Jak wykorzystać AI w e-commerce?

Czego dowiesz się z tego artykułu?

• Jak wykorzystać AI w e-commerce?
• W jaki sposób konkretne marki wykorzystują potencjał AI?
• Jak AI może wspierać marketing, obsługę klienta i analizę danych?

Wykorzystanie AI w e-commerce – ten czas jest TERAZ

Czy nie masz wrażenia, że zarządzanie dużym sklepem internetowym jest dzisiaj jak jazda bardzo, bardzo szybkim pociągiem? Na przykład japońskim Shinkansenem? Ledwo wsiądziesz, a za szybą miga już kolejny przystanek – nowe funkcjonalności do uruchomienia, nowe oczekiwania konsumentów, zmiana w przepisach, do której trzeba się przystosować. E-commerce chyba jeszcze nigdy nie zmieniało się tak szybko. Aby dopasować się do tego szaleńczego tempa i nie wypaść z wagonika, wdrożenie narzędzi opartych o sztuczną inteligencję wcześniej czy później znajdzie się w planach każdej organizacji, która chce coś znaczyć w tym rynkowym wyścigu.

Na dowód zacytujmy kilka liczb. Według raportu McKinsey & Company firmy, które inwestują w AI, odnotowują wzrost przychodów sięgający nawet 15% oraz poprawę zwrotu z inwestycji w sprzedaż o 10–20%. Gartner przewiduje natomiast, że już w przyszłym roku 80% interakcji w ramach obsługi klienta odbywać się będzie z udziałem chatbotów lub systemów automatycznych rekomendacji zasilanych sztuczną inteligencją. Z innego badania wynika, że 42% firm dzięki wdrożeniu AI odnotowuje redukcję kosztów do 20%. Wnioski są jednoznaczne: narzędzia AI znajdują w biznesie konkretne zastosowania, pozytywnie wpływając na wyniki finansowe.

Duże marki już korzystają z tych możliwości. Zalando wykorzystuje sztuczną inteligencję do optymalizacji działań marketingowych. W efekcie modowy gigant skrócił czas przygotowania materiałów reklamowych z kilku tygodni do 3–4 dni, co przyniosło mu redukcję kosztów o 90%. Robi wrażenie, prawda? Nike, dzięki automatycznemu prognozowaniu popytu, udoskonaliło proces zarządzania zapasami, a Sephora – po wdrożeniu wirtualnego asystenta AI – zyskała znaczną poprawę customer experience.

To przykłady, które jasno pokazują, że wykorzystanie AI w e-commerce nie jest niepewnym eksperymentem. To konkretne działania przynoszące realne, mierzalne efekty. Poniżej przyglądamy się tym obszarom e-commerce, w których sztuczna inteligencja może poprawiać doświadczenia klienta, przejmować czasochłonne zadania czy wspierać strategiczne decyzje.

Jak wykorzystać AI w e-commerce? Personalizacja oferty i doświadczenia zakupowego

Badania pokazują, że 91% konsumentów czuje większe przywiązanie do marek, które personalizują swoją ofertę. Dlaczego to działa? Dopasowując produkty czy przekaz reklamowy do potrzeb i oczekiwań odbiorcy, dajesz mu poczucie bycia zauważonym i docenionym. Personalizacja oszczędza jego czas i wysiłek – bo podsuwa trafne rekomendacje i upraszcza proces zakupowy. Wzmacnia też emocjonalną więź z marką, co przekłada się na większe zaufanie i lojalizację.

Mechanizmy personalizacji w e-commerce opierają się na analizie danych o klientach i przyporządkowaniu ich do określonego segmentu. Personalizacja oparta o narzędzia AI staje się natomiast hiperpersonalizacją. Sztuczna inteligencja integruje dane z kilku źródeł (na przykład demograficzne, behawioralne, transakcyjne) i analizuje wiele różnych zmiennych – i to w czasie rzeczywistym. Potrafi także „uczyć się” z danych, nieustannie skalując swoje możliwości i ulepszając przewidywania.

Tradycyjna personalizacja vs personalizacja AI

Spójrz na poniższą tabelę porównującą tradycyjne mechanizmy personalizacji e-commerce z mechanizmami opartymi o AI:

Obszar	Tradycyjna personalizacja	Personalizacja oparta o AI
Rekomendacje produktów	Wykorzystuje proste reguły: kategorie, up-selling, „inni klienci kupili również”	Wykorzystuje rekomendacje predykcyjne oparte na analizie zachowań, kontekstu, historii i intencji użytkownika
Segmentacja klientów	Sztywne segmenty (wiek, płeć, geolokalizacja)	Dynamiczne mikrosegmenty tworzone w czasie rzeczywistym na podstawie wielu zmiennych
Treści marketingowe	Jeden komunikat dla całej grupy docelowej	Generatywne treści dopasowane do profilu klienta (np. e-maile, bannery, landing pages)
Wyszukiwanie w sklepie	Statyczne: po słowach kluczowych	Semantyczne: AI rozumie intencję i kontekst wyszukiwania
Sortowanie i filtrowanie	Ręczne lub domyślnie ustawione dla wszystkich	Dynamiczne: AI dostosowuje kolejność i filtry do preferencji konkretnego użytkownika
Ceny i promocje	Uniwersalne rabaty, kupony dla wszystkich	Dynamic pricing: AI dostosowuje ceny i oferty do zachowań, historii zakupowej i popytu
Reaktywacja porzuconych koszyków	Jednolita wiadomość z przypomnieniem	Spersonalizowane sekwencje komunikacji oparte na przewidywaniu intencji i wrażliwości na cenę
Obsługa klienta	Prosty chatbot oparty na drzewie decyzyjnym	Asystenci AI uczący się języka klienta i odpowiadający kontekstowo, 24/7
Testowanie treści i UX	Ręczne testy A/B, długie cykle iteracyjne	Automatyczne testowanie wariantów treści i interfejsów w czasie rzeczywistym

Dzięki wykorzystaniu AI w e-commerce personalizacja przestaje być pojedynczą kampanią marketingową, a staje się ciągłym, precyzyjnie sterowanym procesem zakupowym.

✨ Silniki rekomendacyjne napędzane AI od lat z powodzeniem wykorzystuje Amazon – już w 2020 roku rekomendacje odpowiadały za 35% całkowitej sprzedaży.

Marketing i kampanie reklamowe

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki firmy robią marketing. Nie tylko przyspiesza i upraszcza działania marketingowe, ale też radykalnie zwiększa ich skuteczność – i w zakresie pozyskania, i utrzymania klienta. Szacuje się, że zastosowanie AI może skrócić czas pracy marketera o 2,5 godziny dziennie.

AI w marketingu e-commerce sprawdza się w takich działaniach, jak:

• Automatyzacja i optymalizacja kampanii – AI analizuje takie obszary, jak kanały dotarcia, grupy docelowe, formaty i copy, a następnie automatycznie dostosowuje budżet, stawki i kreacje.
• Tworzenie treści reklamowych z użyciem generatywnej AI – generowanie tekstów reklam, nagłówków z mocą sprzedażową, opisów produktów, postów w social mediach.
• Targetowanie predykcyjne – AI może „przewidywać” zachowania zakupowe użytkowników, aby wyświetlać odpowiedni przekaz w najlepszym możliwym momencie.
• Prognozowanie skuteczności kampanii – AI umożliwia prognozowanie, które komunikaty, produkty i kanały przyniosą najlepszy ROI, zanim w ogóle kampania ruszy. Systemy uczą się na podstawie danych historycznych i bieżących trendów.

✨ Według badania McKinsey firmy, które wykorzystują narzędzia AI, tworzą materiały marketingowe 50–90% szybciej – przy jednoczesnym wzroście CTR i konwersji.

Sprawdź, jak wykorzystać ChatGPT w e-commerce.

Narzędzia warte uwagi

• Automatyzacja kampanii: Google Performance Max, Meta Advantage+, Smartly.io
• Generowanie contentu: Jasper, Copy.ai, ChatGPT + DALL·E, Canva Magic Design
• Predykcje i rekomendacje: Salesforce Marketing Cloud (Einstein), Adobe Sensei, Dynamic Yield

Jak wykorzystać AI w e-commerce? Automatyzacja tłumaczeń

Wykorzystanie AI w e-commerce obejmuje także tłumaczenia treści. To gigantyczne ułatwienie dla firm, które planują ekspansję zagraniczną swojego sklepu internetowego. Przekłady treści są dla takiego przedsięwzięcia kluczowe – nawet 55% klientów deklaruje, że decydują się na zakup tylko wtedy, gdy oferta i obsługa są dostępne w ich ojczystym języku. „Szkolne” tłumaczenia nie wystarczą. Potrzebna jest pełna lokalizacja treści, czyli dopasowanie jej do kontekstu kulturowego oraz potrzeb i preferencji odbiorców.

Współczesne narzędzia, takie jak DeepL, wykorzystują maszynowe tłumaczenie neuronowe (NMT). Dzięki temu przekłady automatyczne nie brzmią już jak „Kali jeść, Kali pić”. AI uwzględnia kontekst semantyczny – tłumaczy nie pojedyncze słowa, a całe zdania, biorąc pod uwagę znaczenie.

