Experimenteren met generatieve kunstmatige intelligentie (of AI), zoals ChatGPT leidt misschien al snel tot sneller en creatiever tekst ‘schrijven’, maar de technologie brengt nog veel meer mogelijkheden voor e-commerce. Maar niet zonder risico. Daarom is een blik op de strategie en concrete voorbeelden op zijn plaats.
De uitdrukking ‘AI is overal’ is steeds vaker te horen in de tech-wereld en e-commerce. AI kan erg breed opgevat worden (geavanceerde ‘als dit, dan dat’-regels die uitgevoerd kunnen worden in Excel kun je ook als AI zien). Dit artikel gaat vooral over generatieve AI. Dit zijn de op een taalmodel (LLM) gebaseerde tools die de meest logische antwoorden op opdrachten/prompts berekenen en weergeven.
‘Generatieve AI verhoogt productiviteit’
Van ChatGPT en Bard tot Midjourney en Craiyon, een recent rapport van McKinsey & Company onderstreept dat generatieve AI de productiviteit in veel sectoren een boost geeft. In de (online) retail is de impact het grootst in marketing, sales en klantcontact, aldus het adviesbureau. Dit geldt ook voor softwareontwikkeling.
Retailers kunnen bestaande AI-tools combineren met generatieve AI om de mogelijkheden van bijvoorbeeld chatbots uit te breiden. Zo kan een chatbot de interactiestijl van een menselijke medewerker beter nabootsen. Denk bijvoorbeeld aan het reageren op een vraag van een klant, het volgen of annuleren van een bestelling, het aanbieden van kortingen en upselling. Door deze taken te automatiseren hebben medewerkers meer tijd voor complexe kwesties.
Voorbeelden van verkopers die AI-tools gebruiken
Ruti, een dameskledingmerk in New York, heeft een AI-tool van Feel geïmplementeerd. De tool maakt gebruik van ChatGPT. Deze tool is ontworpen om drie virtuele verkoopmedewerkers te assisteren en wordt in eerste instantie getraind met standaard vragen van klanten van de aangesloten merken. Eenmaal geïntegreerd begint de tool te leren van de interacties met klanten.
Stel dat de klant vraagt: “Kunt u een paarse avondoutfit aanbevelen?”. De virtuele assistent, ondersteund door AI, geeft antwoorden op stijlgerelateerde vragen en stelt geschikte artikelen uit de productcatalogus voor.
Volgens het merk steeg het conversiepercentage van 54.3 procent in de tweede helft van 2022 naar 57.2 procent in de eerste helft van dit jaar. De gemiddelde orderwaarde steeg in dezelfde periode van 54.4 naar 59 procent.
De nieuwe assistent van Zalando
Grotere bedrijven verkennen dit domein ook. Zalando lanceert binnenkort een bètaversie van een nieuwe mode assistent, ondersteund door ChatGPT, in de app en op de website. De nieuwe assistent moet de klantervaring en -perceptie op de website verbeteren.
Als een klant bijvoorbeeld vraagt wat hij of zij zou kunnen dragen naar een bruiloft in Spanje tijdens de lente, begrijpt Zalando’s mode-assistent dat het een formeel evenement is. Ook voorspelt de assistent het weer op dat moment en op basis daarvan geeft het een antwoord met kledingaanbevelingen. Uiteindelijk wil Zalando dit combineren met voorkeuren van klanten, zoals de merken die ze volgen en producten die beschikbaar zijn in hun maten, om een meer gepersonaliseerde selectie van producten te presenteren.
AI-tool om kleding uit te proberen
Google heeft onlangs een tool gelanceerd om consumenten een beter beeld te geven van de kleding die ze online kopen. Amerikaanse shoppers kunnen virtueel topjes passen van merken op Google, waaronder Anthropologie, Everlane, H&M en LOFT. Waarom? 42 procent van de online shoppers voelt zich niet vertegenwoordigd door afbeeldingen van modellen en negenenvijftig procent is ontevreden over een artikel dat ze online hebben gekocht omdat het hen anders stond dan verwacht, aldus de zoekgigant.
