Jak AI może pomóc w e-commerce?
Sztuczna inteligencja w e-commerce jeszcze niedawno kojarzyła się głównie z automatycznym pisaniem opisów produktów albo chatbotem, który odpowiadał na kilka podstawowych pytań klientów. Dzisiaj jej zastosowanie jest znacznie szersze. AI może pomagać w wyszukiwaniu produktów, analizować zachowania użytkowników, podpowiadać klientom, co może ich zainteresować, wspierać obsługę zamówień, przygotowywać kampanie marketingowe, analizować sprzedaż, przewidywać zapotrzebowanie na produkty czy ułatwiać zarządzanie magazynem. Co ważne, nie są to już tylko rozwiązania dostępne dla największych platform sprzedażowych. Coraz więcej funkcji wykorzystujących AI pojawia się również w popularnych systemach e-commerce i narzędziach marketingowych używanych przez małe i średnie sklepy.
Zmienia się też sam sposób, w jaki klienci szukają produktów. Do tej pory typowa ścieżka zakupowa często zaczynała się od Google albo od wyszukiwarki znajdującej się bezpośrednio w sklepie. Dzisiaj część użytkowników najpierw pyta ChatGPT, Gemini lub innego asystenta AI o to, jaki laptop wybrać, jaki ekspres sprawdzi się w niewielkiej kuchni albo jakie buty będą odpowiednie na pierwszy wyjazd w góry. Dopiero później przechodzi do konkretnego sklepu. Oznacza to, że sztuczna inteligencja zaczyna działać nie tylko po stronie sprzedawcy, ale także po stronie klienta i coraz częściej pojawia się jeszcze zanim użytkownik trafi na stronę sklepu.
AI może pomóc klientowi znaleźć właściwy produkt
Jednym z największych problemów wielu sklepów internetowych nie jest brak towaru, lecz to, że klient nie zawsze potrafi do niego dotrzeć. W małym sklepie z kilkudziesięcioma produktami nie jest to szczególnie widoczne, ale gdy w katalogu znajduje się kilka lub kilkanaście tysięcy pozycji, dobra wyszukiwarka zaczyna mieć ogromne znaczenie. Tradycyjne rozwiązania są mocno uzależnione od słów wpisanych przez użytkownika. Jeżeli klient użyje innego określenia niż to znajdujące się w nazwie produktu albo nie zna fachowej nazwy rzeczy, której szuka, wyniki mogą być dalekie od oczekiwań.
AI pozwala podejść do tego inaczej, ponieważ może próbować rozumieć nie tylko pojedyncze słowa, lecz także intencję użytkownika. Klient zamiast wpisywać „buty trekkingowe męskie” może napisać, że szuka lekkich i wodoodpornych butów na jesienne wyjazdy w góry, najlepiej do 500 zł. System może wyłapać z takiego zdania budżet, zastosowanie, porę roku i oczekiwane cechy produktu, a następnie zestawić te informacje z katalogiem sklepu. Z punktu widzenia użytkownika jest to znacznie bardziej naturalne, ponieważ przypomina rozmowę ze sprzedawcą, któremu można po prostu opowiedzieć, czego się potrzebuje.
Takie rozwiązania nie są już tylko eksperymentem. Duże firmy handlowe inwestują w wyszukiwanie semantyczne i konwersacyjne, ponieważ znalezienie właściwego produktu ma bezpośredni wpływ na sprzedaż. Jeżeli użytkownik po dwóch czy trzech próbach nadal nie widzi odpowiednich wyników, bardzo łatwo przechodzi do konkurencji. AI może więc poprawiać doświadczenie zakupowe w dość prosty sposób: nie zmieniając samej oferty sklepu, lecz pomagając klientowi szybciej odnaleźć to, co już w niej jest.
Sklep może lepiej dopasowywać ofertę do użytkownika
Klasyczny sklep internetowy pokazuje wszystkim klientom bardzo podobny układ strony. Oczywiście można wyróżnić promocje, nowości czy produkty najczęściej kupowane, ale w dalszym ciągu większość użytkowników widzi praktycznie tę samą ofertę. AI daje możliwość znacznie bardziej zaawansowanej personalizacji, ponieważ może analizować to, jakie produkty klient oglądał wcześniej, co kupował, jakie kategorie odwiedzał, jak długo przeglądał konkretną ofertę, które produkty dodawał do koszyka i z jakich promocji korzystał.
