W tej serii wywiadów rozmawiam z ekspertami ds. handlu elektronicznego, specjalistami z branży i liderami opinii posiadającymi dogłębną wiedzę oraz doświadczenie w zakresie trendów zakupów online. W ramach tej serii miałem przyjemność przeprowadzić wywiad z Elim Finkelshteynem.
Eli Finkelshteyn
Eli jest współzałożycielem i dyrektorem generalnym firmy Constructor, platformy wyszukiwania i odkrywania produktów opartej na sztucznej inteligencji (AI), przeznaczonej dla firm z branży handlu elektronicznego. Sprzedawcy detaliczni na całym świecie — w tym Sephora, American Eagle, Petco, Birkenstock i Target Australia — korzystają z Constructor, aby zapewniać wysoce spersonalizowane doświadczenia (w wynikach wyszukiwania, rekomendacjach produktów i nie tylko), które są również korzystne dla biznesu i zgodne z ich kluczowymi wskaźnikami efektywności (KPI).
Czy możesz opowiedzieć nam trochę o swojej przeszłości i o tym, jak dorastałeś?
Urodziłem się na Ukrainie. Moja rodzina wyemigrowała tutaj, gdy byłem dzieckiem, i dorastałem w Tennessee.
Od dawna interesuję się analizą danych i inżynierią, a gdy dorastałem, sam nauczyłem się budować i naprawiać komputery, a następnie — programować. W liceum pracowałem w Walgreens, a podczas przerw stopniowo czytałem dużą książkę o inżynierii komputerowej. Oczywiście cała ta wiedza jest dziś nieaktualna. W tamtym czasie rozbudziła jednak moje zainteresowanie tą dziedziną, pomogła mi rozpocząć naukę, a ostatecznie doprowadziła do tego, że pokochałem analizę danych i rozwiązywanie problemów w dużej mierze w oparciu o statystykę.
Bardzo interesowały mnie również języki — ta pasja pozostała ze mną do dziś. Dorastając, w domu mówiłem po rosyjsku, a w szkole po angielsku, a dodatkowo miałem okazję uczyć się trochę hebrajskiego i aramejskiego. Następnie, w liceum i na studiach, szczególnie zainteresowałem się bardziej starożytnymi językami. Fascynujące jest czytanie tekstów napisanych przez ludzi tysiące lat temu. Ci ludzie bardzo różnili się od nas, ale możliwość ich zrozumienia — a także odkrywania dowcipów, które opowiadali tysiące lat temu, i nadal uznawania ich za zabawne — wydała mi się niezwykle fascynująca. Później nauczyłem się trochę hiszpańskiego, chorwackiego i wietnamskiego, interesując się brzmieniem i strukturą różnych języków.
Oba te zainteresowania — analiza danych i języki — mają związek z tym, czym zajmuję się obecnie. Aby tworzyć naprawdę dobre doświadczenia związane z odkrywaniem produktów, trzeba rozumieć ludzi, którzy bardzo się od nas różnią: ich sposób mówienia, upodobania, potrzeby i intencje. Trzeba też rozumieć ich na ogromnym, całościowym poziomie, co wymaga szerokiego wykorzystania statystyki, ponieważ mówimy o miliardach zapytań tygodniowo. Uważam, że im lepiej potrafimy to robić, tym lepsze doświadczenia możemy tworzyć dla naszych klientów i ich klientów.
Co skłoniło cię do wyboru tej konkretnej ścieżki zawodowej?
Nie zawsze wiedziałem, że będę pomagać markom łączyć kupujących z produktami, które kochają. Ta dziedzina jest jednak dla mnie świetnie dopasowana — naprawdę lubię pracować w tym obszarze.
Jeśli chodzi o to, jak się tutaj znalazłem — uzyskałem tytuł magistra lingwistyki komputerowej i napisałem pracę magisterską na temat analizy nastrojów mówców w językach starożytnych. Później szukałem czegoś, co łączyłoby wszystkie moje zainteresowania. Bardzo podobała mi się część analizy danych związana z uczeniem maszynowym, a moje zainteresowanie językami w dużej mierze wynikało z fascynacji psychologią wpływu słów na ludzi. Dlatego zajęcie się kwestiami związanymi z wyszukiwaniem produktów i intencjami użytkowników miało wiele sensu.
Mimo to znalezienie właściwej drogi wymagało pewnych prób i błędów. Przez krótki czas pracowałem jako inżynier danych w Tumblr, gdy firma była jeszcze start-upem, zajmując się systemem wykrywania spamu i phishingu, i zdałem sobie sprawę, że nie jest to praca dla mnie. Następnie wydarzyło się coś bardzo szczęśliwego: odezwała się do mnie firma zajmująca się fotografią stockową. Szukała pomocy w obszarze wyszukiwania — czymś, nad czym do tamtej pory niewiele się zastanawiałem, zakładając, że Google rozwiązał już problemy z wyszukiwaniem we wszystkich branżach.
Szybko jednak zdałem sobie sprawę, że aby pomagać kupującym znajdować to, czego potrzebują, firmy z branży handlu elektronicznego musiały rozwiązać inny problem, którego Google nie rozwiązywał, i że wszystkie tworzyły własne rozwiązania oparte na wyszukiwarkach zaprojektowanych wyłącznie do dopasowywania słów kluczowych (z tych samych wyszukiwarek większość firm nadal korzysta).
