Revolucija e-trgovine z umetno inteligenco: Nova era spletnega nakupovanja

Predstavljajte si, da v hipu najdete idealno darilo ali virtualno pomerite oblačila – vse to poganja umetna inteligenca. Tudi Amazonova optimizacija zaledja z umetno inteligenco in Alibabina pametna orodja za prodajalce nakazujejo temeljito preobrazbo prodajanja in nakupovanja na spletu. Medtem ko se tehnološki velikani bojujejo za prestol na področju umetne inteligence, se potrošnikom nasmihajo udobje, personalizacija in bliskovito hitro izpolnjevanje vsake želje.

Google odpravlja zadržke pri virtualnem pomerjanju

Google je novembra, tik pred začetkom praznične nakupovalne mrzlice, objavil tri nova orodja generativne umetne inteligence, namenjena spletnim kupcem. Prvo orodje uporablja umetno inteligenco za naštevanje idej za darila na podlagi uporabnikove poizvedbe v Googlovem iskalniku, npr. kaj kupiti prijatelju, ki rad kuha. Vsa darila, ki jih orodje predlaga, je možno takoj kupiti na internetu, pa najsi gre za kuhinjske pripomočke, vrhunske sestavine, naročnino na zabojček ali »offline« doživetje, kot je kuharski tečaj.

Drugo novo Googlovo orodje omogoča uporabniku, da s pomočjo umetne inteligence ustvari virtualno podobo izdelka, ki ga želi kupiti. To vizualizacijo lahko uporabnik še naprej prilagaja po želji – ji na primer spremeni barvo ali vzorec –, da se kar najbolj približa svoji ideji. Google nato v svojem nakupovalnem ekosistemu, ki obsega več kot 35 milijard izdelkov, poišče ponudbe, ki najbolj ustrezajo uporabnikovi vizualizaciji. Orodje so razvili na podlagi raziskave, v kateri so ugotovili, da imajo zlasti pripadniki generacije Z pogosto v mislih točno določen izdelek, vendar ga ne znajo poiskati na internetu.

Pri tretjem Googlovem orodju gre za razširitev možnosti virtualnega pomerjanja, ki je že od junija mogoče pri ženskih majicah, bluzah in drugih oblačilih za zgornji del telesa. Zdaj je ta možnost na voljo tudi za moške zgornje dele. Vključenih je več sto priljubljenih blagovnih znamk v ZDA, kot so Abercrombie & Fitch, Banana Republic, J. Crew in Under Armour. Med brskanjem po Googlovih rezultatih iskanja se poleg izdelka prikaže ikona za pomerjanje. S klikom na ikono uporabnik vidi, kako je isto oblačilo videti na 40 osebah, ki se razlikujejo po višini, teži, postavi, laseh in barvi kože. Oblečene osebe generira umetna inteligenca.

S to rešitvijo je Google elegantno odpravil največji zadržek, ki je spremljal številne ponesrečene poskuse virtualnega pomerjanja iz preteklosti. Večini ljudi je bilo neprijetno že ob misli, da bi na internet naložili fotografijo svojega telesa, pristali na sken postave s pametno aplikacijo ali pa oblekli poseben pajac, ki postavo – ne popolno, kakršne bi si želeli, ampak takšno, kakršna je – preslika v virtualni prostor. Veliko lažje, hitreje in prijetnejše je med 40 osebami poiskati tisto, ki je najbolj podobna našemu videzu.

Google je novembra, tik pred začetkom praznične nakupovalne mrzlice, objavil tri nova orodja generativne umetne inteligence, namenjena spletnim kupcem. Pri enem od njih gre za razširitev možnosti virtualnega pomerjanja oblačil.

Bo spletnih vračil po novem manj?

Tudi največji ameriški trgovec Walmart želi spletnim kupcem čim prej omogočiti, da izdelek pred nakupom preizkusijo. Za razliko od Googla pa se Walmart ne osredotoča le na preizkušanje oblačil, ampak želi uporabnikom pokazati tudi, kako so videti izdelki za dom, umeščeni v njihov domači prostor ali pisarno. Walmart namreč testira umetno inteligenco za ustvarjanje 3D-predmetov na podlagi klasičnih fotografij izdelkov. Oblačilo je nato mogoče »prilepiti« na virtualno osebo za lažjo predstavo, kako bi bilo videti na kupcu. Pri pohištvu pa bo uporabnik v Walmartovi aplikaciji lahko s telefonom skeniral svojo sobo in na zaslonu videl izdelek, postavljen v prostor, upoštevajoč dimenzije in barve. Spletni trgovci upajo, da bo izboljšano virtualno pomerjanje zmanjšalo stopnjo vračil. Vračila so za spletne trgovce namreč drag »špas«: stroški segajo od pregleda in ponovnega skladiščenja vrnjenih izdelkov do povračila denarja kupcu in morebitnega kritja poštnine.

