ChatGPT. Czy może być szansą dla e-commerce?

Plany państwa na rozwój AI w handlu

W 2018 roku Ministerstwo Cyfryzacji opublikowało “Założenia do strategii AI w Polsce. Plan działań Ministerstwa Cyfryzacji”. Przypomniało, że już w Rezolucji Parlamentu Europejskiego z 16 lutego 2017 r. zawierającej zalecenia dla Komisji w sprawie przepisów prawa cywilnego dotyczących robotyki wskazano m.in. że „robotyka i sztuczna inteligencja mają przynieść korzyści w postaci efektywności i oszczędności m.in. w produkcji, handlu, logistyce czy transporcie. Rozwój AI w handlu nie jest dla państwa priorytetem. 

Najważniejsze dziedziny, to m.in. przemysł, medycyna, transport i logistyka.

Czy SEO ma wpływ na e-sprzedaż?Monika Świetlińska

Handel i marketing obok administracji państwowej czy cyberbezpieczeństwa (!) znalazł się w niższej kategorii priorytetowej. Bez względu jednak na kategorię danej dziedziny gospodarki “firmy, które zanegują lub będą zbyt długo zwlekać z wdrażaniem AI w przeciągu 5 lat [od red. zatem rok 2023 jest ostatnim dzwonkiem na wdrażanie sztucznej inteligencji] zaczną tracić lub całkowicie utracą przewagę konkurencyjną. Co ważne, mówimy tutaj nie tylko o branżach tradycyjnie kojarzonych z danymi (banki, ubezpieczyciele, handel, marketing), ale też o tych, które są mniej zdigitalizowane jak przemysł czy rolnictwo.” — czytamy w dokumencie, a dalej: “dla priorytetowych sektorów gospodarki korzyści z wdrażania AI to około 1,47%. PKB natomiast dla tych z drugim priorytetem [od. red. czyli m.in. handel] to dodatkowe 1,18% PKB. Jest więc o co walczyć, tym bardziej, że siła procentu składanego wyraźnie ujawnia rolę AI w dłuższym horyzoncie.”

Zastosowanie AI w e-commerce

Ministerstwo Cyfryzacji w 2018 roku przygotowało listę zastosowań sztucznej inteligencji w konkretnych dziedzinach gospodarki. I tak wymieniło m.in. te związane z e-commerce:

1. Handel i marketing

• Pozycjonowanie klientów i ich potrzeb (jak Amazon)
• Projektowanie produktów pod potrzeby klientów (jak Wayblazer)
• Budowanie optymalnych przekazów marketingowych (jak AI Albert – autonomiczny marketer)
• Wykrywanie emocji klientów (jak Cozmo, USC ICT's Virtual Humans lab)
• Dobór produktów pod gust lub potrzeby klienta (jak Trendage, GWYN)
• Automatyczne tworzenie opisów produktów (kiedy pisano ten dokument, OpenAI właśnie powstawało)
• Automatyzacja realizacja kampanii marketingowej
• Wykrywanie twarzy i/lub emocji klientów (reklama empatyczna)
• Systemy rekomendacji dedykowane platformom e-commerce
• Inteligentne lustra i przymierzalnie

2. Logistyka

• Optymalizacja załadunku i tras samochodów (jak CargoSense, Transmetrics, Clari)
• Optymalizacja ruchu intermodalnego (jak Fleetics, Flexport, Odyn)
• Ciężarowe samochody autonomiczne lub półautonomiczne (wspomaganie kierowcy) (jak Volvo Trucks, Zoox)
• Roboty dostarczające e-commerce (jak Robby Technologies, Boxbot)
• Optymalizacja obciążenia tras kolejowych (jak Hitachi)
• Optymalizacja planowania przerw technicznych i napraw pociągów
• Przewidywanie opóźnień w transporcie (jak Fujitsu)
• Optymalizacja kolejowych rozkładów jazdy oraz ich dynamiczna zmiana
• Optymalizacja sterowania ruchem w miastach (jak Schneider Electric, Nokia)
• Roboty do zarządzania magazynami (jak Locus Robotics, Bossa Nova Robotics)

Trendy w e-commerce na rok 2023. Część piątaMonika Świetlińska

3. Cyberbezpieczeństwo (pośrednio również dotyczące e-commerce, jak każdej dziedziny działalności opierającej się na online)

• Identyfikacja trwających ataków (jak Malwarebytes)
• Profilowanie aplikacji sieciowych i użytkowników w celu wykrywania anomalii
• Identyfikacja nadchodzących ataków (jak Cylance)
• Poszukiwanie luk w systemach (jak Darktrace, Cylance)
• Wykrywanie scenariuszy ataków na sieć / badanie podatności (jak Cylance)
• Monitoring sieci i aplikacji (jak CrowdStrike).