Podjąłem więc pracę jako inżynier wyszukiwania w Shutterstock, na wczesnym etapie rozwoju firmy, zajmując się jej wyszukiwarką i algorytmami wyszukiwania. Zobaczyłem, jak nawet bardzo małe zmiany, które wprowadzaliśmy, wpływały na wyniki finansowe. Na przykład, gdy pomagałem stworzyć sposób porównywania brzmienia słów — aby uwzględniać i korygować błędy ortograficzne w wyszukiwaniu i funkcji automatycznego uzupełniania — podczas testu A/B przeprowadzonego przez Shutterstock zwiększyło to współczynniki konwersji o 9,8%.
Świadomość, że mogę mieć tak duży wpływ na firmę, wykonując pracę, która jest dla mnie fascynująca, zapoczątkowała trwającą całe życie pasję do obszaru odkrywania produktów i wyszukiwania. Od tamtej pory wiedziałem, że odkrywanie produktów w handlu elektronicznym i wyszukiwanie to dziedziny, którym mogę poświęcić swoją karierę. Później założyłem firmę Constructor, aby pomagać sprzedawcom detalicznym skutecznie rozwiązywać te problemy.
Czy możesz opowiedzieć o najbardziej ekscytującej historii, która przydarzyła ci się od czasu rozpoczęcia pracy w swojej firmie?
Najbardziej ekscytującym momentem w mojej pracy w Constructor było uruchomienie usługi dla naszego pierwszego klienta korporacyjnego: Jet.com, internetowej platformy handlowej przejętej przez Walmart, którą później zamknięto.
To był ogromny kamień milowy dla naszej firmy. W tamtym czasie mieliśmy tylko czterech pracowników; większość pracy wykonywałem w kawiarniach i bezpłatnej przestrzeni coworkingowej AWS niedaleko mojego domu. Nie mieliśmy też jeszcze kompletnej platformy do wyszukiwania produktów: jedynie funkcjonalność autosugestii firmy Constructor.
Dlatego fakt, że duża firma zdecydowała się na nas postawić, był zarówno ekscytujący, jak i niezwykle satysfakcjonujący. Jet.com bezpośrednio konkurował z Amazonem i miał ogromny ruch — tysiące zapytań na sekundę — który obsługiwaliśmy. Kiedy zgodzili się przeprowadzić test A/B, a my byliśmy w stanie pokazać, że nasza autosugestia pozytywnie wpływa na ich działalność, poczuliśmy się tak, jakbyśmy wygrali Super Bowl, i chciałem powtarzać to uczucie tak często, jak tylko się dało.
Nawet w samym środku tych emocji wiedzieliśmy, że musimy dokończyć budowę naszej kompletnej platformy do odkrywania i wyszukiwania produktów. Udało nam się to kilka lat później — a kiedy pierwsi klienci, tacy jak Sephora i Bonobos, dołączyli do nas, był to kolejny przełomowy moment. Oni również zobaczyli w testach A/B, że wzrost przychodów dzięki naszej platformie znacznie przewyższał kwotę, którą nam płacili, uwierzyli w naszą wizję i do dziś pozostają naszymi klientami. Wiedzieliśmy, że jesteśmy gotowi na „wielką scenę”, a firma zaczęła dynamicznie się rozwijać.
Dziś firmy e-commerce na całym świecie korzystają z Constructor, aby zapewniać kupującym wysoce spersonalizowane doświadczenia we wszystkich kanałach. Kiedy więc ktoś wyszukuje „koszule” w witrynie sprzedawcy detalicznego, nie widzi po prostu dowolnej koszuli (ani stron i stron koszul, które go nie interesują), lecz te, które odpowiadają jego preferencjom: ulubionej marce, kolorom, przedziałowi cenowemu itd. Jeśli natomiast ktoś na stronie sklepu spożywczego szuka mleka i zwykle kupuje produkty ekologiczne, wyświetlimy najpierw mleko ekologiczne.
Nie personalizujemy dla samej personalizacji, więc nie zawsze jest oczywiste, gdzie ma ona miejsce, ale testy A/B mówią same za siebie. Sprzedawcy detaliczni mogą również optymalizować wyniki i rekomendacje naszej platformy pod kątem swoich KPI, w tym konwersji, zysku brutto i innych wskaźników.
Aby zapewnić tak skuteczne odkrywanie produktów i personalizację, nasza sztuczna inteligencja oparta na strumieniu kliknięć uwzględnia historię i zachowania każdego kupującego we wszystkich cyfrowych kanałach sprzedawcy (np. co dana osoba kliknęła, co oglądała, czemu poświęciła najwięcej aktywnego czasu, co dodała do koszyka, co kupiła itd.).
Wykorzystujemy również informacje z „Quizów”, które sprzedawcy udostępniają swoim kupującym, oraz pobieramy dane z innych strumieni danych sprzedawców, takich jak informacje z programów lojalnościowych, aby uzyskać pełny i praktyczny obraz każdego kupującego oraz jego intencji. Nasza platforma nieustannie udoskonala wyniki i doświadczenia setki milionów razy dziennie na podstawie zapytań wyszukiwawczych kupujących oraz ich interakcji z wyświetlanymi wynikami i rekomendacjami.
Jakie są obecnie najciekawsze lub najbardziej ekscytujące projekty, nad którymi pracujesz? Jak myślisz, w jaki sposób mogą one pomóc ludziom?
W Constructor obecnie pracuję nad wieloma projektami, które naprawdę mnie ekscytują — niektóre dotyczą kupujących, a inne sprzedawców i zarządzania ofertą.
Często kupujący mają potrzeby związane z odkrywaniem produktów, których nie zaspokajają tradycyjne technologie wyszukiwania i przeglądania. Aby znaleźć interesujące ich produkty, kupujący muszą mieć możliwość głębszego zaangażowania — robić więcej niż wpisywać krótkie frazy i słowa kluczowe w wyszukiwarce — ale ogranicza ich dostępna technologia.
