Me usume Lumavis, et kvaliteetse tooteinfo tagamine on hetkel kõige suurema kasuteguriga IT investeering e-ärisse.
Hea meel, et lisaks tehisintellekti kasutamisele e-äris tuleb meil järjest enam kliendivestlusi stiilis “Kuidas me saame oma tooteandmed korda?” See on hea märk, sest AI ei ole võluvits vaid võimendaja. Shit in shit out.
Aga AI on ka ostja käsutuses.
Inimesed on ebaratsionaalsed ja mugavad ning kogu kaubandus on sellele üles ehitatud. Tehisintellekt ostja kätes on tema tark ratsionaalne sõber, kes aitab ostjal langetada parima faktipõhise otsuse.
Tuleviku e-pood peab oleme nii inimese kui ka masinasõbralik
Robotkülastajad ja tooteinfo
E-poodi ja seal asuvat tootekaarti loevad inimeste asemel järjest enam robotid – Google, tehisintellekt, shopping agendid jt.
Tootekaardil olev info aitab inimesel langetada otsust, kas lahendus on tema jaoks sobilik. Masin üritab omakorda sellest välja noppida fakte, neid seostada, panna nad suurde pilti ja võrdlusesse ning lõpuks tõlkida info tagasi kliendi keelde.
Robot teeb e-poodides seda, mida teeksime meie kui meil oleks rohkem aega, teeksime asju kiiremini ja oleksime… targemad.
E-poodi on võimalik muuta robotisõbralikumaks. Lisaks tehnilistele seadistustele tähendab see aga ka uut moodi mõtlemist tooteinfo rikastamisel. Näiteks puudoleva “elementaarse” info suudab inimene ära arvata, kuid masin mitte.
Alustame otsingust, sealtsamast kus alustab harilikult ka e-poes ostleja.
Tuleviku e-poe otsing
Swedbank kutsus meid hiljuti esinema e-kaubanduse seminaril “Klikist kogemuseni,” kus tegevjuht Silver Kallas, rääkis visioonist, milline saab olema otsing e-poes tulevikus. Loe kokkuvõttest lähemalt Swedbanki blogist ja kaubandus. ee portaalist. Ei saanud üle ega ümber sellest, et võimeka otsingu aluseks on taaskord tooteandmed.
Tooteinfo rikastamine tähendab võimalikult palju tooteinfo kuvamist ehk esmaste andmete kättesaadavaks tegemist. Tooteinfo laiendamine (©) on see, kui neist tuletatakse uusi andmeid (statistikakeeles: teisesed andmed), mis loob uut tooteinfot, et kliendi otsingusoove paremini mõista. Robot ega inimene ei pruugi kasutada samu märksõnu, millega klient otsib.
Kuid küsimus ei ole enam, mis märksõnadega klient otsib vaid kuidas ta seda teeb.
Järjest rohkem ostuteekondasid algavad tehisintellekti aknas, kuid ka e-poed ei kao kuskile (ega mitte ka füüsilised kauplused). Kujuta aga ette noorukit, kes on kasvanud üles GPT promptimise/otsingu peal ning peab järsku kasutama Su e-poe otsingut, mis oskab ainult klassikaliselt tootepäringut teha.
Kas Sinu e-poe otsing mõistab kliendi eesmärki?
Probleemipõhise otsingu hind
Vastus on probleemipõhine otsing.
Kohe kiirelt ka rahast, sest paljud entusiastlikult alustatud AI projektid põruvad kulude kontrolli puudumise tõttu.
Turul on teenusepakkujaid, kes väidavad, et suudavad muuta otsingu iseõppivaks fikseeritud kuutasu raames, kuid see põhineb katse-eksitus meetodil ja katsejäneseks on Sinu e-poe otsinguaken. AI otsingud ehk tehisintellekti liidestamine oma e-poe kliendiliidesesse on aga päringupõhiselt määramatu kuluga ja võivad ilma kontrollmehhanismideta tekitada ootamatult suuri arveid.
Lumavi sisemiste AI otsingutööriistade kasutamise puhul pole harv, kui suudetakse väga kasuliku väljundiga päring teha, mille hinnaks on aga 1-2 eurot. Elu näitab, et kui midagi on väga hea, siis seda ka rohkem kasutatakse st suurenevad ka kulud :). Ühel kliendil on otsing nii hea, et konkurentide töötajad on hakanud seda enda sisemise tööriistana kasutama. Seda küll keegi kinni maksta ei tahaks.
Rikastatud ja laiendatud tooteinfot on võimalik indekseerida ning luua reegleid, nii et päringu hind ei sõltu nii palju tehisintellektist. Samuti on samal viisil võimalik luua ka piltide andmebaasi treenimisega rikastatud pildiotsing.
Kokkuvõttena – sinu e-äri otsimootorite parandamiseks ei pea tegema kohe tasulist päringut, vaid on võimalik luua enda unikaalne süsteem. Sellest võib saada tugev konkurentsieelis.
Tulevikukindel e-äri põhineb teadmusbaasil
Suurem osa tänapäeva ettevõtete väärtuslikest teadmistest ei asu ERPis, epoes, ega turundustarkvaras. Need asuvad (veel) inimeste peades – kuidas lahendada kliendi probleemi, mis toodet soovitada, mis tooted sobivad kokku, mis erandid kehtivad?
Tõsi, et andmeid saab kopeerida. Aga kõik ei pea olema nähtavad ei Googlile, robotitele ega ka kohe lõppklientidele. Infot saab avalikustada valikuliselt klientidele parema teenuse pakkumisel just siis kui seda vaja on.
E-äri teadmusbaasi saab laiendada koondamaks lisaks laiendatud tooteinfole ka ettevõtte parimaid praktikaid. Justkui kõiketeadev 24/7 töötab seeniortöötaja – sõna otseses mõttes raudvara, kes ei haigestu, ei esita lahkumisavaldust, on alati kättesaadav küsimusteks.
Ennustan, et andmetesse investeerimine ja teadmusbaasi loomine hakkab olema järjest olulisem komponent ettevõtte väärtuse hindamisel.
Teema tekitas huvi? Tule kohvile ja räägime lähemalt.
* * *
E-poe kliendiandmed AI ajastul – sellest mõni teine kord pikemalt. Väärib eraldi pikemat analüüsi, kuna siin põrkutakse nii eetiliste kui ka juriidiliste takistuste otsa.
Suuremad võimalused peituvad äriklientide müügis ja teenindamises, kus compliance nõuded on pehmemad ning räägime äride, mitte inimeste tundmaõppimisest. Ka kliendiandmeid on võimalik rikastada ning lõpuks nagu virtuaalne kosjamoor viia kokku õiged tooted õige kliendiga õigel ajal. Ja korrata.
