Constructors Eli Finkelshteyn om de 5 viktigaste framtida trenderna inom e-handel

Jag har länge varit intresserad av datavetenskap och ingenjörsvetenskap, och när jag växte upp lärde jag mig själv att bygga och reparera datorer och så småningom även att programmera. Jag arbetade på Walgreens under gymnasiet, och på rasterna gick jag igenom – lite i taget – en stor bok om datoringenjörsvetenskap. Naturligtvis är all den kunskapen föråldrad nu. Men då väckte den mitt intresse för området, hjälpte mig att komma igång och ledde så småningom till en kärlek för datavetenskap och problemlösning som i hög grad bygger på statistik.  

Jag var också mycket intresserad av språk – en passion som har följt med mig. När jag växte upp talade jag ryska hemma och engelska i skolan, samtidigt som jag vid sidan av fick studera lite hebreiska och arameiska. Sedan blev jag särskilt intresserad av äldre språk under gymnasiet och på universitetet. Det är fascinerande att läsa texter som människor skrev för tusentals år sedan. De människorna var väldigt annorlunda än du och jag, men tanken på att fortfarande kunna förstå dem – och fortfarande tycka att skämten de berättade för tusentals år sedan är roliga – fascinerade mig verkligen. Senare lärde jag mig lite spanska, kroatiska och vietnamesiska och blev intresserad av olika språks ljud och struktur.

Båda dessa intressen – datavetenskap och språk – hänger samman med det jag gör i dag. För att skapa riktigt bra upplevelser kring produktupptäckt måste man förstå människor som är väldigt annorlunda än en själv: deras språk, vad de tycker om, deras behov och deras avsikt. Och man måste förstå dem på en enorm, övergripande nivå som kräver ett stort beroende av statistik, eftersom vi talar om miljarder sökfrågor i veckan. Jag tror att ju bättre vi kan göra det, desto bättre upplevelse kan vi skapa för våra kunder och deras kunder. 

Vad ledde dig in på just den här karriärvägen?

Jag visste inte alltid att jag skulle hjälpa varumärken att koppla samman kunder med de produkter de älskar. Men området passar mig väldigt bra; jag tycker verkligen om att arbeta inom det här området.

När det gäller hur jag hamnade här tog jag en masterexamen i datorlingvistik och skrev min uppsats om sentimentanalys av talare i forntida språk. Därefter letade jag efter något som kombinerade alla mina intressen. Jag tyckte verkligen om maskininlärningsdelen av datavetenskap, och mycket av mitt intresse för språk var grundat i psykologin kring hur ord kan påverka människor. Därför kändes det väldigt logiskt att ta itu med frågor som rör produktsökning och användarens avsikt.

Ändå krävdes det en del försök och misstag för att hitta rätt väg. Jag arbetade en kort tid som dataingenjör på Tumblr när det fortfarande var ett nystartat företag, där jag arbetade med ett system för att upptäcka skräppost och nätfiske, och insåg att det inte var något för mig. Sedan hände något lyckosamt: Ett företag inom stockfotografi hörde av sig. De sökte hjälp med sökfunktionen – något jag inte hade ägnat särskilt mycket tanke åt vid den tidpunkten, eftersom jag antog att Google redan hade löst sökproblemen inom alla branscher.

Men jag insåg snabbt att e-handelsföretag hade ett annat problem när det gällde att hjälpa kunder att hitta det de behövde, ett problem som Google inte löste, och att de alla byggde sina egna lösningar ovanpå sökmotorer som enbart var utvecklade för att matcha nyckelord (samma sökmotorer som de flesta företag fortfarande förlitar sig på i dag). 

Så jag tog ett jobb som sökingenjör på Shutterstock under företagets första år och arbetade med dess sökmotor och sökalgoritmer. Jag såg hur även de allra minsta förändringarna vi genomförde påverkade resultatet. När jag till exempel hjälpte till att bygga en metod för att jämföra hur ord lät – för att ta hänsyn till och hantera stavfel i sökningar och automatiska förslag – ökade det konverteringsgraden med 9.8% när Shutterstock A/B-testade den. 

Att veta att jag kunde ha den typen av påverkan på företaget genom att utföra arbete som jag tyckte var fascinerande väckte en livslång kärlek till området för produktupptäckt och sökning. Från den stunden visste jag att produktupptäckt och sökning inom e-handel var något jag kunde ägna min karriär åt. Senare startade jag ett företag, Constructor, för att hjälpa återförsäljare att framgångsrikt hantera dessa frågor.