Właśnie dlatego jeden z naszych nowszych produktów, Quizy, odpowiada na tę potrzebę. Pozwala sprzedawcom zadawać kupującym online serię krótkich pytań, podobnie jak zrobiłby to pracownik sklepu. Sprzedawca może natychmiast i dynamicznie wyświetlać spersonalizowane rekomendacje oraz przewodniki na podstawie odpowiedzi danej osoby. Załóżmy więc, że kupujący szuka zabawek dla swojego siostrzeńca, ale nie ma pojęcia, co kupić. Po udzieleniu odpowiedzi na kilka pytań dotyczących wieku siostrzeńca, jego hobby, zainteresowań, ulubionych serii i tak dalej, kupujący otrzyma wysoce spersonalizowane i wyjątkowe rekomendacje, dzięki którym będzie mógł dokonać zakupu z pełnym przekonaniem.
Jeśli chodzi o inne projekty i pomysły: zastosowanie ChatGPT i technologii leżących u jego podstaw (dużych modeli językowych — LLM — oraz transformatorów) do odkrywania produktów w e-commerce to coś, co niezwykle ekscytuje zarówno nas, jak i naszych partnerów z branży handlu detalicznego. We współczesnym świecie biznesu nic nie zmienia się i nie jest omawiane w większym stopniu niż ChatGPT. Zamiast jednak dołączać do grona entuzjastów ChatGPT tylko dlatego, że jest „fajny”, uważamy, że ważne jest wykorzystywanie nowych możliwości sztucznej inteligencji w sposób naprawdę użyteczny zarówno dla sprzedawców, jak i kupujących.
Dlatego szczególnie entuzjastycznie podchodzę do potencjału ChatGPT w zakresie wprowadzania wartościowych zmian w wyszukiwaniu online. Zwięzły sposób, w jaki ludzie obecnie korzystają z wyszukiwarek e-commerce, sprawdza się w niektórych przypadkach — ale nie zawsze jest najlepszym sposobem wyszukiwania. Czasami kupujący mają bardziej złożone pytanie lub potrzebę sformułowaną w dłuższej wypowiedzi, na przykład: „Jaki deser mogę przygotować dla osoby, która lubi truskawki i borówki i nie może jeść glutenu?”. Albo: „W maju wybieram się na ślub przyjaciela w ogrodzie w południowej Kalifornii. W co powinienem się ubrać?”
ChatGPT potrafi rozumieć i odpowiadać na takie pytania. Nadal jednak ma pewne ograniczenia: nie zna wszystkich produktów w katalogu sprzedawcy, a także nie zna preferencji każdego kupującego ani jego historii związanej z marką. Dlatego dostrzegamy ogromną szansę na rozszerzenie i integrację ChatGPT z platformą Constructor do wyszukiwania i odkrywania produktów oraz z technologią personalizacji — tak aby odpowiedzi otrzymywane przez kupujących nie tylko miały sens, lecz były również wysoce spersonalizowane i odzwierciedlały kluczowe wskaźniki efektywności sprzedawców. Mamy już w tym obszarze gotowy produkt w wersji beta, który integruje i testuje wielu naszych klientów z branży handlu detalicznego. Poniżej możesz obejrzeć film z przykładami jego zastosowania.
Jak wspomniałem, po stronie merchandisingu e-commerce również robimy wiele ciekawych i użytecznych rzeczy — zapewniamy merchandiserom narzędzia, które uwalniają ich czas na bardziej strategiczną pracę. Wielu merchandiserów korzystających z naszej platformy wcześniej poświęcało mnóstwo czasu na powtarzalne i ręczne zadania: wyszukiwanie i określanie synonimów dla wyszukiwanych haseł, poprawianie nieprawidłowych wyników, tworzenie poprawek literówek, ręczne wdrażanie przekierowań stron i tak dalej.
Technologia AI firmy Constructor automatyzuje wiele z tych zadań, dzięki czemu merchandiserzy mogą skupić się na innych obszarach. Otrzymaliśmy od klientów, takich jak Birkenstock, informację, że dzięki Constructor udało im się ograniczyć pracę ręczną o 20%. Teraz merchandiserzy mają większą swobodę eksperymentowania z nowymi kampaniami i pomysłami.
Mogą również korzystać z naszej platformy, aby uzyskiwać informacje zwrotne: „Jak ta zmiana wpłynie na współczynniki konwersji?” „Jakie są kompromisy związane z wdrażaniem tego rodzaju kampanii?” Wcześniej takie możliwości właściwie nie istniały dla merchandiserów. Moim zdaniem mają one jednak kluczowe znaczenie dla przyszłości e-commerce i dla zapewnienia, że firmy tworzą dla kupujących zachwycające doświadczenia, które jednocześnie korzystnie wpływają na ich wyniki finansowe.
Jakie trzy cechy własnej osobowości, Twoim zdaniem, pomogły Ci osiągnąć sukces?
Szczerze mówiąc, uważam, że wciąż mam wiele do nauczenia się, a duża część tego, co doprowadziło mnie do obecnego miejsca, to kwestia szczęścia. Chciałbym móc przypisać sobie za to zasługi, ale sądzę, że element szczęścia dotyczy większości liderów biznesu. Oczywiście pracujemy niezwykle ciężko — ale istnieje też ten istotny i niematerialny element polegający na znalezieniu się we właściwym miejscu i czasie oraz poznaniu odpowiednich osób, co naprawdę pomaga rozwinąć biznes.