GPT jako szansa dla e-commerce

Modele językowe takie jak ChatGPT mogą wpłynąć na oszczędności dla e-commerce przez automatyzację wielu zadań, w tym np. odpowiedzi na często zadawane pytania klientów. To pozwala zwiększyć efektywność i poprawę doświadczeń klientów, a także zmniejszyć koszty obsługi klienta. Modele mogą również pomóc w generowaniu treści marketingowych (w tym opisów produktów), co pozwala na oszczędności w kosztach tworzenia treści. Kolejnym ułatwieniem ze strony np. ChatGPT jest personalizacja rekomendacji produktów, tzn. modele językowe mogą pomóc w analizie tekstu, aby zrozumieć preferencje klientów i dostosować rekomendacje produktów do ich potrzeb.

Obsługa klientów. Jako model językowy, ChatGPT może pomóc w automatyzacji obsługi klientów przez generowanie odpowiedzi na pytania klientów. Na przykład, może on być używany do odpowiedzi na często zadawane pytania, dotyczące np. dostawy czy reklamacji. Może również pomóc w odpowiadaniu na pytania klientów dotyczące konkretnych produktów lub usług.

Personalizacja rekomendacji produktów. ChatGPT może tworzyć indywidualne rekomendacje produktów przez analizę tekstu, który pochodzi od klientów. Może on być używany do analizy opinii, pytań, wyszukiwanych słów, przeglądów produktów, historii zakupów i innych danych tekstowych, aby zrozumieć preferencje i potrzeby klientów.

Audyt sklepu internetowego. Kiedy? W jakim celu?Monika Świetlińska

Generowanie opisów produktów na bazie dostarczonych informacji. Czat może też sugerować słowa kluczowe i frazy, które pomogą w opisaniu produktu a także udzielać porad dotyczących języka i gramatyki oraz pomóc w poprawianiu błędów w już istniejących opisach.

Analiza opinii klientów. Model językowy może klasyfikować opinie jako pozytywne, neutralne lub negatywne, wykrywać wzorce i tendencje w opiniach oraz generować podsumowania opinii. Pomoże również w identyfikacji najważniejszych problemów lub pozytywnych cech produktu, które są często wymieniane przez klientów.

Automatyzacja procesów. ChatGPT może być używany do automatyzacji procesów, takich jak potwierdzanie zamówień, przeprowadzanie transakcji czy generowanie raportów. To pozwala na oszczędności w kosztach operacyjnych.

6 zastosowań modeli językowych w e-commerce według ChatGPT

Sprawdźmy, co sam o sobie pisze ChatGPT. Jakich sześć zastosowań ma model językowy w e-commerce, oprócz tych wyżej wymienionych:

1. Personalizacja ofert: modele językowe mogą być używane do analizy danych o klientach i personalizacji ofert, takich jak rekomendacje produktów czy oferty specjalne.
2. Tworzenie treści: modele językowe mogą być używane do generowania automatycznie treści marketingowych, takich jak opisy produktów, reklamy czy artykuły blogowe.
3. Tłumaczenie treści: modele językowe mogą być używane do tłumaczenia treści na różne języki, co umożliwia e-sklepom rozszerzenie działalności na rynki międzynarodowe.
4. Generowanie pytań i odpowiedzi: modele językowe mogą być używane do generowania pytań i odpowiedzi, co umożliwia e-sklepom zwiększenie interakcji z klientami.
5. Analiza składni i semantyki: modele językowe mogą być używane do analizy składni i semantyki, co pozwala na lepsze dopasowanie produktów do potrzeb klientów.
6. Automatyczne kategoryzowanie produktów: modele językowe mogą być używane do automatycznego kategoryzowania produktów, co umożliwia e-sklepom lepsze zarządzanie swoim asortymentem.