Kan du berätta om den mest spännande händelsen som har inträffat sedan du började på ditt företag?

Den mest spännande tiden för mig på Constructor var när vi lanserade vår första företagskund: Jet.com, en marknadsplats online som Walmart köpte upp och senare lade ner. 

Det var en enorm milstolpe för vår verksamhet. Vi hade bara fyra anställda vid den tiden; jag utförde det mesta av mitt arbete från kaféer och en kostnadsfri AWS-samarbetsplats nära mitt hem. Och vi hade inte heller vår fullständiga plattform för produktsökning vid den tidpunkten: endast Constructors funktionalitet för automatisk komplettering.

Att ett stort företag vågade satsa på oss var därför både spännande och tillfredsställande. Jet.com konkurrerade direkt med Amazon och hade enorma trafikmängder – tusentals sökfrågor per sekund – som vi hanterade. När de gick med på att A/B-testa oss och vi kunde visa att vår funktion för automatisk komplettering påverkade deras verksamhet positivt kändes det som att vinna Super Bowl, och det var en känsla jag ville uppleva så många gånger som möjligt. 

Även mitt i all entusiasm visste vi att vi behövde bygga klart vår fullständiga plattform för produktupptäckt och sökning. Det gjorde vi ett par år senare – och när tidiga kunder som Sephora och Bonobos anslöt sig var det ännu en betydelsefull tidpunkt. Även de såg genom A/B-tester att intäktsökningen från vår plattform vida översteg vad de betalade oss, ställde sig bakom vår vision och är fortfarande kunder i dag. Vi visste att vi var redo för det stora genombrottet, och verksamheten tog fart.

I dag använder e-handelsföretag över hela världen Constructor för att ge kunderna höggradigt personliga upplevelser i flera kanaler. När någon till exempel söker efter ”skjortor” på en detaljhandelssajt ser personen alltså inte vilken skjorta som helst (eller sida efter sida med skjortor som inte är intressanta), utan snarare skjortor som överensstämmer med personens preferenser: favoritvarumärke, färger, prisklass och så vidare. Om någon på en dagligvarusajt letar efter mjölk och brukar köpa ekologiska produkter visar vi den ekologiska mjölken först.

Vi personaliserar inte för personaliseringens skull, så det är inte alltid uppenbart var det sker, men A/B-testerna talar för sig själva. Återförsäljare kan också optimera vår plattforms resultat och rekommendationer utifrån sina KPI:er, inklusive konverteringar, bruttovinst och så vidare. 

För att leverera denna högpresterande produktupptäckt och personalisering tar vår klickströmsbaserade AI hänsyn till varje kunds historik och beteenden i återförsäljarens digitala kanaler (t.ex. vad personen klickade på, tittade på längst, lade i varukorgen, köpte och så vidare).

Vi använder också information från ”Quizzes” som återförsäljare erbjuder sina kunder och hämtar in data från återförsäljarnas andra dataströmmar, till exempel information från lojalitetsprogram, för att skapa en heltäckande och användbar bild av varje kund och kundens avsikt. Vår plattform förfinar kontinuerligt resultaten och upplevelserna hundratals miljoner gånger per dag baserat på kundernas sökfrågor och hur kunderna interagerar med resultaten och rekommendationerna de ser.

Vilka är några av de mest intressanta eller spännande projekten ni arbetar med just nu? Hur tror du att de kan hjälpa människor? 

Det finns flera projekt på Constructor som jag verkligen är entusiastisk över just nu, vissa på kundsidan och andra på sidan för produktpresentation.

Ofta har kunder behov av produktupptäckt som inte tillgodoses av traditionell sök- och bläddringsteknik. För att hitta de artiklar de letar efter behöver kunder kunna interagera mer ingående – göra mer än att skriva in kortfattade fraser och nyckelord i en sökmotor – men de begränsas av den teknik som finns.

En av våra nyare produkter, Quizzes, hanterar detta. Den gör det möjligt för återförsäljare att ställa en serie korta frågor till sina onlinekunder, ungefär som en butiksmedarbetare skulle göra i en fysisk butik. Återförsäljaren kan omedelbart och dynamiskt visa personliga rekommendationer och guider baserat på individens svar. Låt oss säga att en kund letar efter leksaker till sitt syskonbarn men inte har någon aning om vad hen ska köpa. Efter att ha svarat på ett par frågor om syskonbarnets ålder, hobbyer, intressen, favoritserier och så vidare får kunden mycket personliga och unika rekommendationer och kan genomföra sitt köp med trygghet.

