Z punktu widzenia sprzedawcy, e‑handel przypomina trochę randkę w ciemno z klientem. Może coś kupi, może nie kupi, ale dlaczego coś zrobi i co czuje w trakcie wirtualnych zakupów? Nie wiadomo. Czy sztuczna inteligencja to zmieni i wyjaśni zawiłości tej relacji?
Zeszły rok był czasem dynamicznego rozwoju e‑commerce. Kupowaliśmy przez Internet, bo… nie mieliśmy wyboru. Sprzedawcy, aby przetrwać, musieli przestawić się na online. Jednym udało się to lepiej, innym gorzej. Faktem jest, że sklepy, które przeprowadziły transformację cyfrową jeszcze przed pandemią, poradziły sobie lepiej.
Po wiosennym zamknięciu sklepów przyszedł jesienno‑zimowy lockdown. Przez wiele miesięcy kupowaliśmy głównie online, nierzadko męcząc się z mało czytelnymi stronami, niedopracowanymi interfejsami i niezbyt rozgarniętymi czatbotami, które zamiast pomóc, irytowały, nawet o tym nie wiedząc, jak bardzo działają nam na nerwy.
Siłą rzeczy sprzedawcy nie wiedzieli, że powodem rezygnacji z zakupu nie był produkt, a „wirtualna obsługa klienta”. To może jednak wkrótce się zmienić. Cała nadzieja w sztucznej inteligencji. Wsparcie dotyczy dwóch kwestii: samego spotkania klienta z wirtualną obsługą, jak i analizy tejże. Rozwiązania narodziły się po obu stronach Atlantyku.
Czy Meena prawdę ci powie?
Innowacyjny czatbot Google’a, Meena, po raz pierwszy zaprezentowany został w prezentacji „Towards a Human‑like Open Domain Chat Bot” ze stycznia ubiegłego roku.
„Konwersacyjne modele neuronowe zapewniają przełomowe doświadczenie, ponieważ wiernie naśladują sposób, w jaki ludzie prowadzą rozmowę” – tak mówili przedstawiciele firmy Google o swoim produkcie.
Jak twierdzi Google’a Meena w porównaniu z czatbotami dostępnymi do tej pory na rynku potrafi „po ludzku” reagować na kontekst rozmowy. W systemie, przeszkolonym na bazie 341 gigabajtów nagrań rozmów (8,5 razy więcej niż w przypadku innych czatbotów), wprowadzono 2,6 miliarda parametrów konwersacji. Oznacza to, że Meena dysponuje ogromną bazą informacji i odpowiedzi, z których może swobodnie korzystać. Google wykorzystuje tę zaawansowaną technologię, aby Meena zyskała własną „osobowość”, dzięki czemu rozmowa z konsultantem ma przypominać rozmowę z prawdziwym człowiekiem, a granica między sztuczną inteligencją a ludzkimi konsultantami będzie się zacierać.
Obecnie trwają końcowe testy czatbota, które mają zapobiec ewentualnym „wpadkom”. To dosyć istotna kwestia – innowacyjny czatbot Microsoftu o imieniu Tay, uruchomiony w 2016 roku, został pospiesznie wyłączony w atmosferze skandalu. Tay zaczęła wygłaszać rasistowskie i seksistowskie komentarze.
Oczywiście czatbot Google będzie jednym z tysięcy dostępnych na rynku, ale znając rozmach i skalę giganta można spodziewać się rozwiązania, które w końcu nie będzie atrapą.
Klienci o nas mówią, ale co?
Fatalny czatbot złości klientów, stając się skuteczną antyreklamą. Czy w takim razie dobry czatbot będąc gwarancją uśmiechu na twarzy i zapewni realną przewagę konkurencyjną? Być może. Niemniej dobrze byłoby wiedzieć – po spotkaniu klienta z wirtualnym sklepem i jego ofertą – jakie emocje się w takiej relacji pojawiły.
Tutaj przydatne może być narzędzie SentiOne, czyli raport Analizy AI. Opracowany dzięki zaawansowanemu silnikowi przetwarzania języka naturalnego raport pokazuje z wysoką dokładnością emocjonalnie nacechowane wypowiedzi klientów na temat danych produktów czy usług. Rozwiązanie, które można dołożyć do sklepu internetowego to cyfrowa analiza tego, co „mówią o nas” klienci.
Jak to działa?
Algorytmy SentiOne każdego dnia gromadzą ponad 40 milionów wpisów, komentarzy i postów, pochodzących z domen publicznych z całego świata, takich jak media społecznościowe, fora, serwisy informacyjne czy blogi. W ten sposób powstaje unikalny zestaw 30 miliardów informacji zebranych w 27 językach. Dzięki niemu algorytmy języka naturalnego potrafią z wysoką dokładnością wskazać emocjonalne nacechowanie wypowiedzi internautów, co z kolei pozwala na analizę emocji dotyczących poszczególnych tematów. Obecnie algorytmy SenitOne potrafią podzielić wypowiedzi według pięciu najważniejszych rodzajów emocji:
? radość – wypowiedź o pozytywnym wydźwięku, przepełniona satysfakcją lub zadowoleniem,
? smutek – wzmianka pełna negatywnych emocji i niepokoju,
? złość – wpis przepełniony negatywnymi emocjami, nawet wściekłością,
? rozczarowanie lub niechęć – komentarz, z którego wyłania się brak satysfakcji, rozczarowanie, a nawet wstręt,
? sarkazm – wypowiedź ironiczna i prześmiewcza.
Tak podzielone wypowiedzi są następnie przydzielane do jednej z trzech kategorii: nacechowane neutralnie, pozytywnie lub negatywnie. Dodatkowo algorytmy dzielą je na siedem kategorii semantycznych: opinia, doświadczenie klienta, sugestia, porada, reklama, hejt oraz potencjalny lead. W raporcie znajdują się również przykłady wzmianek z każdej kategorii.
Dzięki narzędziu można szybko sprawdzić, jaka jest opinia internautów na wskazany temat, czy dana marka cieszy się dobrą reputacją, czy może grozi jej skandal w mediach społecznościowych. Analiza stosunku liczby informacji o charakterze pozytywnym do tych o wydźwięku negatywnych jest równie przydatna – nagły skok jednego rodzaju porównaniu z innymi może oznaczać nieoczekiwany sukces nowej kampanii marketingowej lub potencjalny kryzys.
Wirtualne spotkanie to wciąż tylko namiastka prawdziwej relacji
Oczywiście innowacyjny czatbot i analiza emocji to właściwe kroki w tworzeniu bardziej ludzkiego e‑commerce, choć trzeba pamiętać, że wciąż daleko im do odtworzenia realnego doświadczenia klienta w wirtualnej rzeczywistości.
W e‑coomerce wciąż pojawiają się innowacje. Od live commerce poprzez systemy wizualizacji produktu, po dostawy realizowane za pomocą dronów. Wszystkie one skupiają się jednak na wirtualnym, tudzież zdalnym doświadczeniu klienta, oderwanym od fizycznego spotkania z przedstawicielem firmy. Sztuczna inteligencja ma teraz inne zadanie – przeniesienie emocji towarzyszących nam w świecie rzeczywistym do świata wirtualnego. Póki się to nie uda wciąż e‑commerce będzie ersatzem handlu.
