Najlepsze chatboty AI dla e-commerce. Platformy

Zastosowania chatbotów w e-commerce

Wdrożenie chatbota do obsługi klienta oznacza oszczędności. To efekt automatyzacji prostych zapytań oraz większej efektywności działów obsługi, które mogą skoncentrować się na bardziej skomplikowanych przypadkach. Według badań z listopada 2023 już dziś 44% klientów chętnie korzysta z pomocy chatbotów AI w e-commerce.

Źródło: Statista (https://www.statista.com/statistics/1422346/interest-in-chatbots-as-shopping-assistants/)

Chatboty oparte na sztucznej inteligencji znalazły szerokie zastosowanie w branży e-commerce. Zupełnie zmieniły sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami i obsługują ich zapytania. Oto kluczowe obszary, w których wykorzystywane są rozwiązania AI dla e-commerce:

• całodobowa obsługa klienta – tradycyjne działy obsługi klienta często są ograniczone godzinami pracy i możliwością jednoczesnej obsługi wielu zapytań. Tymczasem chatboty AI są dostępne 24/7 i mogą zajmować się setkami rozmów jednocześnie. Pozwala to na niemal natychmiastowe udzielanie odpowiedzi na pytania dotyczące produktów, statusów zamówień czy odnalezienia właściwego towaru w ofercie sklepu. Przykładem może być platforma Drift, gdzie w 50% rozmów, jakie toczą się po godzinach pracy działów obsługi, angażowane są chatboty AI. Dzięki temu potencjalni klienci zawsze mogą liczyć na fachową poradę i informację,
• spersonalizowane doświadczenia zakupowe – chatboty AI nie tylko odpowiadają na pytania, ale także uczą się preferencji każdego klienta na podstawie jego historii zakupów, zachowań na stronie czy informacji z systemu CRM. Umożliwia to kreowanie spersonalizowanych doświadczeń od rekomendacji produktów dopasowanych do zainteresowań, przez sugestie dotyczące komplementarnych artykułów, aż po kompleksową obsługę kolejnych etapów ścieżki zakupowej. Narzędzie firmy Salesforce – Einstein – wykorzystuje zaawansowaną analitykę danych oraz sztuczną inteligencję do tworzenia takich spersonalizowanych asystentów AI. Korzystają z niego choćby Uber Eats, Gucci czy Accenture, między innymi do usprawniania obsługi zgłoszeń i zapytań klientów;
• wsparcie procesów rezerwacji – w branżach takich jak wynajem, transport czy gastronomia, kluczowe znaczenie ma sprawna obsługa rezerwacji. Chatboty AI radzą sobie z tym doskonale, przykładem może być rozwiązanie Expedii umożliwiające rezerwację hoteli i biletów lotniczych przez Messengera. Z kolei w sieciach takich jak Domino’s, wirtualni asystenci umożliwiają składanie zamówień online i śledzenie ich statusu;
• edukacja – coraz częściej chatboty AI znajdują zastosowanie w branży edukacyjnej. Świetnym przykładem jest popularna aplikacja do nauki języków obcych Duolingo, gdzie interaktywne dialogi i ćwiczenia prowadzone są przez chatboty oparte na AI.

Rodzaje chatbotów AI w e-commerce

Chatboty nie stanowią jednolitej grupy rozwiązań technologicznych. Wyróżniamy bowiem kilka podstawowych rodzajów chatbotów dla e-commerce. Ich kluczową różnicą jest poziom zaawansowania i sposób przetwarzania języka naturalnego.

Znajomość tych podziałów ma kluczowe znaczenie dla firm, które chcą wdrożyć odpowiednie narzędzia dla swoich procesów i oczekiwań klientów. Przyjrzyjmy się zatem bliżej klasyfikacji chatbotów.

Chatboty oparte na regułach

To najprostsze rozwiązania, w których odpowiedzi na zapytania użytkowników są z góry zdefiniowane przez twórców systemu. Mogą obejmować statyczne informacje, na przykład o godzinach otwarcia sklepu czy polityce zwrotów. Ich atutem jest łatwość wdrożenia i konfiguracji, wadą natomiast ograniczona zdolność do interpretacji kontekstu i intencji rozmówcy.