När det gäller andra projekt och idéer är tillämpningen av ChatGPT och dess underliggande tekniker (stora språkmodeller – LLM:er – och transformermodeller) på produktupptäckt inom e-handeln något som vi och våra återförsäljarpartner är oerhört entusiastiska över. I dagens affärslandskap finns det inget som är mer omvälvande och omtalat än ChatGPT. Men i stället för att hoppa på ChatGPT-hypen bara för att det är ”coolt” tycker vi att det är viktigt att använda de nya områdena inom AI på ett sätt som verkligen är användbart för både återförsäljare och kunder. 

Därför är jag särskilt entusiastisk över ChatGPT:s potential att skapa värdefulla förändringar inom sökning på nätet. Det kortfattade sätt på vilket människor i dag interagerar med sökmotorer för e-handel fungerar i vissa fall – men det är inte alltid det bästa sättet att söka. Ibland har kunder en mer ingående fråga eller en lång beskrivning, till exempel: ”Vilken god dessert kan jag göra till någon som tycker om jordgubbar och blåbär och följer en glutenfri kost?” Eller: ”Jag ska gå på en väns bröllop i trädgården i södra Kalifornien i maj. Vad ska jag ha på mig?”

ChatGPT kan förstå och besvara frågor som dessa. Det finns ändå begränsningar: Det känner inte till alla artiklar i en återförsäljares produktkatalog, och det känner inte heller till varje kunds preferenser och historik med varumärket. Därför ser vi en stor möjlighet att utöka och integrera ChatGPT med Constructors plattform för produktupptäckt och personaliseringsteknik – så att svaren kunderna får inte bara är logiska, utan också högst personliga och återspeglar återförsäljarnas nyckeltal. Vi har en betaprodukt redo inom detta område, som flera av våra detaljhandelskunder integrerar och testar. Nedan kan du se en video med exempel på hur den används.

Constructor ChatGPT shopping assistant experiment

Och sedan, som jag nämnde, på området för varuplanering inom e-handel gör vi också många spännande och användbara saker – vi ger sortimentsansvariga verktyg som frigör tid för mer strategiskt arbete. Många av de sortimentsansvariga som använder vår plattform ägnade tidigare mycket tid åt repetitivt och manuellt arbete: att undersöka och specificera synonymer för söktermer, korrigera dåliga resultat, skapa korrigeringar för stavfel, manuellt implementera sidomdirigeringar och så vidare. 

Constructors AI automatiserar många av dessa uppgifter så att sortimentsansvariga kan lägga sin tid på annat. Vi har hört från kunder som Birkenstock att de med Constructor har kunnat minska det manuella arbetet med 20 %. Nu har sortimentsansvariga större flexibilitet att experimentera med nya kampanjer och idéer.

De kan också använda vår plattform för att få återkoppling: ”Hur kommer den här förändringen att påverka konverteringsgraden?” ”Vilka är avvägningarna med att genomföra den här typen av kampanjer?” Dessa möjligheter fanns egentligen inte för sortimentsansvariga tidigare. Ändå är de enligt min mening avgörande för e-handelns framtid och för att säkerställa att företag skapar uppskattade upplevelser för sina kunder som samtidigt fungerar för företagets resultat.

Vilka tre egenskaper hos dig själv tycker du har bidragit till din framgång?

Ärligt talat tycker jag att jag har mycket kvar att lära, och mycket av det som har tagit mig dit jag är beror på tur. Jag önskar att jag kunde ta åt mig äran för det, men jag tror att tur spelar en viktig roll för de flesta företagsledare. Vi arbetar naturligtvis otroligt hårt – men det finns också det där viktiga och ogripbara elementet i att befinna sig på rätt plats vid rätt tidpunkt och träffa rätt människor, för att verkligen hjälpa företaget att lyfta.

För min del hade jag otrolig tur som träffade Dan McCormick när jag arbetade på Shutterstock. Då var han teknikchef där och min chefs chef chef. Dan tog en stor risk när han startade ett startupföretag tillsammans med mig; han och jag grundade Constructor tillsammans.

Jag hade också stor tur som träffade otroligt vänliga och visionära människor som var villiga att lita på mig under Constructors tidiga dagar. Då vågade kunder som Sephora och Bonobos samarbeta med oss när vi fortfarande var ett nystartat företag, och vi var mycket tacksamma för det. De behövde verkligen inte göra det, och företagsledare på dessa företag riskerade sannolikt sina jobb genom att satsa på oss. De personerna vet vilka de är, och de kommer alltid att ha en särskild plats i mitt hjärta. Vi skulle inte ha haft något företag utan dem.