Dzięki temu osoba, która regularnie ogląda sprzęt z wyższej półki, może zobaczyć inne rekomendacje niż klient szukający przede wszystkim okazji cenowych. Ktoś, kto wcześniej kupił aparat fotograficzny, może przy kolejnej wizycie zobaczyć obiektywy, akumulatory, torby czy karty pamięci, natomiast klient interesujący się bieganiem może otrzymać propozycje butów, zegarków sportowych albo odzieży. Nie chodzi przy tym wyłącznie o sekcję „polecane dla Ciebie”. Personalizacja może obejmować stronę główną, kolejność produktów, newslettery, reklamy, komunikaty w koszyku czy oferty wysyłane po zakupie.
Dobrze zastosowana personalizacja może być dla klienta wygodna, bo ogranicza liczbę przypadkowych produktów, przez które trzeba się przedzierać. Źle zastosowana może jednak sprawiać wrażenie nachalnej. Dlatego największe znaczenie ma nie sama możliwość analizowania zachowania użytkownika, ale sposób wykorzystania tych informacji. AI powinno ułatwiać zakup, a nie bombardować klienta propozycjami przy każdej okazji.
Rekomendacje mogą być bardziej sensowne niż zwykłe „inni kupili również”
Systemy polecające produkty działają w sklepach od dawna, ale często opierają się na dość prostych zależnościach. Klient kupuje telefon, więc sklep pokazuje etui i szkło ochronne. Kupuje ekspres do kawy, więc pojawiają się ziarna i środki do czyszczenia. AI może pójść o krok dalej i uwzględniać więcej informacji jednocześnie, dzięki czemu rekomendacje nie muszą być identyczne dla wszystkich.
Przykładowo osoba kupująca aparat może potrzebować zupełnie innego zestawu dodatków w zależności od tego, czy fotografuje wakacyjne wyjazdy, sport, czy prowadzi studio. W tradycyjnym systemie wszyscy mogą zobaczyć ten sam statyw i tę samą kartę pamięci. Bardziej zaawansowany mechanizm może natomiast próbować dopasować akcesoria do wcześniejszych wyborów użytkownika, jego budżetu i rodzaju sprzętu. Właśnie w tym miejscu AI może wspierać zarówno cross-selling, czyli sprzedaż produktów uzupełniających, jak i upselling, czyli proponowanie droższego albo bardziej rozbudowanego wariantu.
Nie oznacza to oczywiście, że każda rekomendacja musi powstawać dzięki skomplikowanemu modelowi AI. W wielu sklepach proste reguły nadal są wystarczające. Sztuczna inteligencja zaczyna być szczególnie przydatna wtedy, gdy katalog jest duży, klienci zachowują się bardzo różnie, a liczba możliwych kombinacji produktów jest tak duża, że ręczne ustalanie wszystkich zależności przestaje mieć sens.
Wirtualny doradca może przeprowadzić klienta przez zakup
Jednym z bardziej naturalnych zastosowań sztucznej inteligencji w handlu internetowym są wirtualni doradcy zakupowi. Zwykły chatbot kojarzył się dotąd przede wszystkim z odpowiedziami na pytania o dostawę, płatność czy możliwość zwrotu. Nowy typ asystenta może zachowywać się bardziej jak sprzedawca, któremu klient opisuje swoją sytuację, a nie tylko wpisuje gotowe hasło.
Wyobraźmy sobie użytkownika, który wchodzi do sklepu sportowego i pisze, że szuka prezentu dla osoby zaczynającej biegać, ma około 300 zł i nie chce kupować ubrania. System może dopytać, czy interesuje go elektronika, akcesoria albo coś związanego z regeneracją, a później przedstawić kilka konkretnych propozycji. Podobnie może działać sklep z elektroniką, kosmetykami, wyposażeniem domu czy artykułami dziecięcymi. W dużym katalogu taki doradca może znacznie skrócić drogę od wejścia na stronę do znalezienia kilku sensownych produktów.
Największą zaletą takiego rozwiązania jest to, że klient nie musi dokładnie wiedzieć, czego szuka. Może zacząć od problemu lub potrzeby, a system spróbuje przełożyć je na konkretne produkty. Właśnie dlatego konwersacyjne zakupy mogą być jednym z ważniejszych kierunków rozwoju e-commerce. Sklep przestaje być wyłącznie katalogiem, który trzeba samodzielnie przeszukiwać, a zaczyna przypominać miejsce, w którym można opisać swoją sytuację i otrzymać pomoc.