Przykładem prostego chatbota opartego na regułach może być asystent wdrożony na stronie produktowej, który prezentuje z góry przygotowane odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania.

Chatboty oparte na AI

Tym, co wyróżnia tę grupę narzędzi, jest wykorzystanie zaawansowanych rozwiązań takich jak uczenie maszynowe i przetwarzanie języka naturalnego (NLP/NLU). Dzięki nim chatboty AI potrafią nie tylko odpowiadać na ściśle zdefiniowane zapytania, ale także interpretować intencje użytkowników i udzielać pomocnych, spersonalizowanych odpowiedzi.

Chatbot AI nie tylko rozpoznaje intencję pytania klienta, ale także kontekst – na przykład lokalizację klienta, dzień tygodnia, czy odniesienie do poprzedniej odpowiedzi. Umożliwia to udzielenie trafnej i przydatnej odpowiedzi.

Chatboty zadaniowe i predykcyjne

Kolejnym kryterium podziału jest sposób działania i zastosowanie danego systemu. Wyróżniamy tu:

• chatboty zadaniowe – koncentrujące się na jednej funkcji, takiej jak dostarczanie informacji lub przeprowadzanie prostych transakcji. Dobrym przykładem mogą być tzw. skill boty asystenta głosowego Alexy, które umożliwiają np. zamawianie jedzenia;
• chatboty predykcyjne – bardziej zaawansowane rozwiązania, oparte na analizie danych z systemów CRM i profilach użytkowników. Pozwalają nie tylko odpowiadać na zapytania, ale także przewidywać potrzeby klientów i inicjować własne akcje, jak rekomendacje produktowe.

Chatbot na zamówienie czy gotowe rozwiązanie?

Wybór odpowiedniego rozwiązania dla chatbota AI to jedno z kluczowych wyzwań dla firm planujących inwestycję w tę technologię. Dostępne są zarówno gotowe platformy, jak i możliwość utworzenia systemu na zamówienie. Który wariant wybrać?

Dla mniejszych firm i skromniejszych budżetów dobrym rozwiązaniem mogą być gotowe platformy no-code lub low-code. Umożliwiają one proste wdrożenie chatbotów do podstawowych zadań od wstępnej kwalifikacji zapytań, poprzez udostępnianie materiałów informacyjnych, aż po wspomaganie procesu zakupowego.

Tego typu proste rozwiązania typu drag-and-drop oferuje między innymi Tidio. Ich atutem jest przystępna cena oraz możliwość samodzielnej konfiguracji przez osoby niedysponujące zaawansowanymi kompetencjami kodowania. Prostota, największa zaleta tego typu rozwiązań, jest zarazem ich wadą. Nie da się tutaj wprowadzić unikatowego tonu głosu czatbota ani nauczyć go korzystania na przykład z niestandardowej bazy danych, z której korzysta firma. Połączenie z nietypowym systemem rekomendacji czy istniejącą stroną internetową może także przyprawić o ból głowy osobę, która nie dysponuje zaawansowanymi umiejętnościami.

Z drugiej strony firmy, planujące wzrost i potrzebujące szytych na miarę rozwiązań, a także większe e-commerce mogą zdecydować się na chatboty AI tworzone na zamówienie. Ich przewagą jest pełna personalizacja – od dostosowania do specyficznych procesów, przez zintegrowanie z systemami firmy, aż po możliwość dotrenowania językowego modelu zgodnie z wymaganiami branży. Takie rozwiązania nie zawsze wiążą się z kosztami wyższymi niż przy standardowych chatbotach „z półki”, ponieważ koszty użytkowania nie muszą być tutaj związane z wysokim comiesięcznym abonamentem.

Takie spersonalizowane rozwiązanie oferują mniejsze firmy działające lokalnie, a także na przykład Ada (opisana szczegółowo w dalszej części artykułu) czy Amelia, która umożliwia integrację z dowolnym dużym modelem językowym, w tym open source. Wadą jest oczywiście wyższy koszt wdrożenia i konieczność zaangażowania w ten proces wykwalifikowanych specjalistów AI.