Ödmjukhet är en annan egenskap som jag tycker är viktig. Det kommer alltid att finnas saker du inte vet, och det är viktigt att känna sig bekväm med det. Det är okej att säga: ”Jag vet inte svaret, men jag ska hitta någon som kan hjälpa till. Jag ska läsa mycket och undersöka saken.” Det är så man lär sig och blir bättre.

Och slutligen är medfödd nyfikenhet ofta en tillgång. Jag tycker att många olika områden är intressanta, och jag tror att det har hjälpt mig i mitt arbete. När vi behövde lösa saker för företaget som jag inte kunde något om, blev det en anledning för mig att lära mig något nytt, vilket jag tyckte var mycket spännande.

Vilken var den ursprungliga visionen för ditt e-handelsföretag? Vilka problem försökte du lösa åt dina kunder?

Som jag nämnde tidigare fick jag min första erfarenhet av produktupptäckt när jag var sökingenjör på Shutterstock. Jag tyckte mycket om arbetet, men samtidigt undrade jag: Spelade det någon roll? Arbetade jag med ett ”vetenskapligt projekt” eller med något som gjorde skillnad? 

Genom A/B-tester såg jag att våra insatser verkligen gav resultat och förbättrade både kundupplevelsen och resultatet. Därför ville jag åstadkomma samma typ av förändring i större skala för många fler e-handelsföretag – hjälpa dem att bättre omvandla sökresultat till intäkter.

Och jag ville göra det med sökteknik som var skräddarsydd för e-handel. Den sök- och produktupptäcktsteknik med öppen källkod som vi använde på Shutterstock (och som många andra e-handelsföretag använde vid den tiden) var begränsad – den var inte specifikt utformad för e-handel och var inte inriktad på konverteringsoptimering. 

När Dan och jag grundade Constructor ville vi alltså bygga en plattform för produktsökning och produktupptäckt för e-handel – en gång för alla. Vi ville bygga den på ett bra sätt, i princip skapa våra drömmars system, som vi visste att vi aldrig skulle ha kunnat bygga på ett enskilt e-handelsföretag eftersom det skulle ha varit för riskfyllt, tidskrävande och kapitalkrävande. Vi resonerade att om vi gjorde det rätt och kunde skapa de resultat vi föreställde oss, skulle inget e-handelsföretag någonsin behöva bygga detta igen.

Dessutom är det varken enkelt eller genomförbart för de flesta företag att bygga en framgångsrik plattform för produktupptäckt internt. Deras egna team har ofta begränsade resurser, vilket i slutändan påverkar många beslut. När vi på Shutterstock genomförde projekt inom sökning och produktupptäckt var vi oerhört stolta över resultaten – men när vi jämförde oss med Amazon, som har betydligt mer resurser, var det som om vi hade uppfunnit aritmetik medan de redan höll på med kalkyl.

Med Constructor ville vi därför också demokratisera produktsökning och produktupptäckt och ”jämna ut spelplanen” – eftersom mer konkurrens och bättre kundupplevelser är bra för både återförsäljare och kunder.

Hur ser du på att e-handeln kommer att utvecklas under de kommande åren?

Sättet som människor söker efter produkter på nätet – genom att förlita sig på nyckelord, inte kunna använda fullständiga meningar för att förklara sina behov och hoppas på det bästa – och sättet som de upptäcker produkter på har inte förändrats särskilt mycket på över 30 år. Men i takt med att konsumenterna fortsätter att förvänta sig bättre digitala upplevelser – och i takt med att automatisering, transformermodeller (tekniken som ChatGPT bygger på och som vi har börjat använda på Constructor under de senaste åren) och annan AI-teknik får allt större genomslag kommer vi att se snabba, omvälvande förändringar inom hela e-handeln (utan ordvits avsedd). 

Återförsäljare kommer att få mer flexibla och bättre sätt att visa upp sitt sortiment på nätet, och kunder kommer att få nya sätt att hitta rätt produkter och interagera med sökfunktioner. Dessutom kommer återförsäljarnas e-handelsverksamhet att bli tätare sammanlänkad med och mer beroende av verksamheten i deras fysiska butiker, vilket innebär att den traditionella uppdelningen mellan fysiska butiker och digital handel kommer att bli mycket mindre tydlig. 