W moim przypadku miałem ogromne szczęście poznać Dana McCormicka, gdy pracowałem w Shutterstock. W tamtym czasie był tam dyrektorem technicznym, a także przełożonym mojego przełożonego. Dan podjął duże ryzyko, zakładając ze mną start-up; wspólnie założyliśmy Constructor.
Miałem również wielkie szczęście spotkać niezwykle życzliwych i wizjonerskich ludzi, którzy byli gotowi zaufać mi we wczesnych dniach Constructor. W tamtym czasie klienci tacy jak Sephora i Bonobos zaryzykowali współpracę z nami, gdy byliśmy start-upem na wczesnym etapie rozwoju, za co byliśmy im bardzo wdzięczni. Z pewnością nie musieli tego robić, a liderzy biznesowi w tych firmach prawdopodobnie ryzykowali własnymi stanowiskami, decydując się nam zaufać. Te osoby wiedzą, o kim mowa, i zawsze będą miały szczególne miejsce w moim sercu. Bez nich nie mielibyśmy firmy.
Pokora to kolejna cecha, którą uważam za ważną. Zawsze będą istniały rzeczy, których nie wiesz, i ważne jest, aby czuć się z tym dobrze. Można powiedzieć: „Nie znam odpowiedzi, ale znajdę kogoś, kto może pomóc. Dużo przeczytam i przyjrzę się temu bliżej”. W ten sposób zdobywasz wiedzę i stajesz się lepszy.
I wreszcie wrodzona ciekawość często jest atutem. Uważam wiele różnych dziedzin za interesujące i sądzę, że pomogło mi to w pracy. Kiedy musieliśmy znaleźć rozwiązania dla firmy w obszarach, których nie znałem, było to dla mnie pretekstem, aby nauczyć się czegoś nowego, co uważałem za bardzo ekscytujące.
Jaka była pierwotna wizja Twojej firmy e-commerce? Jakie problemy klientów chciałeś rozwiązać?
Jak wspomniałem wcześniej, moje pierwsze doświadczenie z wyszukiwaniem i odkrywaniem produktów zdobyłem, pracując jako inżynier wyszukiwania w Shutterstock. Bardzo podobała mi się ta praca, ale jednocześnie zastanawiałem się: Czy miała ona znaczenie? Czy pracowałem nad „projektem naukowym”, czy nad czymś, co naprawdę coś zmienia?
Dzięki testom A/B zobaczyłem, że nasze działania rzeczywiście przynosiły wymierne rezultaty, poprawiając zarówno doświadczenia klientów, jak i wyniki finansowe. Chciałem więc wywołać tego rodzaju zmianę na większą skalę, w przypadku znacznie większej liczby firm e-commerce — pomagając im skuteczniej przekształcać wyniki wyszukiwania w przychody.
Chciałem to osiągnąć za pomocą technologii wyszukiwania stworzonej specjalnie z myślą o e-commerce. Wykorzystywana przez nas w Shutterstock technologia wyszukiwania i odkrywania produktów o otwartym kodzie źródłowym (z której w tamtym czasie korzystało wiele innych firm e-commerce) była ograniczona — nie była przeznaczona konkretnie dla e-commerce i nie była ukierunkowana na optymalizację konwersji.
Dlatego gdy Dan i ja założyliśmy Constructor, chcieliśmy stworzyć platformę wyszukiwania i odkrywania produktów dla e-commerce — raz, a dobrze. Chcieliśmy zbudować ją właściwie, zasadniczo tworząc wymarzony przez nas system, którego nigdy nie moglibyśmy stworzyć w pojedynczej firmie e-commerce ze względu na ryzyko oraz wymagany czas i kapitał. Uznaliśmy, że jeśli zrobimy to dobrze i osiągniemy zakładane rezultaty, żadna firma e-commerce nie będzie musiała ponownie budować takiego rozwiązania.
Ponadto zbudowanie skutecznej platformy do odkrywania produktów we własnym zakresie nie jest łatwe ani wykonalne dla większości firm. Ich własne zespoły często mają ograniczone zasoby, co ostatecznie wpływa na wiele decyzji. W Shutterstock, gdy podejmowaliśmy się projektów związanych z wyszukiwaniem i odkrywaniem produktów, byliśmy niezwykle dumni z naszych wyników — ale kiedy porównywaliśmy się z Amazonem, który dysponuje znacznie większymi zasobami, mieliśmy wrażenie, jakbyśmy wynaleźli arytmetykę, podczas gdy oni już zajmowali się rachunkiem różniczkowym.
Dlatego wraz z Constructor chcieliśmy również zdemokratyzować wyszukiwanie i odkrywanie produktów oraz „wyrównać szanse” — ponieważ większa konkurencja i lepsze doświadczenia klientów są korzystne zarówno dla sprzedawców detalicznych, jak i kupujących.
Jak, Pana/Pani zdaniem, będzie ewoluować branża e-commerce w nadchodzących latach?
Sposób, w jaki ludzie wyszukują produkty online — poleganie na słowach kluczowych, brak możliwości używania pełnych zdań do wyjaśnienia swoich potrzeb, liczenie na najlepszy rezultat — oraz sposób, w jaki je odkrywają, niewiele się zmieniły przez ponad 30 lat. Jednak w miarę jak konsumenci nadal oczekują lepszych doświadczeń cyfrowych — a automatyzacja, transformatory (technologia, na której opiera się ChatGPT i którą w ciągu ostatnich kilku lat zaczęliśmy wykorzystywać w Constructor) oraz inne technologie AI nabierają rozpędu — będziemy obserwować szybkie, przełomowe zmiany w całym e-commerce (bez zamierzonej gry słów).