Tłumaczenia hybrydowe

AI świetnie sprawdza się również w tłumaczeniach hybrydowych. Sztuczna inteligencja przygotowuje pierwszą wersję tekstu, która następnie trafia w ręce ludzi – natywni tłumacze weryfikują ją i dokonują niezbędnych korekt. To podejście nie tylko skraca czas pracy, ale też poprawia jej jakość, bo pozwala skupić się na „miękkich” aspektach kulturowych zamiast na podstawowym przekładzie.

✨ IKEA wykorzystuje systemy tłumaczeń wspieranych przez AI do zarządzania treściami produktowymi w ponad 30 językach. Treści tłumaczone przez AI trafiają do systemów zarządzania treścią (CMS), gdzie poddawane są finalnej lokalizacji przez zespół językowy.  Dzięki temu może szybciej wprowadzać nowe kolekcje na rynki lokalne, a jednocześnie utrzymywać spójny głos marki.

Tłumaczenia w czasie rzeczywistym

Niektóre systemy (np. Weglot czy Lokalise AI) umożliwiają tłumaczenie strony internetowej w sposób dynamiczny – w czasie rzeczywistym, w zależności od tego, gdzie znajduje się użytkownik lub jaki język wybierze.

Narzędzia warte uwagi

• Tłumaczenie treści: DeepL, Google Cloud Translation, Amazon Translate
• Lokalizacja dynamiczna: Weglot, Lokalise AI, Crowdin AI

Jak wykorzystać AI w e-commerce? Automatyzacja obsługi klienta

Wydaje się, że w e-commerce obsługa klienta nie ma kluczowego znaczenia. W końcu to technologia sprzedaje, szczególnie w B2C. Użytkownik samodzielnie przechodzi cały proces zakupowy, a powodzenie transakcji zależy od tego, jak zaprojektowany został system – a nie od tego, czy na którymś z etapów sprzedawca zapyta: „Może pomóc?”.

To jednak nieprawda. Obsługa klienta w e-commerce stanowi podstawę budowania przewagi konkurencyjnej i skutecznego zwiększania sprzedaży. Użytkownicy, którzy mają pozytywne doświadczenia z marką, częściej do niej wracają. A nawet więcej: polecają ją dalej.

Jak wykorzystać AI w e-commerce do obsługi klienta? Sztuczna inteligencja świetnie sprawdza się wszędzie tam, gdzie mamy do czynienia z powtarzalnymi, schematycznymi procesami. Może odpowiadać na pytania o status zamówienia, obsługiwać zwroty czy przyjmować reklamacje. Bardziej strategiczne tematy warto jednak zostawić w rękach konsultantów, szczególnie jeśli wymagają empatii lub elastyczności w decyzjach.

Chatboty konwersacyjne i voiceboty

Nowoczesne chatboty nie są już prostymi automatycznymi „FAQ-ami”. Dzięki wykorzystaniu modeli językowych (np. GPT czy Claude) potrafią prowadzić wieloetapowy dialog, dobrze naśladując człowieka. Rozumieją intencje i ton rozmówcy, a także przetwarzają kontekst wynikający z poprzednich rozmów.

AI wspiera nie tylko czat, ale również infolinie – rozumie mowę, odpowiada głosowo i rozwiązuje najczęstsze problemy klientów, skracając czas oczekiwania i eliminując potrzebę przekierowań do zespołu BOK.

✨ O tym, jak AI w obsłudze klienta może w działać w praktyce, opowiada przykład Decathlonu. Wiosną 2020 Decathlon doświadczył 4,5-krotnego wzrostu liczby zapytań klientów (miało to związek z lockdownem z powodu pandemii). Firma wdrożyła cyfrowego asystenta, który był w stanie zrozumieć ponad 1000 unikalnych intencji klientów. Dzięki temu 65% zapytań zostało zautomatyzowanych, co pozwoliło znacznie obniżyć koszty obsługi klienta.

Systemy do automatyzacji zarządzania ticketami

AI w obsłudze klienta świetnie sprawdza się w zarządzaniu ticketami (zgłoszeniami klientów). Analizuje treść zgłoszenia, rozpoznając temat, a następnie przypisuje sprawę do odpowiedniego działu. Może także wygenerować draft odpowiedzi dla konsultanta lub, jeśli ticket dotyczy powtarzalnego, schematycznego problemu, automatycznie go rozwiązać.

Narzędzia warte uwagi

• Chatboty: Intercom Fin, Ada AI, Tidio AI, LivePerson
• Systemy ticketowe: Zendesk AI, Freshdesk
• Voiceboty: Talkdesk AI, Cognigy, PolyAI

Zarządzanie zapasami i prognozowanie popytu

Okazuje się, że sztuczna inteligencja w e-commerce może być przydatna nie tylko na poziomie operacyjnym, ale również strategicznym. Dzięki temu, że potrafi analizować ogromne zbiory danych w czasie rzeczywistym, uwzględniając liczne i czasem odległe od siebie zmienne, świetnie sprawdza się w zarządzaniu zapasami.