Alla förändringar kommer inte att vara till det bättre. Som vi nyligen har sett med ny och hajpad teknik som ChatGPT uppstår ofta en iver att göra vad som helst för att dra nytta av uppmärksamheten. Men att skapa något AI-baserat bara för att använda AI är fel väg att gå. E-handelsföretag måste fråga sig: Vilket problem eller vilken utmaning försöker vi lösa? Hur kan vi använda ChatGPT, annan AI eller teknik som inte bygger på AI för att erbjuda ett bättre sätt? När man kan kombinera det nya och spännande med det som faktiskt är användbart – och skapa något som kunderna kommer att använda om och om igen och som skapar värde för företaget – har man lagt grunden för framgång.

Hur balanserar ni behovet av innovation och experimenterande med att upprätthålla en stabil och tillförlitlig e-handelsinfrastruktur?

Det är en riktigt bra fråga, och den kräver ett väl genomtänkt och balanserat tillvägagångssätt. Man måste veta var det är okej att experimentera och var det är bäst att inte ta några risker.

Som exempel skulle vi aldrig lansera något inom våra kärntjänster på Constructor som inte hade testats grundligt. Alla uppdateringar och förbättringar genomgår en mängd enhets- och stabilitetstester: vi kör flera dagars tidigare trafik mot den nya koden för att säkerställa att den håller. Vi kräver också att flera personer granskar ny kod noggrant innan den sätts i produktion. Kort sagt är vi mycket försiktiga, och det är därför vi aldrig har haft något driftstopp och kärnsystemet aldrig har legat nere under företagets historia.

När det gäller att driva innovation samarbetar vi ofta med kunder som vill ligga i framkant och integrera den mest aktuella och nyskapande tekniken som finns. Därför strävar vi efter att utveckla användbara och innovativa idéer och lösningar, och vi är tydliga med vad som fortfarande är ett experiment.

Andra kunder väljer däremot ett mer avvägt tillvägagångssätt. I stället för att vara först med att prova något väntar de tills fler e-handelsföretag som samarbetar med oss har lanserat det och uppnått mätbar tillväxt, och därefter ber de om att få prova. Båda tillvägagångssätten har sina fördelar och understryker de olika sätt som e-handelsföretag driver sina verksamheter på.

Vilka fem framväxande trender tror du kommer att ha störst inverkan på framtidens näthandel?

5 Ecommerce Trends Shaping the Future of Online Shopping from Constructor CEO, Eli Finkelshteyn

1. Helt nya former av produktupptäckt. Ärligt talat är det här det jag ser mest fram emot. Och det handlar inte bara om önsketänkande. Sättet som människor upptäcker produkter på när de handlar på nätet kommer att breddas och förändras. Konsumenterna kommer inte längre att vara begränsade till att söka, bläddra och ta del av rekommendationer. Det kommer att finnas helt nya former av produktupptäckt inom e-handeln som ännu inte existerar.

Vi börjar se hur den här framtiden kan komma att se ut med teknik som ChatGPT. När människor söker efter produkter i dag måste de göra det på ett sätt som sökmotorer kan förstå: med kortfattade söktermer och ett språk som nästan låter som en grottmänniska. Ibland är det allt kunder behöver göra för att hitta det de söker.

Men när man behöver söka på ett längre, mer detaljerat eller mer öppet sätt – som ”Vilka ingredienser behöver jag till en citronmarängpaj?” eller ”Jag bor i Florida och har börjat jogga, och vill ha praktiska men stilrena löparkläder” – kan ChatGPT hjälpa till. Genom att träna transformermodeller (”T:et” i ChatGPT) på e-handelsdata – och integrera personaliseringsteknik – finns det en möjlighet att skapa omvälvande och användbara upplevelser för produktupptäckt.

Men det här är fortfarande bara början på vad som är möjligt. E-handelsföretag inser att sök- och bläddringsfunktioner är användbara men inte perfekta: Framtiden kommer därför att bestå av sökning och bläddring, tillsammans med andra sätt att upptäcka produkter, för att bättre möta kundernas långtgående behov.

2. Att visa sökresultat på nya och fräscha sätt. När det gäller att visa sökresultat sitter vi fortfarande fast på 1990-talet. Det har inte investerats särskilt mycket i experiment med användargränssnittet (UI), och en förändring är sedan länge på tiden.

Det jag menar är följande: När du söker efter en produkt i en sökmotor visas resultaten vanligtvis i ett rutnät som är några kolumner brett, med flera rader. Är det för att det är det optimala sättet att visa produkter? Nej – men det är ett enkelt sätt att visa information som hämtats från en databas. Att bryta upp denna status quo kommer att ske, och det kommer att löna sig för de företag som gör det bra eftersom de kommer att kunna ge sina kunder en bättre upplevelse och bättre definiera sin varumärkesidentitet.

