Internetových obchodů existuje v Česku už na 50 tisíc, loni přitom díky pandemii koronaviru zažily rekordní rok. Podle Asociace pro elektronickou komerci (APEK) a nákupního rádce Heureka.cz dosáhly obraty e-shopů částky 196 miliard korun, což je meziroční růst o čtvrtinu. Podíl české e-commerce na maloobchodu přesáhl už 16 procent, což znamená růst o přibližně tři procentní body.
Data o zákaznících přitom podle průzkumu agentury Ogilvy z loňského července sbírá hned 83 procent obchodníků na internetu. Za zásadní zdroj pro marketingová rozhodnutí je považuje přibližně každá pátá společnost. Nabídku na míru připravuje každému zákazníkovi 26 procent firem, 13 procent prodejců mu uzpůsobuje také produkt.
"Umělá inteligence je velkým tématem nejen v oblasti e-commerce. Právě při nakupování má však potenciál dosahovat viditelných a ekonomicky okamžitě měřitelných výsledků. Důvodem je mimo jiné fakt, že jde o odvětví, kde je možné velmi rychle získat velká data pro hluboké strojové učení," vysvětluje šéfredaktor technologického magazínu inSmart.cz Lukáš Voříšek.
Nejčastěji se zákazníci na e-shopech mohou setkat s chatboty nebo nákupními rádci. "Ti lepší se snaží na základě dat získaných z chování zákazníků upravovat své fungování a nabízet doopravdy relevantní odpovědi. Tím pomáhají obchodům zvyšovat tržby a udržet zákazníky," popisuje technologii Voříšek.
"To samé platí i o personalizaci nabídky pro konkrétního uživatele, díky čemuž e-shopy mohou dosáhnout lepší průměrné výše objednávky a konverzní míry (tato metrika v procentech vyjadřuje, kolik lidí z celkového počtu návštěvníků provedlo na webu požadovanou akci, pozn. redakce)," dodává.
Čeští marketingoví specialisté podle průzkumu Ogilvy nejvíce sází právě na automatizovaný marketing a chatboty. Ty ale na druhou stranu podle výkonného ředitele Ogilvy Ondřeje Obluka mnoho světových značek považuje už za přežitek. Ve světě se naopak rozmáhá třeba hlasové ovládání, jenže to v Česku často naráží na jazykovou bariéru.
Prvků, které využívají strojové učení a umělé inteligence, je ovšem celá řada. Mnohé z nich přitom zákazník nevidí jako chatboty, přesto se ho přímo dotýkají. Jde například o nejrůznější systémy ve skladech či přímo hodnocení jednotlivých zákazníků z pohledu jejich nákupního potenciálu.
Umělá inteligence totiž umí o zákazníkovi zjistit řadu věcí - nejen jeho "tvrdá data", tedy jaký používá prohlížeč či operační systém. Sleduje také uživatelovy pohyby myší, čas strávený na jednotlivých stránkách v milisekundách a třeba i dynamiku úhozů do klávesnice či počet oprav.
"Na základě analýzy jsme schopni odhadnout ochotu nakoupit u konkrétního, klidně neregistrovaného uživatele," potvrzuje Michal Krňák ze společnosti Lundegaard, která klientům platformu ke sběru dat o chování uživatelů nabízí.
Problémové vratky
Umělá inteligence pozná nerozhodnuté zákazníky a umí je stimulovat k nákupu třeba formou vyskakovacího okna se slevou. Zabývá se také problémem velkého počtu vratek, kterých v posledních měsících přibývá hlavně u e-shopů s módou.
"Jde například o fenomén influencerů na sociálních sítích, kteří si často objednávají zboží, aby se v něm vyfotili nebo natočili video, a následně ho vrátí. Tito, ale i jiní 'sérioví vraceči' také často mění při objednávkách svoje osobní údaje nebo si objednávají na údaje někoho jiného. To pak ztěžuje jejich dohledání," vysvětluje dále Krňák z Lundegaard.
Umělá inteligence podle něj dokáže "vraceče" i přes rozdílně uvedené osobní údaje v 90 procentech případů identifikovat a následně e-shop na hrozící vratku zboží upozornit. "Takovým vracečům nejde samozřejmě nákup přímo zakázat, ale lze jim třeba naúčtovat vratnou zálohu na dopravu v případě, že si zboží ponechají," dodává Krňák.
Příkladem e-shopu, který bojuje s vratkami, je módní e-shop Zoot. Ten se kvůli nim dlouhodobě potýká s vysokými náklady. Mnozí zákazníci si totiž pod vidinou doručení zdarma bez placení předem objednávali mnohem více věcí, než bylo reálně potřeba. "Máme zákazníky, kteří si objednali ročně věci dohromady za 600 tisíc korun, ale koupili zboží za 20 tisíc korun," připustil již dříve šéf společnosti Milan Polák.
