpseid tootenimesid?
- Võrdlus: Kas see suudab selgitada variantide, komplektide või kõrvutiste toodete erinevust ilma arvamata?
- Poliitikad: Kas see suudab tarne-, tagastus- ja abikõlblikkusreegleid täpselt kirjeldada?
- Saadavus: Kas see suudab vältida laost otsas, ühildumatute või piiratud kaupade soovitamist?
See audit aitab meeskondadel ka ühendada AI nähtavuse ülejäänud äriga. Kui ühtlustate leitavustööd klientide hoidmise, kaubavarude halduse ja kliendihankimise planeerimisega, tasub neid e-kaubanduse kasvustrateegiaid Shopify jaoks üle vaadata.
Muutke poe teadmised masinloetavateks varadeks
Pärast auditit parandage sisendeid.
Puhastage pealkirjad, normaliseerige atribuudid, täpsustage kategooriate kaardistamist ja tehke variandilogika selgesõnaliseks. Poliitika sisu vajab sama käsitlust. Tarneläved, tarnepiirangutel, tagastusajad ja välistusreeglid peaksid eksisteerima struktureeritud vormingutes, mitte ainult inimestele kirjutatud lehekülje tekstis.
See on nihe, mida paljud meeskonnad alahindavad. AI ostunähtavus ei puuduta niivõrd vestlusdisaini kui andmepakendamist. Kui teie poe teadmised ei ole struktureeritud, ei suuda assistendid neid usaldusväärselt otsida, enesekindlalt võrrelda ega õigel hetkel soovitada.
Shoptank on üks näide sellest, kuidas kaupmehed seda lahendavad. See genereerib llms.txt faili, lisab toodete ja poepoliitikate skeemimärgistuse ning jälgib, kuidas brändid AI platvormidel ilmuvad. Asi ei ole tööriista nime sildi küljes. Asi on toote-, hinna-, tarne- ja tagastusteabe avaldamises vormingutes, mida AI-robotid ja assistendid suudavad tõlgendada ilma arvamata.
Puhtad andmed löövad nutika päringute koostamise.
Hoidke andmed ajakohastena
Struktureeritud andmete ühekordne avaldamine on lihtne osa. Nende ajakohastena hoidmine on tegelik operatiivne töö.
Kataloog muutub pidevalt. Hinnad liiguvad. Laovaru muutub. Variante nimetatakse ümber. Tarnepiirkonnad muutuvad. Kampaaniad algavad ja lõpevad. Kui need värskendused ei liigu teie kaubandussüsteemidest masinloetavatesse väljunditesse, vastavad AI-assistendid aegunud teabega või lõpetavad poe usaldamise täielikult.
See tekitab kaks probleemi. Kliendid saavad halbu vastuseid ja teie tooted kaotavad nähtavuse olulistel hetkedel.
Lühike ülevaade muudab rakendamistee konkreetsemaks:
Enamiku kaupmeeste jaoks on tegevuskava selge. Auditeerige, mida AI praegu leida ja selgitada suudab. Struktureerige toote- ja poliitilised andmed nii, et masinad saaksid neid lugeda. Seejärel seadistage usaldusväärne uuendusprotsess, mis on seotud kataloogi-, laovaru-, hinna- ja poliitikamuutustega. Nii muutub pood AI-süsteemidele nähtavaks, selle asemel et kaduda paremini struktureeritud konkurentide taha.
Kuidas mõõta vestlusliku AI investeeringutasuvust
Investeeringutasuvus moonutub, kui kaupmehed käsitlevad vestluslikku AI-d esisüsteemi funktsioonina ja hindavad seda vestluste mahu järgi. Suur vestluste arv võib siiski tähendada raisatud tugiaega, nõrka tootede leitavust ja kehva konversiooni. Tulemuskaart peab vastama tööülesandele.
E-kaubanduse jaoks tähendab see tavaliselt kolme mõõtmisvaldkonda: teenuse tõhusus, tulumõju ja AI nähtavus.
Alusta tegevusmõõdikute mõõtmisest
Alusta tugiteenuse tulemustega, kuna neid on lihtsam määratleda ja parandada. Nomteki vestluspõhise tehisintellekti võrdlusandmed viitavad küpse automatiseeritud toe puhul 60%+ lahendamismäärale, kusjuures KKK-botid jõuavad sageli 70%+ ning CSAT-i sihttasemeks on 80%+.
Need arvud on kasulikud viitepunktina, kuid need ei jutusta kogu lugu. Eelistaksin veidi madalamat automatiseerimismäära täpsete vastustega, kui kõrgemat määra, mida juhivad halvad vastused, mis tekitavad tagastusi, korduvaid kontakte või usalduse kaotust.