AI może odciążyć obsługę klienta
Obsługa klienta to kolejny obszar, w którym łatwo znaleźć wiele powtarzalnych czynności. W sklepach każdego dnia pojawiają się podobne pytania: gdzie jest przesyłka, kiedy zostanie wysłane zamówienie, czy dany produkt jest dostępny, jak dokonać zwrotu, czy można zmienić adres, jak otrzymać fakturę albo czy konkretny model pasuje do innego urządzenia. Wiele z tych spraw nie wymaga indywidualnej analizy przez pracownika, ponieważ odpowiedź znajduje się już w systemie.
AI może przejąć część takiej komunikacji i odpowiadać klientom także wieczorem, w weekend albo w okresie wzmożonego ruchu. Jeżeli asystent ma dostęp do danych dotyczących zamówień, może nie tylko pokazać ogólne informacje o dostawie, ale również sprawdzić status konkretnej przesyłki. Może też pomóc rozpocząć zwrot, odnaleźć odpowiednią instrukcję albo podpowiedzieć, jaki produkt będzie kompatybilny z tym kupionym wcześniej.
Najlepiej nie traktować tego jako sposobu na całkowite usunięcie człowieka z obsługi klienta. W praktyce znacznie lepszy jest model, w którym AI zajmuje się prostymi i przewidywalnymi sprawami, natomiast bardziej skomplikowane reklamacje, nietypowe pytania czy sytuacje konfliktowe trafiają do pracownika. Dzięki temu zespół obsługi może poświęcać więcej czasu tam, gdzie rzeczywiście potrzebna jest rozmowa z człowiekiem.
Tworzenie opisów produktów to dopiero początek
Generowanie treści jest najłatwiej zauważalnym zastosowaniem AI, bo nie wymaga wielkich zmian w całym sklepie. Na podstawie danych produktowych model może przygotować opis produktu, krótką zajawkę, meta description, tekst kategorii, FAQ, newsletter albo post do mediów społecznościowych. W sklepie posiadającym tysiące produktów może to oznaczać bardzo dużą oszczędność czasu, zwłaszcza jeśli wcześniej większość opisów była tworzona ręcznie.
Problem zaczyna się wtedy, gdy AI dostaje zbyt mało danych i zaczyna uzupełniać brakujące informacje na własną rękę. W przypadku artykułu blogowego drobna nieścisłość może być kłopotliwa, ale w przypadku opisu produktu może prowadzić do znacznie poważniejszych problemów. Model może dopisać funkcję, której urządzenie nie posiada, podać błędny materiał wykonania albo zasugerować zastosowanie niezgodne ze specyfikacją producenta.
Dlatego AI najlepiej traktować jako bardzo szybkiego pomocnika, a nie całkowicie samodzielnego autora katalogu produktowego. Najbezpieczniejszy proces polega na tym, że sklep dostarcza poprawne i uporządkowane dane, AI przygotowuje na ich podstawie wersję tekstu, a człowiek ją sprawdza przed publikacją. Dzięki temu automatyzacja rzeczywiście przyspiesza pracę, ale nie odbiera kontroli nad tym, co trafia do klienta.
Marketing sklepu można przygotowywać szybciej
Właściciel sklepu bardzo często potrzebuje wielu wersji tej samej informacji. Nowy produkt trzeba opisać w sklepie, później przygotować reklamę do Google, post na Facebooka, wiadomość e-mail, krótki nagłówek na stronę główną i być może jeszcze kilka wersji tekstu do testów. Sam produkt jest ten sam, ale sposób komunikacji zmienia się w zależności od kanału.
Tutaj AI może oszczędzać naprawdę sporo czasu. Na podstawie kilku najważniejszych informacji może przygotować kilka wariantów nagłówka, dłuższy opis, skróconą reklamę, propozycje tematów wiadomości czy tekst do newslettera. Człowiek nadal decyduje, który wariant ma sens i czy pasuje do marki, ale nie musi za każdym razem zaczynać pracy od pustej kartki.