Na vysloveně problematické zákazníky ale Zoot umělou inteligenci nemá a za vratky ani nikoho "netrestá". "Funguje to spíše naopak. Máme umělou inteligenci k tomu, abychom nakupování zjednodušili, a tím pádem i snížili například vratkovost věcí," vysvětluje za Zoot Tomáš Holý.
Oblečení na míru
E-shop podle Holého v posledních měsících například zavedl technologii, která zákazníkovi doporučí produkty podobné těm, které nakupuje.
"V těchto dnech nasazujeme nový systém na doporučování velikostí přímo na kartě každého produktu. Ten jsme vyvinuli ve spolupráci se Size ID. Zákazník si bude moci vybrat z mnoha tvarů a typů postavy a snadno naklikat velikosti u značek, u kterých si je jistý. Toto si uloží jednou do svého profilu a naše umělá inteligence mu pak už vždy doporučí, jaká velikost mu padne u produktu, na který zrovna kouká," doplňuje Holý s tím, že například ve výdejnách by Zoot chtěl službu posunout až na úroveň scanneru, který zákazníka změří a jeho míry uloží v osobním profilu.
Konkurenční e-shop Zalando rovněž používá algoritmus, který pomáhá s výběrem velikostí. "V Zalandu potřebná data získáváme dvěma způsoby. Část dat pochází přímo přímo z vratky zákazníků - ta jsou zaznamenávána, odesílána a shromažďována v naší databázi. Druhou část získáváme prostřednictvím našich interních zkušeben, tedy díky modelům a modelkám, kteří oděvy sami fyzicky odzkouší," popisuje pro on-line deník Aktuálně.cz Zalando.
Porovnání dat podle něj e-shopu umožňuje zpřesnit doporučení ohledně velikostí. "Algoritmus je navíc schopen rozlišit mezi již v minulosti zakoupenou značkou a tou, kterou zákazník doposud nezkusil. Dokáže tak zákazníky upozornit v případě, kdy zboží od určité značky padne spíše ve větší či menší velikosti, než si běžně vybírají," uvádí dále Zalando.
Umělá inteligence funguje v e-shopech také v rámci logistiky, například při plnění fyzicky obtížných úkolů. Speciální kamery umí rozpoznat produkt na skladě a vyzvednout jej. Zákazníky technologie informuje například i o možných oknech dodání.
Amazon jako příklad
Příkladem využití podobných technologií ve velkém měřítku je gigant Amazon. "Na straně e-shopu používá Amazon strojové učení prakticky všude. Jak potvrdil Jeff Bezos ve svém dopise akcionářům, strojové učení řídí algoritmy na předpověď poptávky, zlepšuje vyhledávání, doporučuje a rozmisťuje produkty, odhaluje pokusy o podvod a tak dále," popisuje Voříšek z inSmart.cz.
Amazon využívá umělou inteligenci nejen ve svých skladech a interních systémech, ale například hlasová asistentka Alexa dokáže pomoci s výběrem a nákupem zboží. Chytrých technologií je plná i provozovna Amazon Go.
"V té nákupní proces zákazníka sledují kamery a analyzují algoritmy, které vyhodnocují jeho chování. Díky tomu může rovnou vkládat zboží do tašky, odejít bez čekání u pokladny z prodejny a platba se následně automaticky strhne z účtu zákazníka," připomíná dále Voříšek.
Ke sledování je třeba souhlas
Právníci upozorňují, že ve chvíli, kdy jsou o zákaznících sbírána data zachycující různé preference, chování, věk a další atributy, dochází ke zpracování osobních údajů. Osobním údajem se rozumí cokoliv, co je možné spojit s konkrétní osobou.
"Personalizace obsahu představuje poměrně významný zásah do soukromí uživatelů, proto se na e-shopech z pohledu práva řeší hned na několika úrovních. Vždy je totiž potřeba, aby pro získávání údajů existoval dostatečný právní důvod," vysvětluje Jiří Hradský z advokátní kanceláře Sedlakova Legal.
"Pokud e-shop vyžaduje od zákazníků informace, které jsou nezbytné ke splnění objednávky, jako je například jméno, adresa nebo e-mail, je právním důvodem splnění smluvních povinností. Pokud však jde o sběr dalších osobních údajů pro účely marketingu, personalizace či automatizovaných rozhodování, těžko bychom hledali například oprávněný zájem e-shopu, který by převažoval nad zájmy zákazníků," upozorňuje.
"Je tedy nutné dodržovat povinnosti stanovené v GDPR, jinak hrozí pokuta až 20 milionů eur nebo čtyři procenta z celkového ročního obratu," doplňuje.
Jestliže chce e-shop data o zákaznících a jejich preferencích dále analyzovat, musí o tom dopředu zákazníka informovat a zeptat se jej, zda s tím souhlasí. "Zákazník by totiž měl mít možnost takovou personalizaci obsahu odmítnout a neměl by do ní být v žádném případě nucen," upozorňuje Hradský ze Sedlakova Legal.