Jälgi esmalt neid:
- Automatiseeritud lahendamismäär: nende päringute osakaal, mis lahendatakse täielikult ilma eskaleerimiseta
- CSAT pärast tehisintellekti suhtlust: kas ostjad leidsid vastuse kasulikuks
- Agendile üleandmise kvaliteet: kas kontekst, tellimuse andmed ja eelnevad sõnumid kanduvad üle puhtalt
- Korduva kontakti määr: kas kliendid peavad tagasi tulema, kuna esimene vastus ebaõnnestus
Seejärel seo tehisintellekt tuluga
Kui teenusemõõdikud on stabiilsed, seo vestlused ostukäitumisega.
Võrdle tehisintellekti abistatud seansse abistamata seanssidega. Vaata, millised vestlused viivad tootevaatamisteni, ostukorvi lisamise sündmusteni, kassasse minemise alustamisteni ja lõpetatud tellimusteni. Hoia tugiteenuse vestlused ostlemise vestlustest eraldi, et analüüs püsiks selge.
See on ka koht, kus nõrgad taustasüsteemi andmed ilmnevad kiiresti. Kui assistent suudab vastata tagastuspoliitika küsimustele, kuid ei suuda enesekindlalt esitleda õiget toodet, varianti, hinda või saadavust, jääb tuluiive seisma. Kaupmehed süüdistavad sageli liidest. Tavaliselt on põhiprobleem see, et süsteemil puuduvad usaldusväärsed tooteandmed, millega töötada.
Nähtavus on osa tasuvusest
On kolmas kiht, mida paljud meeskonnad vahele jätavad. Kui ostjad küsivad tehisintellekti assistentidelt, mida osta, on nähtavus nende vastustes osa tulemuslikkuse mõõtmisest.
Jälgi, kas sinu brändi mainitakse kõrge kavatsusega päringute puhul. Jälgi, kas põhitooted ilmuvad täpse hinna, saadavuse ja poliitika kontekstiga. Jälgi, kus konkurendid sagedamini esinedavad. Kui sinu kataloog on masinatele raskesti loetav, võid kaotada nõudluse enne, kui ostja sinu saidile jõuabki.
Kasulik küsimus on see, kas süsteem aitas ostjal valida, osta või usaldada brändi piisavalt, et tagasi tulla.
Nomtek teatab ka, et küpsed rakendused, mis ühendavad käitumisandmeid, toote metaandmeid ja tehinguajalugu, on saavutanud kiiremad agendi reageerimisajad ja kuni 50% vähenemise kliendihankimiskuludes. See on hindamiseks kasutatav standard. Vestluspõhist tehisintellekti e-kaubanduse jaoks tuleks mõõta tegevus- ja tulundustoena. Seda tuleks mõõta ka nähtavussüsteemina, sest kui tehisintellekti assistendid ei suuda sinu tooteid usaldusväärselt leida ja selgitada, ei jõua eelised kunagi kaupluseni.
Kokkuvõte: sinu tulevik sõltub tehisintellekti nähtavusest
Vestluspõhine tehisintellekt e-kaubanduse jaoks pole lihtsalt veel üks tarkvarakategooria, mida hinnata. See on muutus selles, kuidas tooteid avastatakse, võrreldakse ja valitakse.
Nähtav osa on vestlus. Otsustav osa on andmed selle all.
Kaupmehed, kes keskenduvad ainult esiküljele, saavad tavaliselt assistendi, mis kõlab võimekalt, kuid vastab ebaühtlaselt. See tekitab usaldusprobleemi. Ja usaldus on tehisintellekti vahendatud kaubanduse peamine valuuta. Kui assistent ei suuda praeguse poe andmete põhjal kontrollida hindu, saadavust, tarnet, tagastusi ega toote sobivust, ei püsi see pikalt usaldusväärne. Privaatsus, vastavus ja poliitika selgus on samuti olulised, kuna platvormid soovitavad tõenäolisemalt brände, mis esitavad järjepidevat ja usaldusväärset teavet.
Praktiline järeldus on lihtne. Sinu pood peab muutuma masinloetavaks, mitte ainult kliendisõbralikuks. See tähendab struktureeritud tooteandmeid, selgesõnalisi poliitika andmeid ning süsteemi nende faktide ajakohasena hoidmiseks äri muutudes.
Kaupmehed, kes kohanevad varakult, ei automatiseeri ainult tuge. Neist saab lihtsam tehisintellekti süsteemidele soovitada just sel hetkel, kui ostja küsib, mida osta.
Kaupmeestel, kes ootavad, võib siiski olla hea veebisait. Nad lihtsalt ei ole kohal vestlustes, mis kujundavad nüüd nõudlust.
Kui soovid hinnata, kui nähtav on sinu pood tehisintellekti ostuassistentidele, annab Shoptank Shopify kaupmeestele praktilise lähtepunkti tehisintellekti nähtavuse jälgimise, struktureeritud poe väljundite ning masinloetavate toote- ja poliitika andmete koodivaba seadistusega.