Dużym plusem jest również możliwość szybkiego przygotowania różnych wersji tej samej kampanii. Jeżeli sklep chce sprawdzić, czy klienci lepiej reagują na komunikat podkreślający cenę, jakość, wygodę albo ograniczoną dostępność, przygotowanie kilku wariantów zajmuje znacznie mniej czasu. AI nie zastępuje tutaj strategii marketingowej, ale może zdecydowanie przyspieszyć jej realizację.
AI może pomóc zobaczyć coś, czego nie widać od razu w raportach
Sklepy internetowe gromadzą ogromne ilości danych, ale problemem bardzo często jest ich wykorzystanie. Sam raport z systemu sprzedażowego może zawierać setki produktów, kilka kanałów reklamowych, marże, liczbę zamówień, zwroty, wartość koszyka i dane o klientach. Przy większym sklepie ręczne analizowanie wszystkiego zaczyna zajmować wiele godzin.
AI może pomagać w wyszukiwaniu zależności i odpowiadać na znacznie bardziej naturalne pytania. Zamiast przeglądać kolejne kolumny w arkuszu, przedsiębiorca może próbować sprawdzić, które produkty sprzedają się coraz gorzej, jakie kategorie rosną najszybciej, które towary często kupowane są razem albo które kampanie przyciągają klientów wracających później po kolejne zakupy. Sztuczna inteligencja może również zwracać uwagę na nietypowe sytuacje, np. gwałtowny spadek sprzedaży produktu, który dotąd był popularny.
Nie oznacza to, że model powinien bez kontroli decydować o zakupach, promocjach czy budżecie reklamowym. Może jednak działać jak dodatkowa warstwa analityczna i szybciej wskazywać miejsca wymagające uwagi. Dla właściciela sklepu największą wartością może być właśnie to, że zamiast godzinami szukać problemu w danych, dostaje kilka konkretnych obszarów do dalszego sprawdzenia.
Lepsze przewidywanie popytu może ograniczyć problemy z magazynem
W e-commerce bardzo łatwo stracić pieniądze zarówno przez zbyt mały, jak i zbyt duży zapas. Gdy popularnego produktu zabraknie w magazynie w najważniejszym momencie sezonu, sklep traci sprzedaż. Gdy z kolei zamówi go zbyt dużo, towar może przez wiele miesięcy zajmować miejsce i blokować kapitał.
AI może pomagać przewidywać popyt na podstawie danych historycznych, sezonowości, aktualnej sprzedaży, promocji i innych sygnałów. Jeżeli wiadomo, że określona grupa produktów regularnie zaczyna rosnąć kilka tygodni przed sezonem, system może wcześniej wskazać konieczność zwiększenia zapasu. Przy większej liczbie produktów ręczne śledzenie takich zależności jest bardzo trudne, szczególnie gdy poszczególne towary mają zupełnie inne cykle sprzedaży.
Ma to znaczenie zwłaszcza w branżach mocno sezonowych. Sklep z wyposażeniem ogrodu będzie miał inne szczyty sprzedaży niż sklep z zabawkami, odzieżą zimową czy artykułami szkolnymi. AI może analizować te różnice dla konkretnych grup produktów, zamiast traktować cały magazyn w taki sam sposób.
Sztuczna inteligencja może wspierać decyzje dotyczące cen
Ustalanie ceny nie zawsze sprowadza się do prostego dodania marży do kosztu produktu. Znaczenie może mieć zapas magazynowy, sezon, zainteresowanie produktem, działania konkurencji, termin wprowadzenia nowego modelu czy wcześniejsze wyniki promocji. Przy dużej liczbie produktów ręczne analizowanie wszystkich tych czynników jest bardzo trudne.
AI może wspierać przedsiębiorcę, pokazując produkty, przy których warto rozważyć zmianę ceny, uruchomienie promocji albo zakończenie rabatu. Jeśli sprzedaż rośnie mimo braku obniżki, system może wskazać, że dalsza promocja nie jest potrzebna. Jeżeli natomiast towar zalega w magazynie i traci zainteresowanie klientów, może zasugerować, że warto zmienić cenę albo wykorzystać go w zestawie z innym produktem.
Nie warto jednak oddawać całej polityki cenowej automatowi. Cena wpływa nie tylko na bieżącą sprzedaż, lecz również na wizerunek marki i relację z klientami. AI może dostarczać informacji i rekomendacji, ale decyzja powinna uwzględniać szerszy kontekst biznesowy.
