Přijdete na web e-shopu či prodejce služeb, a zatímco si prohlížíte zboží nebo nakupujete, vaše kroky v pozadí sleduje umělá inteligence. Ta pak v reálném čase zkoumá a vyhodnocuje vaše chování a na základě analýzy obchodníkovi nabídne možnosti, jak vám nabídnout co nejrelevantnější produkty – šité na míru konkrétnímu uživateli. Takovým způsobem funguje projekt Zoe.ai, jež si klade za cíl i v aktuální nelehké době vylepšovat profitabilitu nejenom e-commerce hráčů.

Doteď mnoho z e-shopů a provozovatelů internetových tržišť bojuje s tím, jak uživatelům nabízet a prezentovat svoji – často doslova – nepřebernou nabídku produktů smysluplně. Většinou si proto pomáhají nejprodávanějšími či nejvíc navštěvovanými produkty, které ale pro konkrétního člověka nemusí být ve skutečnosti vůbec relevantní.

„V případě Zoe dostane uživatel produkty šité přímo jemu na míru, tedy dostane individuální nabídku na základě svého chování. Pro velké tržiště a tam, kde to dává smysl, umíme doporučení vyladit na maximum. To vše se dělá automaticky bez nutnosti dalších zásahů ze strany e-shopu,“ přibližuje fungování nástroje jeho zakladatel Lukáš Matějka pro CzechCrunch.

Matějka si potřebu pro vytvoření takového nástroje uvědomil sám před několika lety. Vnímal díru na trhu ve schopnosti obchodníků reagovat na příchozí data v reálném čase – anebo alespoň dostatečně rychle. „Například když jsem odjížděl z benzínky a zhruba za deset minut mi přišla sms, že mají něco ve slevě. Jenže já už byl doma. Tradiční IT systémy na toto nebyly připravené. Začali jsme tak hledat příležitosti, kde mají rychlá data smysluplné byznysové využití,“ vysvětluje.

Zároveň si v konzultačně-technologické společnosti Lundegaard, kde Matějka pracuje, uvědomovali potenciál technologií strojového a hloubkového učení, pomocí nichž by mohli taková data automatizovaně interpretovat. Interně ve firmě vytvořili nástroj Zoe.ai, který se nyní stává takzvaným spin-offem a odštěpuje se do samostatné entity.

Načasování vývoje takového nástroje si přitom firma pochvaluje. Podle dat srovnávače Heureka e-commerce trh v prvním čtvrtletí letošního roku sice meziročně klesl o čtvrtinu, konkurenční boj e-shopů se však tím pádem zostřuje a hráči hledají způsoby, jak svým zákazníkům nabídnout co nejrelevantnější produkty, aby podpořili prodeje a v konečném důsledku také ziskovost.

„V e-commerce sféře se Zoe.ai využívá zejména při personalizaci nabídky produktů. Vyhodnocuje strukturovaná data o online chování daného uživatele – tedy kdo, kdy a kam klikal nebo jaký typ sortimentu si prohlížel. Po analýze dokáže poskytnout specifickou personalizovanou nabídku nebo soubor doporučení, aby zákazník zůstal a nakoupil, čímž může zásadně pomoci e-shopům s navýšením zisku,“ popisuje Matějka.

Zvýšení tržeb o pět procent

Jako klíčovou funkci nástroje přitom zdůrazňuje, že funguje v reálném čase a nečerpá jen ze starých dat. Že Zoe funguje, pak Matějka dokazuje na příkladu Heureky, s níž spolupracoval na jednom z pilotních projektů v loňském roce. Nástroj byl nasazený do několika kategorií a formou A/B testu firma zjišťovala vliv nového doporučování produktů na chování zákazníků.

„V některých sledovaných kategoriích jsme zaznamenali zvýšení metriky revenue per session až o pět procent. Aktuálně se soustředíme na sjednocování všech našich zemí napříč Heureka Group pod jednotnou mezinárodní platformu, proto jsme implementaci rekomendačního nástroje zatím odložili. Ověřili jsme si ale, že má smysl se rekomendačním modelům v budoucnu věnovat a že mohou dobře fungovat,“ komentuje pro CzechCrunch František Šeda, šéf produktového týmu Heureky.

Aktuálně se Zoe.ai zaměřuje na akvizici nových klientů a zároveň hledá strategického partnera, který by mu pomohl v mezinárodní expanzi. Podle Matějky se totiž právě teď otevírá obrovský potenciál doporučovacích nástrojů, a i když na trhu existují řešení od hráčů jako Amazon nebo Google, jež fungují extrémně dobře, jejich modely jsou obecné a musí fungovat pro všechny případy bez ohledu na specifika konkrétního obchodníka.

Doporučování produktů je navíc jen jednou z částí personalizace, kterou by do budoucna mělo Zoe.ai umět nabídnout – přidat by se měly například dynamické změny podoby nákupní cesty podle profilů uživatelů. „Například zda chce uživatel rychle nakoupit nebo spíše radit s nákupem – dle toho se mu přizpůsobí uživatelské rozhraní,“ přibližuje Matějka.

Jako další možný scénář pak vidí okamžitou reakci v podobě různých pobídek na konkrétní segmenty nakupujících, kteří jsou aktuálně na e-shopu a mají potenciál stát se zákazníky. Využití ovšem nezůstává jen u klasických e-commerce hráčů, nástroj dokáže fungovat také při automatizovaném schvalování půjček či hlášení pojistných škod.

„Dále například díky detailním datům o chování všech uživatelů na webu umí najít automatizovaně podněty ke zlepšení – třeba tam, kde zákazník nedokáže dokončit nákupní proces. Při velkém množství uživatelů je toto kritický faktor úspěchu, jelikož nemůžete z podstaty věci zkoumat každého uživatele a jeho chování individuálně,“ dodává Matějka.