AI în e-commerce
AI în e-commerce
Platformele de e-commerce care integrează soluții AI beneficiază de creșteri semnificative în rata de conversie, reducerea procentului de coșuri abandonate și maximizarea valorii fiecărei interacțiuni. Într-un peisaj de consum digital centrat pe viteză și personalizare, AI este un diferențiator strategic care generează marje mai mari, procese mai eficiente și o experiență îmbunătățită pentru clienți.
Află noutățile AI în afaceri!
Cum a ajutat AI companiile din e-commerce?
- 51% dintre companii consideră că inteligența artificială a contribuit la îmbunătățirea caracteristicilor, funcționalităților și performanței produselor.
- 36% au folosit AI pentru optimizarea proceselor interne și degrevarea angajaților de sarcini repetitive, iar 23% au redus personalul prin automatizare.
- 35% declară că AI i-a ajutat să ia decizii mai bune - modelele predictive și analiza datelor în timp real sprijină top managementul în luarea deciziilor informate.
- 32% au creat produse noi cu ajutorul AI, iar 25% au folosit AI pentru a pătrunde pe piețe noi.
- 30% au optimizat procesele de marketing și vânzări - identificarea clienților potriviți, personalizarea mesajelor și maximizarea rezultatelor campaniilor.
€15 Mld.
valoarea previzionată în 2030 a pieței globale de AI în e-commerce (The Business Research Company, SellersEcommerce)
93%
dintre companiile de e-commerce consideră tehnologii de tip Agentic AI un avantaj competitiv, iar 33% le vor integra în activitățile lor până în 2028, față de cca. 1% în prezent (SellersEcommerce)
84%
dintre companiile de e-commerce consideră inteligența artificială o prioritate strategică (Statista)
25%
creșterea satisfacției clienților obținută de platformele de comerț electronic prin utilizarea AI (Gartner)
70%
dintre consumatori declară că ar folosi agenți AI pentru achiziționarea biletelor de avion, iar 65% pentru rezervarea hotelurilor sau resorturilor (SellersEcommerce)
Aplicații cheie ale AI în comerțul electronic
Recomandări personalizate
Cererea crescândă pentru experiențe hiper-personalizate este un factor major de diferențiere în e-commerce. AI analizează istoricul navigării, achizițiilor, datele demografice și comportamentul în timp real pentru a oferi recomandări extrem de relevante pentru cumpărător. De exemplu, The North Face folosește IBM Watson prin aplicația Expert Personal Shopper (XPS), care ajută consumatorii să aleagă jachete în funcție de activitățile lor specifice. Potrivit Mordor Intelligence personalizarea prin AI poate crește ratele de conversie cu 10–15%. Între 41% (Gen X) și 58% (Mileniali) dintre e-shoperi își doresc să beneficieze de recomandări personalizate folosind AI, iar de la 31% (Baby Boomers) la 58% (Mileniali) vor servicii personalizate (SellersCommerce).
Prețuri dinamice
AI permite ajustarea automată a prețurilor în timp real, în funcție de cerere, stoc, sezonalitate sau acțiunile concurenței. Conform IBM Business Operations Blog această practică poate aduce retailerilor o creștere a veniturilor între 2–7%. Un raport McKinsey confirmă că inteligența artificială joacă un rol esențial în strategia de preț bazată pe date.
Chatboți și asistenți personali
AI poate gestiona până la 80% din întrebările uzuale ale clienților, oferind suport 24/7 și eliberând echipele umane pentru sarcini mai complexe. Potrivit Itransition această automatizare reduce costurile operaționale cu până la 30%. Retailul modern și ecommerce-ul reprezintă 21% din piața globală de AI conversațional (Itransition, Fortune Business Insights). Cheltuielile sectorului retail pentru chatboți vor ajunge la nivel global la 60+ Mld. EUR până în 2028 (Juniper Research).
Segmentarea clienților
AI permite o înțelegere detaliată a comportamentului consumatorilor prin accesul extins la date și capacitatea de procesare. Potrivit Accenture sistemele AI pot explora rapid opțiuni complexe de interacțiune cu clientul și își pot optimiza continuu performanța pe măsură ce colectează mai multe date. Astfel, marketerii pot seta parametrii, iar AI prin învățarea în timp real se ocupă de ajustare pentru a obține rezultate superioare.
