Дедалі більше покупців звертаються до штучного інтелекту за порадою щодо покупок, але частина з них потім шкодує про такі рішення. Про це свідчать результати нового опитування, опубліковані Retail Dive. Йдеться не про поодинокі випадки, а про системну проблему: ШІ-рекомендації можуть бути неточними, не враховувати індивідуальні потреби або просувати товари, які не відповідають запитам користувача.
Для українського ринку е-комерції це важливий сигнал. Багато локальних інтернет-магазинів і маркетплейсів уже використовують ШІ для персоналізації видачі, підбору супутніх товарів і чат-ботів, які радять, що купити. Якщо такі рекомендації виявляться неякісними, це б'є по конверсії та повторних покупках. Споживач, який одного разу купив за порадою алгоритму і розчарувався, рідше повертається на платформу.
Опитування не наводить конкретних цифр щодо відсотка незадоволених, але сам факт того, що покупці «обпеклися», вказує на прогалину в тестуванні ШІ-моделей. Рітейлери, які впроваджують рекомендаційні системи, часто орієнтуються на метрики кліків і додавань у кошик, а не на довгострокову задоволеність. Це призводить до того, що алгоритм оптимізується під короткострокові продажі, а не під реальні потреби клієнта.
Українським командам варто звернути увагу на кілька моментів. По-перше, потрібно збирати зворотний зв'язок після покупки: чи задоволений клієнт товаром, чи радив би він його іншим. По-друге, варто тестувати ШІ-рекомендації на невеликих групах користувачів, перш ніж масштабувати на всю аудиторію. По-третє, не варто повністю покладатися на алгоритм — людський досвід категорійного менеджера чи продакт-менеджера досі відіграє ключову роль.
Світові дослідження вже показували, що надмірна автоматизація персоналізації без контролю якості призводить до зниження довіри. Наприклад, у США та Європі рітейлери стикалися з тим, що чат-боти давали абсурдні поради або пропонували товари, яких не було в наявності. Український ринок поки що на ранній стадії впровадження ШІ в е-комерції, і саме зараз можна уникнути цих помилок.
Практичний висновок для українських команд: якщо ви використовуєте ШІ для рекомендацій, перевіряйте не лише CTR, а й частку повернень, скарги та повторні покупки. Інвестуйте в якість даних і навчання моделей на реальних запитах користувачів. І пам'ятайте: ШІ — це інструмент, а не заміна розумінню клієнта. Довіра покупця будується роками, а руйнується одним поганим досвідом.