Klient może szukać produktu również za pomocą zdjęcia
W wielu branżach znalezienie produktu za pomocą słów jest zwyczajnie niewygodne. Klient widzi lampę w restauracji albo fotel w hotelu, robi zdjęcie, ale nie ma pojęcia, jak nazwać jego styl. Podobnie może być z ubraniem, butami, meblem, elementem dekoracyjnym czy akcesorium.
Wyszukiwanie wizualne pozwala przesłać zdjęcie i znaleźć w sklepie produkty o podobnym wyglądzie. To szczególnie ciekawa funkcja dla branży modowej, wnętrzarskiej i meblarskiej, gdzie wygląd produktu często ma większe znaczenie niż jego techniczna nazwa. Klient nie musi wiedzieć, że interesuje go konkretny typ lampy czy fason sukienki. Wystarczy, że pokaże przykład.
Dla sklepu jest to kolejny sposób skrócenia drogi pomiędzy zainteresowaniem klienta a odpowiednim produktem. Jeżeli użytkownik potrafi pokazać, czego szuka, ale nie umie tego dobrze opisać, tradycyjna wyszukiwarka nie zawsze mu pomoże. AI może wypełnić właśnie tę lukę.
Zmienia się też sposób, w jaki klienci trafiają do sklepów
Jedną z najciekawszych zmian związanych z AI może być to, że część procesu zakupowego zaczyna odbywać się poza samym sklepem. Użytkownik może najpierw zapytać asystenta AI o najlepszy telefon do zdjęć, ekspres do niewielkiej kuchni albo fotelik samochodowy odpowiedni dla określonego wieku dziecka. Dopiero po otrzymaniu podpowiedzi zaczyna szukać konkretnej oferty.
Dla sklepów oznacza to, że dobre dane produktowe mogą stać się jeszcze ważniejsze. Nazwa produktu, parametry, cena, dostępność, szczegółowy opis, poprawna kategoria i jasna informacja o zastosowaniu mają znaczenie nie tylko dla klienta odwiedzającego stronę, lecz także dla systemów, które próbują zrozumieć ofertę sklepu.
Może więc powstać nowy rodzaj konkurencji o widoczność. Do tej pory przedsiębiorcy zastanawiali się głównie, jak być wysoko w Google albo jak poprawić skuteczność reklam. W kolejnych latach coraz częściej mogą zadawać sobie również pytanie, czy ich produkty są wystarczająco dobrze opisane, aby systemy AI mogły je poprawnie zrozumieć i uwzględniać przy odpowiedziach na pytania klientów.
Kolejnym krokiem mogą być agenci zakupowi
Jeszcze bardziej zaawansowanym kierunkiem są tzw. agenci zakupowi. Różnica między zwykłym chatbotem a agentem polega przede wszystkim na tym, że agent nie tylko odpowiada, ale może realizować kolejne etapy zadania. Użytkownik określa, czego potrzebuje, podaje budżet i warunki, a system wyszukuje produkty, porównuje ich cechy i ogranicza wybór do kilku najlepiej dopasowanych możliwości.
Można sobie wyobrazić, że klient zamiast przeglądać kilkadziesiąt stron z laptopami napisze: „Potrzebuję laptopa do pracy biurowej i lekkiej obróbki zdjęć. Chcę ekran minimum 15 cali, 16 GB RAM i cenę do 4500 zł”. Agent może przeanalizować dostępne modele, odrzucić te niespełniające wymagań i pokazać kilka sensownych propozycji wraz z różnicami między nimi.
Taki sposób kupowania nadal się rozwija, ale dobrze pokazuje kierunek zmian. Najpierw sklepy miały zwykłe wyszukiwarki, później pojawiły się systemy rekomendacyjne, następnie chatboty i asystenci zakupowi. Kolejnym etapem może być AI, które rzeczywiście wykonuje część pracy związanej z wyborem produktu.
AI nie naprawi źle działającego sklepu
Wokół sztucznej inteligencji łatwo zbudować przekonanie, że samo wdrożenie odpowiedniego narzędzia rozwiąże problem niskiej sprzedaży, słabych opisów albo niezadowolonych klientów. W praktyce AI często tylko wzmacnia to, co już znajduje się w firmie. Jeżeli dane produktowe są niepełne, magazyn nie jest aktualizowany, regulamin jest niespójny, a baza klientów zawiera błędy, sztuczna inteligencja może te problemy powielać zamiast je rozwiązać.
