Co dla sprzedawców zmienią ulepszone narzędzia AI od Google’a [KOMENTARZ]

Google ogłosiło ulepszenia w zakresie narzędzi AI, które udostępnia dla sprzedawców. Przykładowe zmiany zapowiedziano w zakresie agentów AI. Sprzedawcy będą mogli wykorzystać ich do:

• personalizacji obsługi klienta (rekomendacje produktów, odpowiadanie na pytania w czasie rzeczywistym, przeprowadzenie klienta przez cały proces zakupowy),
• usprawnienia procesu sprzedaży,
• automatyzacji zadań, takich jak zarządzanie zapasami, zapobieganie stratom.

Google podaje, że każdy sprzedawca będzie mógł stworzyć własnego agenta AI, który będzie dopasowany do brandingu firmy i działań sprzedażowych.

Pozostałe zmiany dotyczą udoskonalenia modułu Vertex AI Search for Commerce oraz narzędzi do generowania obrazów i przekształcania ich na wideo. Ponadto, Google pochwaliło się nawiązaniem współpracy z nowymi partnerami, takimi jak Shopify, Revionics, LiveRamp, Revieve, Eagle Eye, Bloomreach, BigCommerce oraz Quantum Metric.

Więcej informacji na temat zmian znajdziesz na blogu Google.

Jak nowe narzędzia zmienią grę dla sprzedawców i konsumentów? Jak AI zmieni oblicze handlu dla sprzedawców? Jak AI wpłynie na zachowania konsumentów? Na pytania odpowiada Paweł Adamiec.

Paweł Adamiec

head of strategy & team leader zespołu SEM w data.rocks 

W dynamicznym świecie e-commerce i handlu detalicznego, sztuczna inteligencja (AI) staje się kluczowym czynnikiem zmian. Najnowsze innowacje, takie jak Google Agentspace oraz ulepszenia w Vertex AI, mogą zrewolucjonizować sposób, w jaki sprzedawcy prowadzą swoje biznesy i jak konsumenci podejmują decyzje zakupowe.

Google Agentspace umożliwia sprzedawcom tworzenie własnych agentów AI, którzy mogą personalizować doświadczenia zakupowe klientów. Mogą one oferować dostosowane rekomendacje produktów, odpowiadać na pytania w czasie rzeczywistym i prowadzić klientów przez proces zakupu. To z kolei przekłada się na zwiększenie szans sprzedaży i podniesienie lojalności klientów. Ta lojalność jest kluczowym czynnikiem, który w perspektywie długookresowej zadecyduje o rozwoju sklepów, bo inwestycja w poprawę LTV przynosi spadek kosztów sprzedaży i obniża koszty marketingu, pozwalając na większe skalowanie reklam i tym samym skalowanie biznesu.

Drugim czynnikiem ważnym dla sprzedawców jest automatyzacja pracy i efektywność operacyjna. AI pozwala na automatyzację wielu zadań, takich jak zarządzanie zasobami i magazynem, obsługa klienta, a nawet zapobieganie stratom. Dzięki temu, pracownicy mogą skupić się na bardziej wartościowych zadaniach, co zwiększa ogólną efektywność firmy. Na przykład, Wayfair wykorzystuje Gemini na Vertex AI do automatyzacji tagowania produktów, co przyspiesza ich wprowadzanie do katalogu i obniża koszty. Na naszym polskim rynku takie rozwiązania z powodzeniem stosuje np. eobuwie i Modivo – obie firmy ostatnio mocno poprawiły funkcjonalność wyszukiwarki, co przełożyło się nie tylko na wzrost konwersji, ale też na zmianę zachowań użytkowników na stronach – przestali oni przeklikiwać katalog i zaczęli faktycznie korzystać z wyszukiwarki.

Trendem widocznym coraz mocniej jest zmiana zachowań klientów w dobrze działających wyszukiwarkach konkretnych sklepów, co również dzieje się dzięki automatyzacji opartej o Vertex AI i modelowania danych. Dobrze działający system wyszukiwania jest zdolny odpowiadać na nowe trendy zapytań, dając prawidłowe rekomendacje produktów, trafnie dobiera zestawy propozycji dla klientów, ułatwiając wybór zgodny z preferencjami klienta, odpowiada trafnie na zapytania formułowane w języku naturalnym – to podnosi znacząco konwersję i daje klientom poczuć przyjemność z zakupów zamiast „tarcia”, z jakim mamy do czynienia w sytuacji walki ze słabym UX.

Nie ma wątpliwości że aktualnie Google stawia bardzo mocno na AI, współpracując z wieloma partnerami, takimi jak Shopify, Revionics i LiveRamp, którzy pomagają sprzedawcom wdrażać technologie AI w marketingu, personalizacji i analizie danych. Dzięki temu, proces wdrażania AI staje się łatwiejszy i bardziej dostępny. Dane faktycznie zaczynają rządzić ale nie dzięki pracy manualnej analityków, a dzięki automatyzacji akcji i reakcji skaracającej czas dostosowania doświadczenia użytkownika końcowego do minimum. Ponieważ klienci mają zwyczaj korzystać z wielu urządzeń, coraz istotniejsze jest też używanie rozwiązań typu Connected Stores, łączących urządzenia klientów i systemy w sklepie, tworzących spójne i płynne doświadczenie zakupowe w różnych kanałach.