Platformy do tworzenia chatbotów w e-commerce

Przyjrzyjmy się bliżej kilku wiodącym na rynku platformom dla chatbotów AI, które oferują gotowe rozwiązania i znajdują szerokie zastosowanie w handlu elektronicznym.

Intercom

Intercom Fin (https://www.intercom.com/fin) to rozwiązanie oparte na modelach językowych OpenAI, które umożliwia pełną automatyzację procesu obsługi klienta. Wirtualny asystent rozumie intencje klienta, a następnie – bazując na treściach pomocy technicznej – udziela trafnych odpowiedzi, swobodnym i naturalnie brzmiącym językiem.

Kluczowe korzyści z wdrożenia Intercom Fin to:

• zmniejszenie liczby zapytań kierowanych do działów obsługi nawet o 60%,
• możliwość prowadzenia konwersacji w 43 językach,
• wsparcie rozmów tekstowych, ale także przez WhatsApp czy SMS.

Źródło: Intercom (https://www.intercom.com/fin)

Doskonałym case study (https://www.intercom.com/fin/gallery) dla tego rozwiązania jest firma MailerLite, w której dzięki wdrożeniu chatbota odsetek automatycznie rozwiązywanych spraw wzrósł z 18% do 29% w ciągu zaledwie tygodnia.

Koszt użytkowania Intercom Fin to $0.99 za jedną rozwiązaną sprawę. Wydaje się, że to niewielka kwota. Jednak należy doliczyć do niej abonament Intercom w cenie zaczynającej się od $39 miesięcznie za jednego użytkownika. Niestety w bazowym pakiecie nie ma możliwości tworzenia dedykowanych scenariuszy dla Fina – może on zatem odpowiadać na pytania, jednak nie będzie wykonywał działań, na przykład takich jak przekierowanie do obsługi klienta, gdy czatbot AI nie potrafi poradzić sobie z problemem. Taka opcja możliwa jest dopiero w pakiecie zaawansowanym (Advanced, $99 za miesiąc za jednego użytkownika). Jeśli zatem zespół składa się z więcej niż jednej osoby, miesięczny koszt użytkowania będzie kwotą od 800 zł w górę plus 4 złote za każdą przeprowadzoną z sukcesem rozmowę. Należy do tego doliczyć koszt zatrudnienia specjalisty od Intercom, który będzie w stanie odpowiednio skonfigurować czatbota i stworzyć odpowiednie scenariusze, a następnie przeszkolić zespół z ich używania.

Salesforce Einstein

Salesforce Einstein (https://www.salesforce.com/products/einstein-ai-solutions/) to kompleksowa platforma e-commerce obejmująca nie tylko chatboty dla klientów, ale także złożone rozwiązania AI dla działów sprzedaży, marketingu i analityki. Jej kluczową cechą jest połączenie zaawansowanej analizy danych z możliwościami uczenia maszynowego i przetwarzania języka naturalnego.

Możliwości Einsteina obejmują:

• tworzenie wirtualnych asystentów zintegrowanych z systemem Salesforce, czyli Einstein Bots;
• personalizowane rekomendacje sprzedażowe i skuteczniejsze procesy lead nurturing;
• predykcyjne modelowanie umożliwiające przewidywanie trendów i sukcesu kampanii;
• możliwość integracji z dowolnym dużym modelem językowym, w tym GPT-4, czy rozwiązaniami open source.

Salesforce Einstein znalazł zastosowanie w takich firmach jak Uber Eats, Gucci czy Accenture. Pozwala im na szybsze rozwiązywanie problemów obsługi klienta oraz sprawniejszą pracę działów marketingu i sprzedaży.

Źródło: Salesforce (https://www.salesforce.com/products/einstein-ai-solutions/)

Ada

Ada (https://www.ada.cx/) to kompleksowa platforma automatyzacji procesów obsługi klienta wykorzystująca rozwiązania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jej kluczowe elementy to:

• wirtualny asystent – AI agent rozumie intencje klientów i udzielaj spójnych, kontekstowych odpowiedzi. Ada wykorzystuje do jego działania autorski silnik “Reasoning Engine”;
• zintegrowane narzędzia analityczne i wspomagające podejmowanie decyzji dla działów zarządzających obsługą klienta;
• możliwość integracji z systemami głosowymi, czatami i innymi kanałami komunikacji.