Cumpărături imersive
Tehnologiile AI permit experiențe de tip „virtual try-on” pentru haine, machiaj sau mobilier. Aceste funcționalități ajută clienții să ia decizii informate, reducând retururile și îmbunătățind satisfacția generală. Tehnologiile de computer vision permit utilizatorilor să găsească produse folosind imagini în loc de text. Alibaba a înregistrat peste 10 milioane de utilizatori zilnici datorită acestei funcționalități (Pailitao). Între 14% (Baby Boomers) și 46% (Mileniali) dintre e-shoperi vor experiențe de tip AR/VR, iar de la 11% (Baby Boomers) la 45% (Mileniali) își doresc asistenți vocali care le simplifică căutările și procesul de comandă online (SellersCommerce).
Prognoza vânzărilor
AI ajută companiile să combine date istorice cu date în timp real pentru a prognoza cererea și a gestiona stocurile. Un raport McKinsey arată că investițiile în analizarea comportamentului consumatorului în timp real vor fi critice pentru ajustarea prețurilor și mesajele de marketing personalizate.
Tendințe - AI în comerțul electronic
Gen AI
Este baza în crearea automată a descrierilor de produse, a postărilor pe blog, emailurilor de marketing personalizate și chiar pentru generarea de imagini de produse, reducând costurile și timpul de creare a conținutului.
Comerțul vocal
Creșterea utilizării asistenților virtuali dotați cu AI (ex. Alexa, Google Assistant) pentru a facilita întregul proces, de la căutarea produselor la finalizarea comenzilor, făcând interacțiunea mai naturală și mai rapidă.
Analiza predictivă
Utilizarea AI pentru a prezice preferințele viitoare ale clienților, riscurile de abandon al coșului de cumpărături sau probabilitatea de retur. Chatboți AI pot detecta emoțiie utilizatorilor și furniza răspunsuri adaptate.
XAI
Creșterea cererii pentru algoritmi ai căror proces decizional este vizibil atrage implementarea tehnologiilor XAI în recomandări, căutare și moderarea conținutului, permițând retailerilor să creeze sisteme transparente.
Simplifică AI.
Amplifică Performanța.
Nu rata ultimele noutăți și tendințe privind utilizarea AI in afaceri!
Provocări în implementarea AI în comerțul electronic
Dificultăți în integrare
Multe companii de e-commerce încă se bazează pe platforme IT mai vechi, dezvoltate înainte de apariția inteligenței artificiale. Aceste sisteme nu sunt proiectate pentru a lucra cu algoritmi de machine learning sau pentru a susține procesarea datelor în timp real. Integrarea AI cu astfel de arhitecturi presupune adaptări complexe, costisitoare și riscante. În unele cazuri este necesară înlocuirea totală a sistemelor vechi, ceea ce implică întreruperi operaționale, migrarea datelor și reconstrucția proceselor. Fără o infrastructură digitală modernizată valorificarea potențialului inteligenței artificiale devine limitată.
Reglementări GDPR
Reglementările precum GDPR și AI Act în Uniunea Europeană impun cerințe stricte privind modul în care datele utilizatorilor sunt colectate, procesate și utilizate de sistemele AI. Pentru retaileri online acest lucru presupune implementarea unor mecanisme clare de consimțământ, anonimizare, trasabilitate și transparență. Încălcarea acestor reguli poate atrage sancțiuni considerabile și daune de imagine. Totodată, complexitatea juridică a acestor reglementări face dificilă inovarea rapidă, companiile fiind nevoite să aloce resurse importante pentru audituri, suport juridic și soluții tehnice de protecție a datelor.
Complexitatea implementării
Tehnologiile AI avansate necesită investiții semnificative în infrastructură digitală, integrare cu platformele existente, dezvoltare de algoritmi și formare a personalului. Pentru multe afaceri mici și mijlocii din e-commerce aceste costuri pot deveni prohibitive, mai ales în lipsa unei rentabilități tangibile în scurt timp. De asemenea, implementarea presupune o complexitate tehnică ridicată integrarea AI cu sistemele ERP, CRM, platformele de plată sau cu aplicațiile de livrare poate necesita reinginerie completă. Fără parteneriate strategice cu furnizori tehnologici adoptarea AI rămâne lentă și parțială.