Sprzedawcy detaliczni będą mieć bardziej elastyczne i lepsze sposoby prezentowania swojego asortymentu online, a kupujący zyskają nowe możliwości znajdowania odpowiednich produktów i korzystania z funkcji wyszukiwania. Ponadto operacje e-commerce sprzedawców detalicznych będą coraz ściślej powiązane z ich działalnością w sklepach stacjonarnych i coraz bardziej od niej zależne, dlatego tradycyjny podział między handlem stacjonarnym a cyfrowym stanie się znacznie mniej wyraźny.
Nie każda zmiana będzie korzystna. Jak widzieliśmy ostatnio w przypadku nowych, modnych technologii, takich jak ChatGPT, często pojawia się pośpiech, by zrobić cokolwiek, co pozwoli wykorzystać zainteresowanie. Jednak tworzenie czegoś opartego na AI wyłącznie po to, by używać AI, jest błędem. Firmy e-commerce muszą zadać sobie pytania: Jaki problem lub punkt trudności próbujemy rozwiązać? Jak możemy wykorzystać ChatGPT, inne rozwiązania AI lub technologię niezwiązaną z AI, aby zaoferować lepszy sposób? Gdy uda się połączyć to, co nowe i atrakcyjne, z tym, co naprawdę użyteczne — tworząc coś, z czego kupujący będą korzystać wielokrotnie i co będzie generować wartość dla firmy — tworzymy sobie warunki do sukcesu.
Jak równoważą Państwo potrzebę innowacji i eksperymentowania z utrzymaniem stabilnej, niezawodnej infrastruktury e-commerce?
To naprawdę dobre pytanie, które wymaga dobrze przemyślanego i wyważonego podejścia. Trzeba wiedzieć, gdzie można eksperymentować, a gdzie najlepiej nie podejmować ryzyka.
Na przykład w przypadku naszych podstawowych usług w Constructor nigdy nie udostępnilibyśmy niczego, co nie zostało dokładnie przetestowane. Wszystkie aktualizacje i ulepszenia przechodzą serię testów jednostkowych i testów stabilności: przez kilka dni odtwarzamy wcześniejszy ruch na nowym kodzie, aby upewnić się, że działa on prawidłowo. Wymagamy również, aby przed wdrożeniem na produkcję kilka osób dokładnie przeanalizowało nowy kod. Krótko mówiąc, jesteśmy bardzo ostrożni — dlatego nigdy nie mieliśmy przestoju, a podstawowy system nigdy nie uległ awarii w historii firmy.
Jeśli chodzi o wspieranie innowacji, często współpracujemy z klientami, którzy chcą być w czołówce i wdrażać najnowsze, najbardziej zaawansowane technologie. Dlatego staramy się opracowywać użyteczne i innowacyjne pomysły oraz rozwiązania, a także jasno komunikujemy, co wciąż pozostaje eksperymentem.
Inni nasi klienci przyjmują jednak bardziej wyważone podejście. Zamiast jako pierwsi wypróbowywać nowe rozwiązania, czekają, aż więcej firm e-commerce współpracujących z nami uruchomi je i odnotuje mierzalny wzrost, a następnie proszą o możliwość ich przetestowania. Oba podejścia mają swoje zalety i pokazują, jak różnie firmy e-commerce prowadzą swoją działalność.
Jakie pięć pojawiających się trendów, Państwa zdaniem, będzie miało największy wpływ na przyszłość zakupów online?
1. Całkowicie nowe formy odkrywania produktów. Szczerze mówiąc, to właśnie ten obszar najbardziej mnie ekscytuje. I nie jest to oderwana od rzeczywistości wizja. Sposób, w jaki ludzie odkrywają produkty podczas zakupów online, będzie się rozwijać i zmieniać. Konsumenci nie będą ograniczeni do wyszukiwania, przeglądania i wyświetlania rekomendacji. Pojawią się zupełnie nowe formy odkrywania produktów w e-commerce, które jeszcze nie istnieją.
Zaczynamy dostrzegać, jak może wyglądać ta przyszłość, dzięki technologiom takim jak ChatGPT. Gdy ludzie wyszukują dziś produkty, muszą robić to w sposób zrozumiały dla wyszukiwarek: używając zwięzłych haseł, niemal jak człowiek jaskiniowy. Czasami to wszystko, co kupujący muszą zrobić, aby znaleźć to, czego potrzebują.
Jednak w sytuacjach, gdy trzeba wyszukiwać w dłuższy, bardziej szczegółowy lub bardziej otwarty sposób — na przykład „Jakich składników potrzebuję do przygotowania bezy cytrynowej?” albo „Mieszkam na Florydzie, zaczynam biegać i chcę znaleźć praktyczne, ale stylowe ubrania do biegania” — ChatGPT może pomóc. Dzięki trenowaniu transformatorów („T” w ChatGPT) na danych e-commerce oraz integracji technologii personalizacji pojawia się możliwość tworzenia przełomowych i użytecznych doświadczeń związanych z odkrywaniem produktów.
To jednak wciąż tylko początek tego, co jest możliwe. Firmy e-commerce zdają sobie sprawę, że funkcje wyszukiwania i przeglądania są użyteczne, ale niedoskonałe: dlatego przyszłość będzie należeć do wyszukiwania i przeglądania, a także innych sposobów odkrywania produktów, które pozwolą pełniej odpowiadać na szerokie potrzeby kupujących.
2. Prezentowanie wyników wyszukiwania na nowe, świeże sposoby. Jeśli chodzi o prezentowanie wyników wyszukiwania, wciąż tkwimy w latach 90. XX wieku. Nie zainwestowano zbyt wiele w eksperymentowanie z interfejsem użytkownika (UI), a zmiana jest już od dawna konieczna.