Unikalna architektura Ady pozwala na dostarczanie w pełni zautomatyzowanych doświadczeń obsługi klienta, obejmujących wszystkie etapy od pierwszego kontaktu, przez diagnozę problemu, aż po jego rozwiązanie.

Ta kompleksowa platforma sprawdziła się w takich firmach jak Wealthsimple, gdzie umożliwiła podwojenie wskaźnika automatycznie rozwiązywanych zapytań oraz wzrost CSAT o 10 punktów (https://www.ada.cx/case-study/wealthsimple/). W firmie Indigo Ada przyniosła natomiast oszczędności rzędu 150 000 dolarów (https://www.ada.cx/case-study/indigo/).

Źródło: Ada (https://www.ada.cx/)

Amelia

Amelia (https://amelia.ai/) to platforma umożliwiająca szerokie korzystanie z konwersacyjnej sztucznej inteligencji, a także z automatyzacji procesów biznesowych. Jej kluczową cechą jest elastyczne środowisko no-code umożliwiające tworzenie i zarządzanie wirtualnymi asystentami (IVA).

Korzyści z wykorzystania Amelii to między innymi możliwość budowy asystentów obsługujących ponad sto języków, płynna integracja z systemami głosowymi i automatyzacji procesów.

Amelia charakteryzuje się otwartym modelem architektonicznym z możliwością wykorzystania dowolnych modeli językowych (w tym Llama, GPT, czy Vicuna). To także unikalne możliwości uczenia się asystentów z każdej rozmowy z użytkownikiem.

Rozwiązanie zostało z powodzeniem wdrożone przez Resorts World Las Vegas, gdzie AI obsługuje 3 500 pokoi hotelowych oraz ponad 20 lokali gastronomicznych.

Podsumowanie

Rozwój sztucznej inteligencji, a w szczególności modeli językowych oraz uczenia maszynowego, doprowadził do rewolucji w sposobie komunikacji firm z klientami. Wirtualni asystenci i chatboty AI dla sektora e-commerce stają się rzeczywistością, przynosząc szereg wymiernych korzyści biznesowych.

Po pierwsze, umożliwiają całodobową obsługę na najwyższym poziomie – rozwiązanie szczególnie istotne w dobie rosnących oczekiwań klientów co do szybkości reakcji i dostępności wsparcia.

Po drugie, systemy chatbotów AI dla e-commerce wpływają na wzrost satysfakcji klientów poprzez dostarczanie spersonalizowanych doświadczeń zakupowych. Dzięki integracji z systemami CRM i analityce danych są w stanie uczyć się preferencji każdego użytkownika i dopasowywać komunikację, rekomendacje produktowe czy ścieżkę zakupową.

Przyszłość należy bez wątpienia do coraz bardziej zaawansowanych botów konwersacyjnych, zdolnych do prowadzenia w pełni naturalnych rozmów i samodzielnego podejmowania decyzji. Szczególnie dużo możliwości wiąże się z rozwojem dużych modeli językowych (LLM) takich jak GPT-4 czy Claude od Anthropic. To one zapewniają niezbędną „głębię” interakcji i możliwość stałego uczenia się nowych wzorców językowych.

Wyzwaniem pozostaje oczywiście kwestia zrozumienia przez AI kontekstu rozmowy i prawdziwych intencji użytkownika. Niektórzy klienci wciąż wyrażają frustrację wobec chatbotów, które nie są w stanie w pełni zinterpretować złożonych zapytań czy niuansów komunikacji. Barierą może być także koszt implementacji najbardziej zaawansowanych rozwiązań, zwłaszcza dla mniejszych firm.

Podsumowując, chatboty AI i systemy konwersacyjnej sztucznej inteligencji stają się dziś koniecznością do budowania przewagi konkurencyjnej. Firmy, które zdecydują się na ich wykorzystanie i stałe doskonalenie, będą w stanie dostarczać nowych, lepszych doświadczeń dla swoich klientów. A to z kolei przełoży się na wyższe przychody, lojalność marek oraz efektywniejsze procesy wewnątrz organizacji. AI dla e-commerce to więc nie tymczasowy trend, a stabilny filar rozwoju branży na kolejne lata.