Det här är något de redan har bemästrat i fysiska butiker. När du söker i en återförsäljares fysiska butik är den omsorg de har lagt på att sammanställa och visa sina produkter tydlig: från vad som placeras på skyltdockan, var skyltdockan placeras och hur exponeringarna arrangeras, till vad personalen har på sig och så vidare. Dessa detaljer skiljer återförsäljare från varandra och ger dig en känsla för deras varumärke. När det gäller att upptäcka produkter online går det alltså också att vara kreativ på det här sättet. 

Tänk på skillnaden mellan en Apple-butik, Walmart och en exklusiv klädbutik. Det är helt olika upplevelser att gå in på dessa tre platser. Gå nu till deras respektive webbplatser och sök efter något. Alla användargränssnitt och exponeringar är i princip likadana. Det finns så stora möjligheter att differentiera sig genom användargränssnittet, och jag tror att de flesta inte tänker på det.

3. Större möjligheter för onlinebaserade varuplanerare. Som jag nämnde är fysiska butiker idag väldigt bra på att sammanställa sortiment och exponeringar – så bra att kunder ofta inte inser hur mycket arbete som ligger bakom att få exponeringarna att se så bra ut som de gör. Dessa butiker och deras personal behöver rätt verktyg för att beställa och visa produkter på ett sätt som känns inbjudande och attraktivt för kunderna. I en online-miljö behöver återförsäljare också rätt verktyg för att lyfta fram sitt lager och sin produktkurering: att göra sättet de visar produkter på till en återspegling av sitt varumärke. Detta blir lite mer komplicerat online, där man dessutom måste kunna anpassa upplevelsen för varje besökare.

Antalet verktyg som är tillgängliga för onlinebaserade varuplanerare, liksom verktygens avanceradhet, kommer därför att öka. Och även om många verktyg kommer att vara AI-baserade kommer de inte att ersätta mänskliga varuplanerare, som i stor utsträckning definierar varumärkets identitet – något som är lika mycket konst som vetenskap. Dessa varuplanerare måste fatta strategiska beslut om det bästa sättet att förmedla varumärkesidentiteten. Om allt helt överlämnades till AI skulle resultatet bli alltför många identiska onlinebutiker, så mänskliga beslut kommer alltid att vara viktiga. Människor vet bäst hur man skapar trivsamma upplevelser för andra människor.

Dessutom kan AI-verktyg som verkligen ger varuplanerare större möjligheter inte vara lösningar som fungerar som ”svarta lådor”. Det är viktigt att de underliggande algoritmerna är transparenta för varuplanerarna, så att de kan förstå vad systemet gör och åsidosätta AI:ns rekommendationer när de anser att det är lämpligt.

4. Mer användbar personalisering: ”Ett digitalt hem.” I personaliseringens tidiga dagar var den ofta konstlad, irriterande eller påträngande – som en annons som förföljde dig på webben och visade en produkt som du hade tittat på en gång på en e-handelswebbplats. Vi börjar se början på bättre och mer användbar personalisering på detaljhandelssajter – delvis tack vare bättre och mer omdömesgill användning av kunddata och mindre användning av tredjepartsdata för att driva personaliseringen.

Tänk på Spotify och Netflix som exempel på vad som är möjligt: De använder det kunderna berättar direkt för dem (så kallad ”nollpartsdata”, eftersom det är data som kunden aktivt vill att webbplatsen ska känna till om dem) för att skapa individuella upplevelser. Och användarna vill dela sin data med dem; jag anstränger mig för att ”gilla” låtar som jag tycker om på Spotify eftersom jag vill att tjänsten ska ge mig liknande låtar som jag kommer att uppskatta. För konsumenterna är värdet av att dela data och interagera på det här sättet tydligt, och de ser omedelbara fördelar. 

Personaliseringen inom detaljhandeln kommer också att följa denna väg genom att i större utsträckning förlita sig på uttrycklig information som kunder frivilligt lämnar och genom att visa värdet av denna överenskommelse. Det är detta Constructor gör med vår produkt Quizzes – vi tillhandahåller omedelbart personliga rekommendationer baserade på hur kunder svarar på korta enkäter. Att använda nollpartsdata på detta sätt – tillsammans med beteendedata eller klickströmsdata från det egna företaget – kommer att ge mycket relevanta och mycket personliga upplevelser som respekterar kundernas integritet.