Mam na myśli to, że gdy wyszukujesz produkt w wyszukiwarce, wyniki są zazwyczaj wyświetlane w siatce o szerokości kilku kolumn i wielu wierszach. Czy dzieje się tak dlatego, że jest to optymalny sposób prezentowania produktów? Nie — ale jest to łatwy sposób wyświetlania informacji pobranych z bazy danych. Zakwestionowanie tego status quo nastąpi, a firmy, które zrobią to dobrze, odniosą korzyści, ponieważ będą mogły zapewnić kupującym lepsze doświadczenia i skuteczniej określić tożsamość swojej marki.
W sklepach stacjonarnych firmy już to opanowały. Gdy robisz zakupy w sklepie stacjonarnym sprzedawcy, widać wysiłek włożony w dobór i prezentację produktów: od tego, co trafia na manekina, przez miejsce ustawienia manekina i rozmieszczenie ekspozycji, po to, co mają na sobie pracownicy, i tak dalej. Te szczegóły odróżniają sprzedawców od siebie i pozwalają poczuć charakter ich marki. Dlatego także w przypadku odkrywania produktów w internecie można wykazać się podobną kreatywnością.
Pomyśl o różnicy między sklepem Apple, Walmartem a ekskluzywnym sklepem odzieżowym. Wejście do tych trzech miejsc zapewnia zupełnie inne doświadczenia. Teraz odwiedź strony internetowe każdego z nich i wyszukaj coś. Wszystkie interfejsy użytkownika i ekspozycje są zasadniczo takie same. Istnieje ogromna możliwość wyróżnienia się za pomocą interfejsu użytkownika, a moim zdaniem większość osób o tym nie myśli.
3. Wzmocnienie pozycji internetowych specjalistów ds. merchandisingu. Jak wspomniałem, sklepy stacjonarne są dziś naprawdę dobre w doborze i prezentacji produktów — do tego stopnia, że kupujący często nie zdają sobie sprawy z wysiłku wkładanego w to, by ekspozycje wyglądały tak dobrze. Sklepy i ich pracownicy potrzebują odpowiednich narzędzi do zamawiania i prezentowania produktów w sposób zachęcający i atrakcyjny dla kupujących. W środowisku internetowym sprzedawcy również potrzebują odpowiednich narzędzi do prezentowania asortymentu i doboru produktów: tak, aby sposób ich prezentacji odzwierciedlał charakter marki. W internecie staje się to nieco bardziej skomplikowane, ponieważ dochodzi konieczny wymiar personalizacji dla każdego odwiedzającego.
Wzrośnie więc liczba narzędzi dostępnych dla internetowych specjalistów ds. merchandisingu, a także ich zaawansowanie. I choć wiele narzędzi będzie opartych na AI, nie zastąpią one specjalistów ds. merchandisingu, którzy w dużej mierze definiują tożsamość marki — jest to w równym stopniu sztuka, co nauka. Specjaliści ci muszą podejmować strategiczne decyzje dotyczące najlepszego sposobu przekazywania tożsamości marki. Całkowite powierzenie wszystkiego AI doprowadziłoby do powstania zbyt wielu identycznych sklepów internetowych, dlatego elementy ludzkiego procesu decyzyjnego zawsze będą ważne. Ludzie najlepiej wiedzą, jak tworzyć zachwycające doświadczenia dla innych ludzi.
Co więcej, narzędzia AI, które skutecznie wzmacniają pozycję specjalistów ds. merchandisingu, nie mogą być rozwiązaniami typu „czarna skrzynka”. Ważne jest, aby podstawowe algorytmy były przejrzyste dla specjalistów ds. merchandisingu, tak aby mogli oni rozumieć, co robi system, i odrzucać rekomendacje AI, gdy uznają to za właściwe.
4. Bardziej użyteczna personalizacja: „Cyfrowy dom”. Na początku personalizacja często była sztuczna, irytująca lub natarczywa — jak reklama śledząca cię w całym internecie i pokazująca produkt, który raz oglądałeś na stronie e-commerce. Zaczynamy dostrzegać początki lepszej, bardziej użytecznej personalizacji na stronach sprzedawców detalicznych — częściowo dzięki lepszemu i bardziej rozważnemu wykorzystywaniu danych klientów oraz mniejszemu wykorzystaniu danych stron trzecich do personalizacji.
Pomyśl o Spotify i Netfliksie jako przykładach tego, co jest możliwe: wykorzystują one informacje, które klienci przekazują im bezpośrednio (nazywane „danymi dobrowolnie przekazywanymi bezpośrednio przez klienta”, ponieważ są to dane, o których klient chce, aby witryna wiedziała), aby tworzyć spersonalizowane doświadczenia. Użytkownicy chcą udostępniać im swoje dane; sam dokładam starań, aby oznaczać jako „lubiane” utwory, które podobają mi się na Spotify, ponieważ chcę, aby serwis proponował mi podobne piosenki, które również przypadną mi do gustu. Dla konsumentów wartość udostępniania danych i angażowania się w ten sposób jest jasna, a korzyści widzą od razu.
Personalizacja w handlu detalicznym również podąży tą ścieżką, w większym stopniu opierając się na wyraźnych informacjach, które kupujący dobrowolnie przekazują, oraz pokazując wartość tej wymiany. Właśnie to robi Constructor za pomocą naszego produktu Quizzes — natychmiast dostarczając spersonalizowane rekomendacje na podstawie odpowiedzi kupujących na krótkie ankiety. Wykorzystanie danych dobrowolnie przekazywanych bezpośrednio przez klientów w ten sposób — wraz z behawioralnymi danymi własnymi lub danymi ze strumienia kliknięć — zaowocuje niezwykle trafnymi, wysoce spersonalizowanymi doświadczeniami, które szanują prywatność kupujących.