Podobnie wygląda sytuacja z chatbotem. Jeżeli otrzyma dostęp do nieaktualnych informacji, zacznie udzielać nieaktualnych odpowiedzi. Jeśli system rekomendacji pracuje na słabej jakości danych, może podpowiadać przypadkowe produkty. Jeśli AI generujące treści nie dostaje poprawnych parametrów technicznych, może stworzyć opis brzmiący bardzo profesjonalnie, ale niezgodny z rzeczywistością.
Dlatego wdrażanie AI warto zaczynać nie od pytania, jakie narzędzie jest obecnie najpopularniejsze, ale od przyjrzenia się własnym procesom. Trzeba wiedzieć, gdzie firma rzeczywiście traci czas, gdzie najczęściej pojawiają się błędy i na jakim etapie klient ma największe trudności. Dopiero wtedy można zdecydować, czy sztuczna inteligencja rzeczywiście jest dobrym rozwiązaniem.
Od czego zacząć wykorzystywanie AI w e-commerce?
Mały sklep nie musi od razu budować własnego systemu rekomendacji ani inwestować w zaawansowanych agentów zakupowych. Często najlepszym początkiem są bardzo proste zastosowania, przy których łatwo sprawdzić efekt. AI może pomagać w przygotowywaniu wersji roboczych opisów produktów, tworzeniu kilku wariantów reklam, analizowaniu prostych raportów albo odpowiadaniu na najczęściej zadawane pytania klientów.
Po pewnym czasie można zobaczyć, gdzie automatyzacja rzeczywiście daje korzyść. Być może największą oszczędnością okaże się nie pisanie opisów, lecz analiza danych sprzedażowych. W innym sklepie najważniejszy może być chatbot, ponieważ pracownicy codziennie odpowiadają na dziesiątki takich samych pytań. Jeszcze gdzie indziej największy efekt przyniesie lepsza wyszukiwarka produktów.
Nie istnieje więc jedno wdrożenie AI odpowiednie dla każdego sklepu. Znacznie lepiej zaczynać od konkretnego problemu niż od technologii. Jeżeli jakaś czynność jest powtarzalna, zabiera dużo czasu albo wymaga analizowania bardzo dużej liczby danych, to właśnie tam warto sprawdzić, czy sztuczna inteligencja może coś ułatwić.
Jak AI może zmienić handel internetowy?
Największa zmiana związana ze sztuczną inteligencją nie polega na tym, że komputer potrafi dziś napisać opis produktu w kilkanaście sekund. Znacznie ważniejsze jest to, że AI może pojawić się praktycznie na każdym etapie zakupów. Może pomóc klientowi określić potrzebę, znaleźć produkt, porównać możliwości, wybrać odpowiedni wariant, uzyskać odpowiedź na pytanie i później rozwiązać problem związany z zamówieniem. Po stronie sklepu może w tym samym czasie wspierać marketing, analizę danych, zarządzanie magazynem, obsługę klientów i planowanie sprzedaży.
Nie oznacza to, że za kilka lat cały handel internetowy będzie działał bez ludzi. Bardziej prawdopodobny jest model, w którym człowiek i AI będą odpowiadać za różne części tego samego procesu. Sztuczna inteligencja przejmie część powtarzalnej pracy, szybciej przeanalizuje duże ilości danych i będzie pomagała klientowi odnaleźć się w rozbudowanej ofercie. Człowiek nadal będzie potrzebny tam, gdzie trzeba podjąć decyzję, zrozumieć nietypową sytuację, zadbać o relację albo ocenić, czy podpowiedź systemu rzeczywiście ma sens.
Dla sklepów internetowych najważniejsze może być więc nie samo posiadanie AI, lecz umiejętne wybranie miejsc, w których naprawdę poprawia ona działanie biznesu. Technologia ma największą wartość wtedy, gdy klient szybciej znajduje to, czego potrzebuje, pracownik nie musi wykonywać kolejny raz tej samej czynności, a właściciel sklepu podejmuje decyzje na podstawie lepiej uporządkowanych informacji. W takim ujęciu AI nie jest dodatkiem do e-commerce ani chwilową modą, ale kolejnym narzędziem, które stopniowo zmienia sposób prowadzenia sprzedaży w internecie.