Spotify och Netflix är också skickliga på att skapa ett ”digitalt hem” för användarna: ett konto eller en plats som känns bekant, är enkel att navigera i och är anpassad och personlig för dem. För att framgångsrikt kunna konkurrera med aktörer som Amazon måste återförsäljare också skapa denna typ av personliga digitala hem, så att onlinekunder kan känna att de har gått in i sin favoritbutik eller favoritbar, där ägaren känner dem och är lyhörd för deras behov. 

För att kunderna ska känna sig mer hemma måste personaliseringen fortsätta sin utveckling: från konstlad och påträngande till stärkande och empatisk. Vi ser bara början på denna utveckling, och de företag som snabbast och bäst lyckas förstå den kommer att få de mest lojala användarna.

5. Den fortsatta sammanvävningen av digitala upplevelser och upplevelser i fysiska butiker. Dessa områden har traditionellt varit helt åtskilda: separata team, data i silos och olika upplevelser. Men för konsumenterna är allt ändå samma varumärke, eller hur? Separata upplevelser kan skapa förvirring och frustration, medan bekvämligheten med omnikanalsupplevelser är bra för både kunder och återförsäljare. Det är dessutom ännu en möjlighet att fortsätta den sammanhängande, personliga köpresan från en kontaktpunkt till nästa. 

Förvänta dig alltså att gränsen mellan digitala och fysiska butiker fortsätter att suddas ut – med fler alternativ för ”köp online, hämta i butik”, användning av mobilappar och beacon-teknik för att hjälpa dig att hitta produkter i butiken samt personalisering i realtid som drivs av data från flera kanaler. För återförsäljare kommer kampanjer på den digitala sidan att hjälpa kampanjerna på den fysiska butikssidan och vice versa.

När det gäller att konsekvent erbjuda heltäckande och sammanhängande kundresor, har vi kommit dit än som bransch? Inte ens i närheten. Men det är framtidens väg: en väg som både är tekniskt möjlig och kommer att skapa en mycket bättre kundupplevelse. De återförsäljare som når dit först kommer att skörda belöningarna.

Finns det någon tidigare trend som nu är standard inom e-handel och som du önskar att du hade ägnat 50 % mer tid åt? Vilken och varför?

För ungefär ett år sedan var det verkligen svårt att försöka främja eller implementera nya typer eller former av produktupptäckt – det var i hög grad en uppförsbacke. Det skulle krävas mycket tid och övertalning för att få människor att prova nya idéer. Det här var något vi faktiskt ägnade tid åt, men mindre än jag hade önskat, helt enkelt eftersom marknaden inte var redo.

Men den kulturen och motviljan verkade förändras över en natt när ChatGPT kom in på scenen. Det öppnade allas ögon för det faktum att det kommer att finnas nya former av produktupptäckt – och ökade företagens vilja att prova och gå i bräschen för dem betydligt. Så det som tidigare var en utmaning har blivit ett mycket enklare problem att hantera, eftersom varumärken nu proaktivt kontaktar oss för att fråga om vi har något nytt kring ChatGPT.

Och det har vi – massor av idéer – bland annat att lägga personalisering och information från produktkataloger ovanpå generativ AI, som jag nämnde. Vi arbetar också med att använda LLM:er och transformermodeller för att ge bättre produkthämtning och filtrera bort irrelevanta sökresultat. Det här arbetet kan ha ännu större påverkan på kundernas verksamheter än ChatGPT:s aspekter av ”konversationsbaserad handel”; vi får se när vi fortsätter att experimentera och testa.

Å ena sidan har vi alltså en fantastisk möjlighet som jag är tacksam för. Men möjligheten medför också en skyldighet att utveckla produkter på ett ansvarsfullt sätt och skapa värde. Vi befinner oss mitt i en hajpcykel nu eftersom kundernas entusiasm skapar nya möjligheter. Tyvärr hoppar en mängd företag in i leken med ”bluffprodukter”. Och det är dessa bluffprodukter som förvandlar en hajpcykel till besvikelsens dal.

Det är därför vi är mycket tydliga när vi arbetar med något experimentellt. Vi vet inte om det kommer att bli det bästa någonsin, men vi är spända på att ta reda på det. Och när kunder vill vara med och betatesta några av dessa innovationer älskar vi det. De vet att vi är engagerade i att balansera entusiasm med ödmjukhet och att göra det som är bäst för dem och deras kunder.