Spotify i Netflix doskonale radzą sobie także z tworzeniem dla użytkowników „cyfrowego domu”: konta lub miejsca, które jest znajome, łatwe w nawigacji, dostosowane do nich i spersonalizowane. Aby skutecznie konkurować z takimi firmami jak Amazon, sprzedawcy będą musieli również stworzyć tego rodzaju spersonalizowany cyfrowy dom, umożliwiając kupującym dokonującym zakupów w internecie poczucie, że weszli do swojego ulubionego sklepu lub baru, gdzie właściciel ich zna i rozumie ich potrzeby.
Aby kupujący czuli się bardziej jak u siebie, personalizacja musi kontynuować swoją drogę: od sztucznej i natarczywej do wzmacniającej i empatycznej. Dopiero zaczynamy obserwować początki tej ewolucji, a firmy, które najszybciej i najlepiej ją zrozumieją, zyskają najbardziej lojalnych użytkowników.
5. Dalsze łączenie doświadczeń cyfrowych i stacjonarnych. Te obszary tradycyjnie były całkowicie od siebie oddzielone: osobne zespoły, odizolowane dane i różne doświadczenia. Dla konsumentów to jednak wciąż ta sama marka, prawda? Oddzielne doświadczenia mogą powodować dezorientację i frustrację, podczas gdy wygoda, jaką zapewniają doświadczenia wielokanałowe, jest korzystna zarówno dla kupujących, jak i sprzedawców. To także kolejny obszar, w którym można kontynuować spójną, spersonalizowaną ścieżkę zakupową od jednego punktu styku do następnego.
Spodziewaj się więc dalszego zacierania granicy między sklepami cyfrowymi a stacjonarnymi — większej liczby opcji „kup online, odbierz w sklepie”, korzystania z aplikacji mobilnych i technologii beacon pomagających zlokalizować produkty w sklepie oraz personalizacji w czasie rzeczywistym opartej na danych z wielu kanałów. W przypadku sprzedawców kampanie po stronie cyfrowej będą wspierać kampanie po stronie sklepów stacjonarnych i odwrotnie.
Jeśli chodzi o konsekwentne zapewnianie całościowych i spójnych ścieżek klienta, czy jako branża już to osiągnęliśmy? Nawet się do tego nie zbliżyliśmy. Ale taka jest przyszłość: technologicznie możliwa i zapewniająca znacznie lepsze doświadczenia klientów. Sprzedawcy, którzy dotrą tam jako pierwsi, zbiorą korzyści.
Czy istnieje trend z przeszłości, który jest obecnie powszechną praktyką w handlu elektronicznym i na którego rozwój poświęciłbyś o 50% więcej czasu? Jaki i dlaczego?
Rok temu, mniej więcej, próba promowania lub wdrażania nowych typów czy form odkrywania produktów była naprawdę trudna — przypominała walkę pod górę. Przekonanie ludzi do wypróbowania nowych pomysłów wymagałoby dużo czasu i wysiłku. Poświęciliśmy na to trochę czasu, ale mniej, niż bym chciał, po prostu dlatego, że rynek nie był na to gotowy.
Jednak ta kultura i niechęć zdawały się zmienić z dnia na dzień, gdy na scenie pojawił się ChatGPT. Uświadomił wszystkim, że pojawią się nowe formy odkrywania produktów — i znacznie zwiększył chęć firm do ich wypróbowywania oraz rozwijania. Tak więc to, co wcześniej było wyzwaniem, stało się znacznie łatwiejszym problemem do rozwiązania, ponieważ marki zaczęły proaktywnie kontaktować się z nami i pytać, czy mamy coś nowego w związku z ChatGPT.
I rzeczywiście mamy wiele pomysłów — między innymi nakładanie personalizacji i informacji z katalogu produktów na generatywną AI, o czym wspominałem. Pracujemy również nad wykorzystaniem LLM-ów i transformatorów w celu zapewnienia lepszego wyszukiwania produktów i odfiltrowywania nieistotnych wyników wyszukiwania. Prace te mogą mieć jeszcze większy wpływ na działalność klientów niż aspekty ChatGPT związane z „konwersacyjnym handlem”; przekonamy się o tym w miarę dalszego eksperymentowania i testowania.
Z jednej strony mamy więc ogromną szansę, za którą jestem wdzięczny. Ale ta szansa wiąże się również z obowiązkiem odpowiedzialnego rozwijania produktów i dostarczania wartości. Obecnie znajdujemy się w środku cyklu popularności, ponieważ entuzjazm klientów tworzy nowe możliwości. Niestety wiele firm dołącza do tego wyścigu z „cudownymi środkami”. To właśnie te cudowne środki zmieniają cykl popularności w dolinę rozczarowania.
Dlatego bardzo jasno komunikujemy, kiedy pracujemy nad czymś eksperymentalnym. Nie wiemy, czy będzie to najlepsze rozwiązanie w historii, ale z niecierpliwością czekamy, aby się o tym przekonać. A gdy klienci chcą dołączyć do testów beta niektórych z tych innowacji, bardzo nas to cieszy. Wiedzą, że zależy nam na zachowaniu równowagi między entuzjazmem a pokorą oraz na działaniu z korzyścią dla nich i ich klientów.
