Mastercard stworzył osobistego asystenta zakupów nowej generacji. Poznajcie Shopping Muse

Mastercard stworzył osobistego asystenta zakupów nowej generacji. Poznajcie Shopping Muse
Mastercard wprowadza na rynek Shopping Muse – zaawansowane narzędzie oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, które zrewolucjonizuje sposób, w jaki konsumenci wyszukują i oglądają produkty w internecie.
O autorze
2 min czytania 2023-12-04

Shopping Muse pozwala personalizować doświadczenia zakupowe konsumentów – narzędzie to potrafi przekuć wyszukiwania wpisane nawet prostym, potocznym językiem na bardzo trafne rekomendacje produktów, dostosowane do oczekiwań i potrzeb klientów. Co więcej, sugestie Shopping Muse są zgodne także z zainteresowaniami i preferencjami konsumenta, a wyniki idealnie pasują nawet do najbardziej ekscentrycznych zapytań. Rozwiązanie to jest oparte na zaawansowanych możliwościach personalizacji Dynamic Yield, która umożliwia firmom dostarczanie klientom dostosowanych doświadczeń w oparciu o analizę ich wcześniejszych zachowań podczas przeglądania produktów, historię zakupów i inne działania w Internecie.


– Rozwiązania takie jak Shopping Muse są naturalnym, kolejnym krokiem w rewolucji handlu detalicznego i mają kluczowe znaczenie dla rozwijania podejścia, w którym to konsument i jego potrzeby są w centrum uwagi. Mastercard wykorzystuje technologię i uczenie maszynowe, aby zapewnić jak najlepsze efekty, zarówno dla firm, jak i konsumentów i ich doświadczeń zakupowych – mówi Raj Seshadri, President, Data & Services w Mastercard.

Usługa Shopping Muse nie tylko ułatwia zakupy, umożliwiając wyszukiwanie według fraz, ale może też podnieść satysfakcję konsumentów, pomagając im znaleźć idealnie dopasowany produkt, nawet jeśli nie wiedzą, jak odpowiednio opisać słowami to, czego potrzebują. Dzięki korzystaniu z zaawansowanych, zintegrowanych narzędzi rozpoznawania obrazu, sprzedawcy mogą polecać klientom odpowiednie oferty w oparciu o wizualne podobieństwa między produktami. Narzędzie bierze również pod uwagę preferencje kupującego – opierając się na historii przeglądania lub wcześniejszych zakupów – w rezultacie lepiej przewiduje zamiary i oczekiwania konsumentów. 

– Konsumenci coraz częściej oczekują spersonalizowanych doświadczeń, które zaspokoją ich unikalne potrzeby i preferencje zakupowe. Aby sprostać tym wymaganiom, niezbędne są innowacje oparte na sztucznej inteligencji – to one są kluczem do tworzenia angażujących interakcji z klientami oraz zapewniania idealnie dostosowanych do oczekiwań użytkownika zakupów online. Dzięki wykorzystaniu mocy generatywnej sztucznej inteligencji w Shopping Muse, wychodzimy naprzeciw oczekiwaniom konsumentów i sprawiamy, że zakupy są łatwiejsze i bardziej intuicyjne – komentuje Ori Bauer, CEO, Dynamic Yield by Mastercard.

LinkedIn logo
Na LinkedInie obserwuje nas ponad 100 tys. osób. Jesteś tam z nami?
Obserwuj

W erze szybko zmieniających się trendów i dynamicznie rozwijających się perspektyw wykorzystywania algorytmów głębokiego uczenia się, sprzedawcy detaliczni muszą dostosowywać się do coraz wyższych oczekiwań konsumentów, co zapewnia im konkurencyjność. Wykorzystanie technologii będzie tu miało kluczowe znaczenie – więcej niż jeden na czterech sprzedawców detalicznych stosuje rozwiązania oparte na technologii generatywnego AI, a kolejne 13% planuje ich wdrożenie w ciągu najbliższego roku[1]

W 2022 roku Mastercard przejął spółkę Dynamic Yield, będącą 6-krotnym liderem w raporcie Gartner® Magic Quadrant™ for Personalization Engines, aby wzmocnić swój pakiet usług w zakresie zaangażowania i lojalności konsumentów, pomagając markom dostarczać bardziej efektywne i godne zaufania usługi we wszystkich kanałach. Mastercard stosuje najlepsze w swojej klasie zabezpieczenia prywatności we wszystkich swoich produktach i usługach zgodnie z podejściem Privacy by Design oraz stosowaniem skutecznych i odpowiedzialnych zasad i standardów sztucznej inteligencji.

Słuchaj podcastu NowyMarketing

Źródło: inf. prasowa

NowyMarketing logo
Mamy newsletter, który rozwija marketing w Polsce. A Ty czytasz?
Rozwijaj się

[1] 2023 Customer Loyalty and Personalization Benchmark Report