Calitatea datelor
Adoptarea AI în e-commerce depinde esențial de calitatea și coerența datelor. Datele inconsistente, fragmentate sau silozate (de exemplu, date despre clienți separate de cele de inventar) afectează capacitatea algoritmilor AI de a genera recomandări precise sau de a face previziuni valide. În multe cazuri, retailerii online folosesc platforme multiple care nu comunică între ele, ceea ce creează bariere în centralizarea și curățarea datelor. Fără o bază solidă de date curate și bine etichetate, performanța sistemelor AI este compromisă, iar rezultatele pot deveni neconcludente sau chiar dăunătoare pentru experiența utilizatorului.
Ești pregătit pentru AI?
Autoevaluări.
Obține o analiză rapidă și personalizată a gradului de pregătire al companiei pentru utilizarea AI.
Implementarea AI în comerțul electronic
Bash
Folosește AI conversațional care inițiază automat dialoguri cu utilizatorii în funcție de comportamentul lor pe site (ex. vizualizarea a 3 sau mai multe pagini).
Cdiscount
Integrează un chatbot generativ AI care asigură conversații automatizate 24/7, generând o conversie de 24 % după ce interacțiunea cu AI se finalizează.
JD Sports
A implementat o tehnologie AI pentru căutare predictivă și personalizare estimând o creștere a ratei de conversie între 3 % și 23 %.
Cum te pot ajuta specialiștii AI Board
să beneficiezi de oportunitățile AI
Elaborarea strategiei de AI
Totul începe cu o viziune clară. Această etapă presupune definirea modului în care AI poate susține atingerea obiectivelor, stimularea funcțiunilor cheie și identificarea priorităților. O strategie adecvată aliniază utilizarea AI cu valorile, cultura și planurile de dezvoltare ale companiei.
Pasul 1
Evaluarea maturității digitale
Este esențial să înțelegem unde se află compania. Acest pas implică auditul proceselor interne la nivelul funcțiunilor, a calității datelor și nivelul de automatizare existent. Având o radiografie clară a capabilităților companiei putem construi o bază realistă pentru scalare prin utilizarea AI.
Pasul 2
Identificarea funcțiunilor pretabile AI
Nu toate funcțiunile sunt la fel de pregătite sau potrivite pentru automatizare și analiză avansată. În acest pas, identificăm funcțiunile – Vânzări, HR, Financiar, Suport clienți, Producție, etc – unde AI poate aduce valoare imediată prin eficiență crescută, reducerea costurilor sau decizii mai bine fundamentate.
Pasul 3
Pregătirea datelor și identificarea soluțiilor AI
În această etapă te asistăm în colectarea, curățarea și organizarea datelor, precum și în selecția soluțiilor AI potrivite pentru fiecare funcțiune. Ne asigurăm ca soluțiile alese să fie compatibile cu infrastructura digitală existentă și să răspundă nevoilor reale ale companiei.
Pasul 4
Implementare, testare și dezvoltarea competențelor
Vom asista implementarea soluțiilor într-un mediu controlat (pilot), urmată de validarea performanței și calibrări succesive. În paralel, echipele vor fi instruite pentru a lucra eficient cu noile modele și instrumente, dezvoltând competențele necesare.
Pasul 5
Monitorizare și îmbunătățire continuă
Monitorizarea performanței se va face în corelație cu sistemul de KPI și obiectivele strategice. Strategia AI va fi revizuită și ajustată periodic, integrând schimbările la nivelul companiei, într-un cadru de îmbunătățire continuă, responsabilă.
Pasul 6
AI nu este doar tehnologie. Este viitorul afacerilor.
- Descoperă potențialul real al AI dincolo de automatizare
- Înțelege cum o strategie clară aliniază AI cu obiectivele de business
- Află ce face diferența între inițiative izolate și transformare scalabilă
- Evaluează maturitatea digitală a organizației printr-o nouă perspectivă
- Inspiră-ți echipa să gândească businessul în termeni AI-first
Completează formularul pentru următorii pași în dezvoltarea strategiei AI a afacerii tale.
