CONTACT COMPANY SEARCH
Recomandările AI - personalizare și engagement
Când li se oferă recomandări personalizate de produse utilizatorii petrec mai mult timp interacționând cu website-ul. Această creștere a engagementului este un semnal pozitiv pentru motoarele de căutare. Indirect, AI ajută la optimizarea SEO ceea ce poate duce la o clasare mai bună în rezultatele căutării, implicit la o mai bună vizibilitate organică.
Află noutățile AI în afaceri!
Beneficiile AI în recomandarea de produse
beneficiile ai
Creșterea ratelor de conversie
Sistemele bazate pe AI sunt excepțional de eficiente în creștea ratele de conversie. Prin recomandarea de produse relevante și complementare la momentul potrivit, AI poate reduce timpul necesar pentru decizia de cumpărare.
Statista (2024) arată că 49% dintre consumatori au cumpărat produse pe care nu intenționau să le achiziționeze inițial, datorită recomandărilor personalizate. Un raport Deloitte Digital (2023) subliniază că sistemele bazate pe AI pot crește rata de conversie cu până la 15-20%.
beneficiile ai
Fidelizarea clienților
AI prezintă opțiunile cele mai relevante ceea ce reduce frustrarea și economisește timpul utilizatorului. O experiență pozitivă contribuie semnificativ la satisfacția clientului, transformând cumpărătorii ocazionali în clienți loiali.
Potrivit unui raport PwC (2023) 73% dintre consumatori consideră experiența de cumpărare un factor important în aceste decizii. Accenture (2024) arată că 91% dintre consumatorii globali sunt mai dispuși să cumpere de la branduri care oferă oferte și recomandări personalizate.
beneficiile ai
Reducerea ratei de abandon
Atunci când un client pare să ezite sau este pe punctul de a părăsi site-ul sistemele AI pot declanșa automat recomandări personalizate. Capacitatea de a reacționa instantaneu cu sugestii relevante poate reactiva clientul în procesul de cumpărare.
Companiile care utilizează AI pentru personalizarea experienței clientului, inclusiv recomandările de produse, au înregistrat o reducere a ratei de abandon a coșului de cumpărături cu până la 10-20% (Salesforce, 2023). În plus, AI optimizează expunerea produselor în funcție de stoc și cerere. Euroflorist a redus risipa și a obținut de ROI 220% folosind AI.
beneficiile ai
Creșterea valorii medii a comenzii
Atunci când un client primește sugestii personalizate care se aliniază perfect cu istoricul său de cumpărături, cu produsele vizualizate sau cu preferințele altor clienți similari, probabilitatea unei achiziții crește exponențial. Această personalizare inteligentă transformă experiența de navigare într-o călătorie pozitivă.
Un raport Deloitte (2023) arată că sistemele bazate pe AI pot contribui la o creștere a veniturilor cu 10-30% prin recomandări inteligente de produse. Folosind recomandări AI Starbucks a înregistrat creștere de 15% a vânzărilor și 12% în valoarea medie a tranzacției (Loopex).
Simplifică AI.
Amplifică Performanța.
Nu rata ultimele noutăți și tendințe privind utilizarea AI in afaceri!
Riscuri și provocări în realizarea de recomandări automate de produse cu AI
„Camere de ecou”
Apar atunci când algoritmii, în efortul de a maximiza relevanța, tind să recomande utilizatorilor doar produse care se aliniază strict cu preferințele lor anterioare sau cu cele ale unor utilizatori similari. World Economic Forum a avertizat într-un raport din 2023 asupra potențialului AI de a limita diversitatea informațională.
Sentimentul de „urmărire”
Pentru a oferi recomandări precise sistemele AI trebuie să colecteze și să analizeze date personale: istoricul de navigare, produsele vizualizate sau cumpărate, date demografice etc. 78% dintre consumatori sunt îngrijorați de modul în care datele lor personale sunt utilizate de AI (Capgemini Research, 2024).
Inechitate în recomandări
Dacă un anumit produs a fost istoric vândut preponderent unui anumit segment demografic, AI ar putea suprasolicita recomandarea către acel segment chiar dacă ar fi relevant și pentru alte grupuri. 87% dintre executivii consideră bias-ul AI un risc semnificativ, inclusiv în sistemele de recomandare (BCG, 2023).
Manipularea sistemului
Sistemele de recomandare bazate pe AI pot fi vulnerabile la tactici de manipulare. Unii vânzători ar putea încerca să „hrănească” sistemul cu date false pentru a forța recomandarea anumitor produse. O paralelă relevantă pentru vulnerabilitățile AI este dată de rapoartele Verizon DBIR care arată că cca. 80% dintre breșele de date sunt rezultatul erorilor umane sau sunt tactici de manipulare.
Black Box AI
Multe sisteme de recomandare bazate pe algoritmi deep learning funcționează ca o „cutie neagră”. Această lipsă de transparență poate fi o problemă nu doar pentru marketeri, care nu pot optimiza manual sau înțelege erorile, ci și pentru clienți. Un sondaj Deloitte (2024) arată că pentru 70% din top manageri transparența în AI este esențială pentru construirea încrederii.
Recomandări irelevante
O anomalie în date poate duce la recomandări de produse complet irelevante sau chiar absurde. Astfel de erori subminează scopul personalizării, pot irita clientul, irosesc resursele și pot duce la o percepție negativă a brandului. Un raport Gartner subliniază impactul calității datelor arătând că 80% din timpul necesar proiectelor de AI este dedicat curățării și pregătirii datelor.
Implementarea AI în recomandarea de produse
Analizarea nevoilor
Presupune o evaluare amănunțită a nevoilor companiei și a obiectivelor specifice ale proiectului, pentru a defini corect direcția strategică, condiționalitățile, precum și alinierea cu obiectivele comerciale.
Etapa 1
Auditul datelor
Implică evaluarea detaliată a datelor și a infrastructurii IT, pentru a înțelege nivelul de maturitate digitală și a identifica eventualele riscuri și deficiențe care pot afecta calitatea previziunilor.
Etapa 2
Asistență în selectarea instrumentelor bazate pe AI
Identificarea soluțiilor AI și selecția celei mai adecvate în raport de specificul activității, fluxurile de lucru și compatibilitatea cu sistemele ERP/CRM/BI, pentru a asigura o integrare corectă și scalabilă.
Etapa 3
Configurarea soluției AI
Ajustarea în relație cu indicatorii de performanță (KPI), structura de raportare și frecvența prognozelor, astfel încât analizele și previziunile să fie relevante și ușor de utilizat în procesul decizional
Etapa 4
Calibrarea și validarea modelelor
Presupune testarea funcționalității într-un mediu controlat, compararea previziunilor cu datele istorice reale și ajustarea parametrilor pentru a obține un echilibru între acuratețe, viteză și adaptabilitate.
Etapa 5
Formarea utilizatorilor și operaționalizarea
Implică sesiuni de training pentru utilizatori și management, pentru a asigura înțelegerea modului de interpretare și aplicare a previziunilor în procesele decizionale.
Etapa 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.