Jeśli zastanowimy się, do czego finalnie ten trend może doprowadzić, to powiedziałbym, że do konsolidacji e-commerce, gdzie duże sklepy wykorzystujące dużo danych, będą w stanie wyręczyć użytkownika z większości trudnych decyzji podejmowanych na ścieżce zakupowej i waga tego dostosowania będzie tym większa, im trudniejsze i bardziej specjalistyczne wybory nasz klient podejmuje. Łatwo jest kupić buty, trudniej odpowiedni piec gazowy, sprzęt AGD lub komputer. Przeskakujemy tu etap pomocy w wyborze oferty, idąc w stronę otrzymywania spersonalizowanej rekomendacji w oparciu o potrzebę i dane bazowe wyrażone słowami laika. Ponieważ aplikacja takich rozwiązań jest aktualnie trudna i kosztowna, tworzy się przestrzeń do wzrostu dużych sklepów i niestety, jednym ze skutków może być upadek małych sklepów. Pierwszym wyraźnym symptomem sytuacji jest to, co widać na poziomie stawek w Google Ads, które w ostatnim roku wzrosły bardzo wyraźnie w zasadzie wszędzie – dzieje się to, bo walka o tort rynkowy wyraźnie nabrała tempa.

Konsumenci oczekują coraz bardziej spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Agenci AI i zaawansowane narzędzia wyszukiwania pozwalają sprzedawcom dostarczać klientom dokładnie to, czego potrzebują, w odpowiednim czasie. W razie jakichkolwiek pytań, agent AI może udzielić natychmiastowej pomocy, przez co również proces zakupowy staje się łatwiejszy i wygodniejszy. Klienci mogą szybko znaleźć produkty, porównać oferty i dokonać zakupu, oszczędzając czas i zasoby.

W miarę jak AI staje się coraz bardziej powszechna, klienci zaczną oczekiwać od sprzedawców oferowania zaawansowanych opcji wspieranych przez AI i co ważne, oczekują, że korzystanie z nich będzie naturalne i proste. Istota procesu przypomina rewolucję z jaką mieliśmy do czynienia, gdy pojawiło się Google. Wyszukiwanie kiedyś było proste, aktualnie stało się trudne (bo opcji jest za dużo – powstaje „paradoks wyboru”) i znów zmierza do prostoty. W skomplikowanym świecie rośnie potrzeba otrzymywania prostych odpowiedzi – wybór właściwej pralki nie powinien wymagać doktoryzowania się z inżynierii i na tę potrzebę odpowiadają osobiści asystenci AI, którzy już teraz pozwalają na szybsze przetwarzanie wiedzy z każdej możliwej dziedziny.

Przykładowo, NotebookLM pozwala na wgranie własnych danych bazowych lub linków, stworzenie podsumowania i rekomendacji, które można na przykład zamienić na podsumowania audio, aby spokojnie zapoznać się z nimi jak z podcastem w czasie jazdy samochodem. Osobiście używam tego rozwiązania nie tylko przy pisaniu tego artykułu, ale też w życiu prywatnym, np. do analizy dawnych traktatów dotyczących walki mieczem. Tak, takie dziwne rzeczy też można tam robić!

Technologie AI, takie jak Google Agentspace i Vertex AI Search for Commerce, rewolucjonizują handel, otwierając nowe możliwości dla sprzedawców i konsumentów. Już teraz sprzedawcy mogą poprawić efektywność operacyjną, personalizować doświadczenia zakupowe i zwiększyć sprzedaż, a konsumenci mogą korzystać z wygodniejszych, szybszych i bardziej satysfakcjonujących zakupów. W przyszłości, firmy, które skutecznie wdrożą AI, będą miały przewagę konkurencyjną na rynku.

Ważne jest, aby sprzedawcy zaczęli eksperymentować z tymi nowymi technologiami, aby nie zostać w tyle za konkurencją i sprostać rosnącym oczekiwaniom klientów.

Źródła pokazują, że firmy takie jak Deloitte, Nokia, Decathlon i Banco BV już teraz dostrzegają potencjał w Google Agentspace. Wykorzystanie AI do transformacji operacji i poprawy jakości obsługi klienta jest przyszłością handlu i nie mam wątpliwości, że ta rewolucja, jej kierunek, skala i wartość jeszcze nie raz nas zaskoczy.

„The future is now” – korzystajcie 🙂

PS #NMInsights: Co zmieni sztuczna inteligencja w Google Shopping [OPINIE]

#NMInsights: Co zmieni sztuczna inteligencja w Google Shopping [OPINIE]

PS2 Gemini 2.0: nowy model agenta AI od Google

Gemini 2.0: nowy model agenta AI od Google