Kot po navadi bo treba v Sloveniji na nova Googlova orodja malo počakati. Prvi dve orodji sodita v eksperimentalni program Search Labs, ki je na voljo v 120 državah, med katerimi pa v času pisanja tega članka Slovenije ni. Tudi tretje Googlovo orodje ima trenutno omejen doseg, in sicer je na voljo le uporabnikom v ZDA na pametnih telefonih. 

Amazon poskuša predvidevati povpraševanje

Googlov tehnološki napredek in odličen piar postavljata druge tehnološke velikane v nezavidljiv položaj, saj na tako vročem področju, kot je umetna inteligenca, nihče ne želi zaostajati za konkurenco. Pri Amazonu so se pred praznično sezono preboja lotili na drugi strani – v ozadju. Namesto uvajanja novih orodij, namenjenih končnim spletnim kupcem, so umetno inteligenco vpregli za izboljševanje hitrosti dostave in učinkovito obravnavo ogromne količine naročil. Umetna inteligenca je pri Amazonu vtkana v vsak del nakupne poti: od personalizirane vstopne strani do robotske avtomatizacije, ki razvršča pakete v skladiščih, ter dostavljavcev, ki si pomagajo z navodili, izboljšanimi z umetno inteligenco.

Amazonova lastna tehnologija za optimizacijo dobavne verige SCOT (kratica za Supply Chain Optimization Technology) zaposlenim pomaga predvideti povpraševanje po več kot 400 milijonih izdelkov dnevno. Predvidevanje povpraševanja je za spletne trgovce ključno, saj morajo biti najbolj zaželeni izdelki vedno na zalogi in pripravljeni za hitro pošiljanje kupcem. Na podlagi globokega učenja in obsežnih podatkovnih zbirk tehnologija SCOT odloča, katere izdelke in koliko jih je treba skladiščiti v katerem Amazonovem obratu. Hkrati tehnologija usklajuje tudi pošiljke od milijonov trgovcev po vsem svetu, ki prodajajo preko Amazonove platforme.

Robotika, ki jo poganja umetna inteligenca, v Amazonovih skladiščih pomaga pri pospešeni pripravi paketov za odpremo. Roboti z zmožnostmi strojnega vida prepoznavajo, razvrščajo in ocenjujejo kakovost različnega blaga pred pakiranjem in pošiljanjem. Flota kar 750 tisoč mobilnih robotov, ki jih upravlja osrednja programska oprema za načrtovanje, hitro prevzame izdelke, ko stranka odda naročilo.

Skozi Amazonove centre 24 ur dnevno potujejo neverjetne količine pošiljk. Le en center v Massachusettsu dnevno obdela do 65 tisoč paketov (več kot sto tisoč dnevno na vrhu nakupovalne sezone). Umetna inteligenca v dostavnih centrih pomaga pri napovedovanju zapletov in izboljšavi dostavne poti z uporabo več kot 20 modelov strojnega učenja. Amazonove ekipe, ki se ukvarjajo z optimizacijo zadnje milje (zadnja milja pomeni zadnjo fazo dostave pošiljke, od dostavnega centra do prejemnika), uporabljajo generativno umetno inteligenco in jezikovne modele, da olajšajo delo dostavljavcem. Ste že kdaj naročili hrano na dom in v opombi podrobno razložili, kako dostavljavec najde vaš vhod, pa vas je potem vseeno klical? Držimo pesti, da bo umetna inteligenca, ki Amazonovim dostavljavcem pomaga razumeti različne lastnosti lokacij dostave, kmalu na voljo tudi slovenskim ponudnikom dostave hrane.

Avtorica članka je Eva Domijan, strokovnjakinja za modo, marketing in e-trgovino ter ustanoviteljica agencije za modni marketing Pepscale. V družinskem podjetju Gambit trade, ki upravlja s spletno trgovino Enaa, je bila direktorica digitalnih medijev. Sodelovala bo tudi na konferenci 11DIGGIT, kjer bo govorila o tem, kako umetna inteligenca spreminja modni marketing.

Članek lahko v celoti preberete v Marketing magazinu #511-512. Revijo lahko naročite na info@marketingmagazin.si.