<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=266259327823226&amp;ev=PageView&amp;noscript=1"> Siirry suoraan sisältöön

Seilailusta ostoihin: miten tekoäly muuttaa verkkokauppaa?

Luonnollisen kielen hauista tekoälyagentteihin, miten verkkokaupat voivat hyödyntää tekoälyä? Tutustu aiheeseen blogissa.
David Arenbo
AI CoE or processes

Verkkokauppojen kilpailu on kovaa. Asiakkaiden odotukset eivät ole koskaan olleet korkeammalla, tuoteluettelot kasvavat jatkuvasti ja jokaisella klikkauksella, skrollauksella ja kesken jääneellä ostoskorilla on hintansa. Menestyvät verkkokaupat käyttävät tekoälyä tavoittaakseen oikean asiakkaan, oikealla hetkellä, oikealla tarjouksella.

 

Tekoäly parantaa tehokkuutta jopa 59 % vähittäiskaupan alalla. Sitä aktiivisesti hyödyntävät kaupat saavuttavat 5–15 %:n vuosittaisen liikevaihdon kasvun samalla kun operatiiviset kustannukset laskevat jopa 30 %. Tekoälypohjainen personointi yksinään voi kasvattaa liikevaihtoa jopa 40% (Khris Digital 2026).  

Verkkokauppojen haasteet ovat vaihtuneet konversioista ja liikenteestä asiakkaan aikomuksiin

Kun verkkokaupat ottavat meihin yhteyttä, he harvoin aloittavat sanomalla "tarvitsemme tekoälyä". He aloittavat ongelmasta, jonka kanssa ovat painiskelleet jo jonkin aikaa. Yleisimpiä ovat hylätyt ostoskorit, mainontaan käytetty budjetti, joka ei konvertoidu, sekä kannattavuus, jota on vaikea seurata kanavien ja tuotelinjojen välillä. Nämä ovat haasteita, joiden kanssa yritykset ovat painineet pitkään, ja jotka eivät ole kadonneet minnekään.

Kuluttajien käyttäessä yhä enemmän tekoälypohjaisia työkaluja ostoksia tehdessään, on näiden pitkäaikaisten haasteiden rinnalle ilmaantunut uudenlaisia haasteita, kuten hakukäyttäytyminen. Kuluttajat haluavat hakea luonnollisella kielellä ja kirjoittaa kysymyksen niin kuin he sanoisivat sen ääneen: "lämmin talvitakki, joka mahtuu puvun päälle", "juoksukengät henkilölle, jolla on lätt-jalat", "pöytävalaisin, joka ei välähtele kamerassa". Jos järjestelmä osaa vain yhdistää hakusanoja, se palauttaa joko vääriä tuloksia tai ei tuloksia lainkaan.

Search in natural language

Kuvapohjainen haku on nostanut odotuksia entisestään. Asiakas löytää kuvan sohvasta, josta pitää, ja haluaa löytää jotain vastaavaa teidän valikoimastanne. Tai he lataavat kuvan olohuoneestaan ja etsivät tuotteita, jotka sopivat tilaan. Ominaisuuksiin perustuva haku seuraa samaa logiikkaa teknologia- ja elektroniikkakaupassa. "Toimiiko tämä kovalevy nykyisessä pelikoneessani?" edellyttää järjestelmältä sekä tuotteen että asiakkaan kuvaileman kontekstin ymmärtämistä.

Nämä eivät toimi pelkällä hakusanahaulla. Järjestelmän täytyy ymmärtää konteksti, aikomus ja tuotteen ominaisuudet yhtä aikaa.

Pelkkä jäsennelty data ei enää kanna verkkokaupan tuloksia

Pitkään verkkokauppojen datan hallinta tarkoitti päälähteiden (digimainosten, verkkokauppa-alustan, taloushallinnon, CRM:n)  yhdistämistä ja niiden välisen tiedonkulun varmistamista. Tämä työ on edelleen välttämätöntä, mutta se ei enää kata koko kuvaa.

Tarve on nopeasti kehittynyt kohti jäsennellyn datan ja jäsentämättömän datan yhdistämistä. Tuotekuvat, asiakasarviot ja tekstimuotoiset kuvaukset sisältävät valtavan kaupallisen signaalin. Yhä suurempi osa kaupallisesti arvokkaasta tiedosta asuu juuri näissä. Todellinen haaste on saada jäsennelty ja jäsentämätön data toimimaan yhdessä tarpeeksi nopeasti, jotta se on käytettävissä reaaliajassa.

Asiakasarvostelujen, tuoteominaisuuksien, reklamaatioiden, palautusten ja tuotekohtaisen kannattavuuden yhdistäminen parantaa tuotevalikoimaa ja katteita. Myös tuoteongelmat tunnistetaan aiemmin, ja niihin on aikaa puuttua.

Mitä tekoälyagentit voivat tehdä verkkokaupalle?

Rakentamamme ratkaisut ovat tarkoitukseen koulutettuja tekoälyagentteja, jotka toimivat moderneilla data-alustoilla ja yhdistävät jäsenneltyä sekä reaaliaikaista dataa. Ne on suunniteltu toimimaan asiakkaan nykyisten verkkokauppajärjestelmien kanssa, ja tuottamaan asiakaskokemuksia, joita ostajat odottavat.

Useimmat valmiit verkkokaupparatkaisut vastaavat vain osaan ongelmasta. Palautusten hallintaan tarkoitetut työkalut esimerkiksi tunnistavat, ketkä käyttäjät todennäköisimmin palauttavat tuotteita tai hyödyntävät palautuskäytäntöä.

Todellinen voima syntyy, kun kaikkien näiden järjestelmien data yhdistetään jäsentämättömään dataan. Kilpailuetu vaatii selkeät tavoitteet ja niitä tukevat ratkaisut. Yksi esimerkki on verkkokauppa, joka yhdistää myyntidatan asiakasarvosteluihin ja vaikuttajavetoisiin trendeihin ja päättää tämän perusteella, mitä tuotteita varastoida seuraavien kolmen tai kuuden kuukauden aikana.

 

Kysymys on siitä, mistä aloittaa. Miten yrityksesi hyödyntää tekoälyratkaisuja tällä hetkellä?
Jos jokin herätti kysymyksiä omaan tilanteeseesi liittyen, autamme mielellämme pohtimaan asiaa yhdessä. Lähetä meille viesti.

 

Lue lisää tekoälyratkaisuista

Lue lisää tekoälyagenteista

David Arenbo

David Arenbo on Norrinin Ruotsin Managing Director. Hänellä on vahva kiinnostus siihen, miten tekoälyä voidaan soveltaa todellisen liiketoiminta-arvon tuottamiseen. Hän tutkii, miten älykkäät teknologiat voivat muuttaa datan oivalluksiksi, kokemukset uskollisuudeksi ja vision kilpailueduksi.

David Arenbo

Tilaa NorrInsights -uutiskirjeemme

NorrInsights tarjoaa selkeän ja ajankohtaisen näkymän toimialan kehitykseen. Jaamme näkemyksiä markkinoiden suunnasta sekä keskeisistä teknologisista nostoista.

Tilaa uutiskirje

Muita näkökulmia ja ajatuksia