Patrząc w przyszłość, jakie są największe możliwości i wyzwania stojące przed branżą handlu elektronicznego oraz jak planujesz sobie z nimi radzić w nadchodzących latach?
Istnieje wiele możliwości udoskonalenia i rozszerzenia sposobu, w jaki kupujący korzystają z witryn handlu elektronicznego. Jak już wspominałem, skoro tak wiele funkcji nadal opiera się na koncepcjach wymyślonych w latach 90., nadszedł czas na zmiany. A ponieważ technologia nadal szybko się rozwija, jesteśmy u progu tych zmian. To ekscytujący czas i szansa na poprawę doświadczeń klientów oraz optymalizację wyników firm z branży handlu elektronicznego: sytuacja, w której wszyscy wygrywają.
Wyzwanie obecne we wszystkich obszarach handlu elektronicznego polega na połączeniu tego, co możliwe, z tym, co etyczne i zapewnia rzeczywistą użyteczność. Jestem gorącym zwolennikiem etycznego i odpowiedzialnego korzystania z AI oraz wykorzystywania danych klientów w sposób, który szanuje prywatność i zapewnia wartość.
Poza tym łatwo zachwycić się kolejną „błyszczącą nowością” w dzisiejszym świecie technologii. Jednak gdy firmy spieszą się z wdrażaniem nowej technologii, ponieważ jest modna — albo po prostu chcą móc twierdzić, że z niej korzystają — często tworzą coś, czego konsumenci spróbują raz czy dwa, a następnie porzucą. Widzieliśmy już i nadal będziemy obserwować, jak wiele takich sztuczek szybko przemija.
W szczególności wciąż jesteśmy na wczesnym etapie odkrywania możliwości generatywnej AI. W Constructorze naprawdę ekscytują nas nasze eksperymenty w tym obszarze. Rozpoczynając nowe projekty i działania, nadal kierujemy się dążeniem do użyteczności: to właśnie ona leży u podstaw działalności firmy Constructor.
Jedną z naszych naczelnych zasad jest zadawanie sobie pytania: Czy to, co tworzymy, przynosi korzyści kupującemu i sprzedawcy? Dlatego, idąc naprzód, zobowiązujemy się wykorzystywać technologię do tworzenia najlepszych możliwych doświadczeń zarówno dla kupujących, jak i sprzedawców.
Gdybyś mógł zapoczątkować ruch, który przyniósłby najwięcej dobra największej liczbie ludzi, jaki by on był?
To trudne pytanie. Dużo czasu spędzam w świecie biznesu. Są ludzie znacznie mądrzejsi ode mnie, którzy zajmują się ważniejszymi problemami, takimi jak głód na świecie, więc mam nadzieję, że zaakceptujesz pozostanie przy świecie biznesu w mojej odpowiedzi, ponieważ sądzę, że właśnie tam mogę bardziej pomóc. Więcej organizacji powinno angażować się w tworzenie prawdziwych partnerstw z ludźmi, z którymi prowadzą interesy. Należy oczekiwać, że na zaufanie trzeba sobie zasłużyć, a obowiązkiem dostawcy jest zdobycie tego zaufania.
Kiedy przyjrzymy się sposobowi organizacji tradycyjnych dostawców, zauważymy, że sprzedawca sprzedaje produkt, a następnie, gdy już go kupisz, zostajesz przekazany komuś innemu. Nie rozmawiasz z tą samą osobą, od której początkowo kupiłeś produkt. Co więcej, osoba ta w każdym razie nie brała udziału w tworzeniu produktu, więc zakres pomocy, jakiej może ci udzielić, jest ograniczony. W świecie biznesu byłoby jednak więcej darzących się zaufaniem i szczęśliwszych ludzi, gdyby bardziej powszechna była kultura odpowiedzialności, przekazywanie klientów odbywało się w lepszy i bardziej przejrzysty sposób, a także istniało zobowiązanie do budowania prawdziwych partnerstw.
Obecnie na ocenę dostawców poświęca się mnóstwo czasu i pieniędzy, i jest ku temu dobry powód — tak wielu z nich zawiodło zaufanie swoich klientów, że ci sami klienci wiedzą, iż muszą dokładnie oceniać dostawców. Po prostu uważam, że świat byłby znacznie lepszy, gdyby więcej firm mówiło: „Chcę zdobyć twoje zaufanie, zanim mi zapłacisz”, a następnie naprawdę priorytetowo traktowało budowanie tej iskry zaufania — nie tylko po to, by utrzymać klienta, lecz także by wykraczać poza oczekiwania i budować prawdziwe partnerstwo.
Jak nasi czytelnicy mogą dalej śledzić twoją działalność w internecie?
Zachęcam do odwiedzenia strony internetowej firmy Constructor. Często dzielę się również przemyśleniami, artykułami i wiadomościami, które uważam za interesujące, na LinkedInie.
Nie przegap najnowszych wskazówek, spostrzeżeń, rekomendacji oprogramowania i porad ekspertów od The Retail Exec. Zapisz się dziś do naszego newslettera!
Więcej świetnych treści ECM:
- Jak korzystać ze sztucznej inteligencji w e-commerce: narzędzia, wskazówki i strategie
- E-commerce + handel detaliczny: przewodnik po handlu omnichannel dla firm
- Dlaczego personalizacja e-commerce ma znaczenie: 5 taktyk (z przykładami)
- Czym jest chatbot e-commerce: rodzaje, sposoby wykorzystania i korzyści dla twojego sklepu internetowego
- Jak zbierać dane klientów
- 8 trendów w e-commerce kształtujących przyszłość zakupów internetowych w 2023 roku
- 8 trendów personalizacji e-commerce na 2023 rok i kolejne lata