Jak wykorzystać AI w e-commerce w tym obszarze?

• Prognozowanie popytu w czasie rzeczywistym – AI może przewidywać, jakie produkty, gdzie i kiedy będą kupowane.
• Optymalizacja poziomów zapasów – narzędzia AI kontrolują tzw. safety stock, rotację produktów i harmonogram dostaw.
• Zarządzanie łańcuchem dostaw – AI może przewidywać zakłócenia w dostawach, analizować czas dostawy na podstawie warunków pogodowych, świąt, sytuacji geopolitycznej czy zmian celnych.
• Wykrywanie anomalii – AI potrafi identyfikować nietypowe wzorce, np. podejrzanie wysoką sprzedaż konkretnego SKU w krótkim czasie, co pozwala zminimalizować ryzyko wyczerpania zapasów.

✨ Marka Levi’s wykorzystała technologię Google Cloud do integracji danych z różnych źródeł, takich jak zakupy, przeglądanie stron internetowych, sprzedaż detaliczna czy programy lojalnościowe. Efekt? W 2020 zidentyfikowała rosnący trend na luźniejsze fasony jeansów, zanim ten na dobre się rozkręcił – dzięki temu mogła dostosować produkcję i odpowiedzieć na popyt.

Dynamiczne ustalanie cen

W świecie e-commerce cena przestała być czymś stałym. Dziś może zmieniać się wielokrotnie w ciągu dnia – w zależności od podaży, popytu, zachowań konkurencji i setek innych czynników. Firmy, które opanowały sztukę dynamicznego ustalania cen (dynamic pricing), zyskują przewagę, bo mogą szybko reagować na wyzwania rynku i elastycznie zwiększać marże. Sztuczna inteligencja pozwala na znacznie bardziej precyzyjne i skalowalne podejście do pricingu niż tradycyjne reguły oparte na progach czy ręcznych kalkulacjach.

Dynamiczne ustalanie cen oparte o AI pozwala dostosować pricing automatycznie i w czasie rzeczywistym na podstawie analizy takich danych, jak: aktualne trendy zakupowe, działania konkurencji, poziom zapasów, sezonowość czy profil użytkownika (lokalizacja, historia zakupów).

✨ Standard w dynamicznym ustalaniu cen na podstawie popytu i podaży wyznacza Booking. A w e-commerce? Dynamiczne zarządzanie cenami stosują na przykład tacy giganci, jak Amazon i Zalando. Amazon aktualizuje ceny setek milionów produktów co 10 minut. Modele AI analizują popyt, ceny konkurencji, historię zakupów oraz indywidualne zachowania użytkownika. Z kolei Zalando wykorzystuje AI do wyznaczania „idealnego okna cenowego” – ceny, która maksymalizuje rotację i marżę, z uwzględnieniem trendów mody, sezonowości i popytu regionalnego.

Analiza danych i podejmowanie decyzji

Współczesny e-commerce operuje na olbrzymiej ilości danych: od kliknięć, przez źródła ruchu, po zachowania zakupowe. Sztuczna inteligencja nie tylko pomaga je gromadzić, ale też analizować, a nawet może generować na ich podstawie rekomendacje działań i decyzji.

W ramach automatyzacji analityki AI można wykorzystać do:

• odnajdywania wzorców i anomalii w danych,
• tworzenia automatycznych raportów i dashboardów,
• przewidywania przyszłych zdarzeń,
• sugerowania działań (np. obniżki ceny czy zmiany w kampanii),
• testowania scenariuszy typu „co-jeśli”.

Automatyzacja analityki z wykorzystaniem sztucznej inteligencji to coś więcej niż tylko oszczędność czasu. To transformacja sposobu, w jaki firmy e-commerce obserwują świat, rozumieją dane i podejmują decyzje: szybciej, celniej, mądrzej. W dużych organizacjach, gdzie margines błędu kosztuje miliony, AI staje się fundamentem strategicznego zarządzania.

---

Dowiedz się także, jak pozycjonować e-commerce pod AI Search Optimization.

AI nie jest już przyszłością e-commerce – to jego codzienność. Organizacje, które sięgają po narzędzia AI, zyskują przewagę: działają szybciej i skuteczniej niż konkurencja. 

Jeśli chcesz wykorzystać potencjał AI w swoim sklepie internetowym – od strategii, przez dobór narzędzi, po wdrożenie – skontaktuj się z nami. Pomożemy Ci przejść od możliwości do realnych rezultatów.