Om vi blickar framåt, vilka är de största möjligheterna och utmaningarna för e-handelsbranschen, och hur planerar ni att hantera dem under de kommande åren?

Det finns många möjligheter att förbättra och utöka sättet som kunder interagerar med e-handelssajter på. Som jag nämnt är det dags för en förändring när så mycket funktionalitet fortfarande bygger på koncept som uppfanns på 1990-talet. Och eftersom tekniken fortsätter att utvecklas snabbt står vi på tröskeln till den förändringen. Det är en spännande tid och en möjlighet att förbättra kundupplevelser och optimera resultaten för e-handelsföretag: en situation där alla vinner.

Utmaningen i dag, inom e-handelns alla delar, är att kombinera det som är möjligt med det som är etiskt och skapar verklig nytta. Jag tror starkt på etisk och ansvarsfull användning av AI och på att använda kunddata på sätt som respekterar integriteten och skapar värde. 

Dessutom är det lätt att bländas av nästa ”skinande nya sak” i dagens teknikvärld. Men när företag skyndar sig att införa en ny teknik för att den är häftig – eller helt enkelt för att kunna hävda att de använder den – skapar de ofta något som konsumenterna provar en eller två gånger och sedan överger. Vi har sett, och kommer att fortsätta se, många jippon rinna ut i sanden.

I synnerhet befinner vi oss fortfarande i ett tidigt skede av vad som är möjligt med generativ AI. På Constructor är vi verkligen entusiastiska över våra experiment inom detta område. När vi inleder nya projekt och aktiviteter förblir vi förankrade i ett åtagande om nytta: det står i centrum för det Constructor gör.

Bland våra vägledande principer finns löftet att ställa oss själva frågan: Är det vi skapar till nytta för kunden och återförsäljaren? När vi nu går vidare är vi därför fast beslutna att använda teknik för att skapa bästa möjliga upplevelser för både kunder och återförsäljare.

Om du kunde starta en rörelse som skulle skapa störst nytta för flest människor, vad skulle det vara?

Det här är en svår fråga. Jag tillbringar mycket av min tid i näringslivet. Det finns betydligt smartare människor än jag som funderar på viktigare problem, som svält i världen, så jag hoppas att det är okej att hålla mig till näringslivet i mitt svar, helt enkelt eftersom jag tror att jag kan bidra mer där. Fler organisationer borde vara engagerade i att skapa genuina partnerskap med de människor de gör affärer med. Det borde finnas en förväntan om att förtroende måste förtjänas, och det är leverantörens ansvar att gå ut och förtjäna det förtroendet.

När man ser på hur traditionella leverantörer är organiserade finns det en säljare som säljer en produkt till dig – men när du väl har köpt den lämnas du över till någon annan. Du pratar inte med samma person som du ursprungligen köpte produkten av. Och den personen var trots allt inte involverad i att bygga produkten, så det finns en gräns för hur mycket de kan hjälpa dig. Men det skulle finnas fler tillitsfulla och nöjdare människor i näringslivet om det fanns en mer utbredd ansvarskultur, bättre och mer transparenta överlämningar samt ett åtagande att skapa äkta partnerskap.

Det läggs enormt mycket tid och pengar på att utvärdera leverantörer i dag, och det av goda skäl – så många av dem har svikit sina kunders förtroende att samma kunder vet att de måste utvärdera leverantörer noggrant. Jag tycker bara att världen skulle vara mycket bättre om fler företag sade: ”Jag vill förtjäna ditt förtroende innan du betalar mig”, och sedan verkligen prioriterade att bygga den gnistan av förtroende – inte bara genom att behålla en kund, utan genom att överträffa förväntningarna och bygga ett verkligt partnerskap.

Hur kan våra läsare följa ditt arbete vidare online?

Besök gärna Constructors webbplats. Jag delar också ofta tankar, artiklar och nyheter som jag tycker är intressanta på LinkedIn.

---

Missa inte de senaste tipsen, insikterna, programvarurekommendationerna och expertråden från The Retail Exec. Prenumerera på vårt nyhetsbrev i dag!

Mer bra ECM-innehåll:

• Så använder du AI inom e-handel: verktyg, tips och strategier
• E-handel + detaljhandel: en guide till omnikanalhandel för företag
• Varför personalisering inom e-handel är viktigt: 5 taktiker (med exempel)
• Vad är en chatbot för e-handel: typer, användningsområden och fördelar för din webbutik
• Så samlar du in kunddata
• 8 e-handelstrender som formar framtidens näthandel 2023
• 8 trender inom personalisering av e-handel för 2023 och framåt