De virtuele paskamer laat zien hoe kleding eruitziet op verschillende echte modellen. Het nieuwe generatieve AI-model kan slechts één kledingafbeelding nemen en nauwkeurig weergeven hoe deze zou vallen, vouwen, spannen, rekken en rimpels en schaduwen zou vormen op een diverse set echte modellen in verschillende poses. Het bedrijf selecteerde mensen in de maten XXS-4XL die verschillende huidtinten, lichaamsvormen, etniciteiten en haartypes vertegenwoordigen.
Maar daar houdt het niet op. Dankzij machine learning en nieuwe algoritmes voor visueel matchen kunnen consumenten hun zoektocht verfijnen aan de hand van input zoals kleur, stijl en patroon. En in tegenstelling tot winkelen in een fysieke winkel, zijn ze niet beperkt tot één winkel. De tool toont opties van winkels over het hele web.
Snel nieuwe producten maken
Volgens het rapport kunnen generatieve AI-tools het ontwikkelingsproces van nieuwe versies van producten verbeteren, door snel nieuwe ontwerpen digitaal te maken. Een ontwerper kan verpakkingsontwerpen vanaf nul genereren of variaties maken op een bestaand ontwerp. Deze technologie ontwikkelt zich snel en heeft het potentieel om tekst-naar-video generatie toe te voegen.
In lijn hiermee heeft een nieuw adviesbureau ChatGPT en Midjourney gebruikt om hyperrealistische afbeeldingen te maken van echte recepten uit het Allerhande-winkelmagazine van Albert Heijn. “Ik heb 0 euro uitgegeven en deze afbeeldingen in minder dan 1 minuut gemaakt”, zegt bedenker Wouter van Haaften. Door veel sneller en tegen veel lagere kosten content te maken, kun je veel meer variaties maken, waardoor je op schaal kunt A/B-testen, legt hij verder uit. “Dit helpt bij het optimaliseren van je (marketing) KPI’s, wat uiteindelijk een significante ROI oplevert.” De truc is nauwkeurige communicatie met de AI-modellen, besluit hij.
Risico’s van het gebruik van generatieve AI
Toch is het inzetten van generatieve AI niet zonder risico, benadrukt McKinsey. Als leidinggevenden in de detailhandel en CPG onderzoeken hoe ze generatieve AI in hun activiteiten kunnen integreren, moeten ze rekening houden met verschillende factoren die van invloed zijn op hun vermogen om waarde uit de technologie te halen. Generatieve AI heeft de noodzaak vergroot om te weten of gegenereerde content gebaseerd is op feiten of gevolgtrekkingen, wat een nieuw niveau van kwaliteitscontrole vereist.
Bedrijven moeten nieuwe kwaliteitscontroles instellen voor processen die voorheen door mensen werden afgehandeld, aldus het adviesbureau. Denk hierbij aan e-mails die worden geschreven door de klantenservice. Ze zullen ook meer gedetailleerde kwaliteitscontroles moeten uitvoeren op AI-ondersteunde processen zoals productontwerp.
Kansen voor AI in e-commerce
Als we hiermee rekening houden, ontstaan er al meer mogelijkheden voor generatieve AI in e-commerce. Zoals de ontwikkeling van ‘automatisch’ gegenereerde virtuele werelden. Door verschillende tools te combineren, zoals Metaverse maker Ilumine AI en afbeelding-generator Midjourney, is het mogelijk om binnen korte tijd een virtuele ruimte te creëren. Voorlopig vinden deze experimenten vooral plaats in de gamewereld, maar een vertaling naar een online winkelomgeving is zeker niet ondenkbaar.
Maar voor wie denkt dat dit nog te ver buiten bereik ligt – verschillende onderzoeken geven aan dat retailers op dit moment aandacht moeten besteden aan andere zaken, zoals de kostencrisis en andere financiële druk – is het raadzaam om net als Amazon te kijken hoe je gebruikerservaringen kunt verbeteren op basis van tekstuele aanpassingen. Amazon vat reviews samen met behulp van AI, waarbij alle reviews voor elk product worden omgezet in een paar zinnen die de feedback van de consument het beste beschrijven.
En dat raakt aan het algemene voordeel van generatieve AI: je kunt hulpmiddelen vragen om taken uit te voeren zoals je dat aan een medemens zou vragen. De juiste prompt krijgen kost tijd en is een kwestie van vallen en opstaan. Gelukkig zijn er al veel tips en voorbeelden gratis beschikbaar.
bron: bloomreach.com