Sztuczna inteligencja (AI) w e-commerce – zastosowania i korzyści

Sztuczna inteligencja – w telegraficznym skrócie – pozwala systemom IT uczyć się na podstawie danych i podejmować decyzje bez konieczności programowania każdej możliwej sytuacji z osobna. Zastosowanie AI w e-commerce umożliwia w ten sposób automatyzację ogromnej części procesów, które napędzają sprzedaż: narzędzia oparte na sztucznej inteligencji mogą zająć się tworzeniem rekomendacji produktowych dla klientów, ułatwić tworzenie treści na stronę sklepu, zautomatyzować wysyłkę maili czy nawet zmieniać ceny produktów na podstawie danych o popycie.

Pod pojęciem sztucznej inteligencji kryje się cały zbiór technologii. Warto rozróżniać przynajmniej te podstawowe, na których opiera się większość narzędzi AI w sklepach internetowych.

Ktoś mógłby powiedzieć, że narzędzi do automatyzacji dla e-sklepów powstało setki, a nawet tysiące, na długo przed ChatemGPT i „rewolucją AI”. To prawda, tyle że takie programy działają według sztywnych reguł, które trzeba opracować dla każdego scenariusza. Świetnym przykładem byłyby klasyczne narzędzia do mailingu, które działały na zasadzie: „jeśli klient doda produkt do koszyka, ale nie dokończy zakupu, wyślij mu e-mail z przypomnieniem po 24 godzinach". Każdy klient dostawał tę samą wiadomość, o tej samej porze, niezależnie od tego, dlaczego porzucił koszyk.

Narzędzia AI w sprzedaży online dają o wiele większą elastyczność, bo są w stanie samemu dostosować swoje działania do sytuacji.

InsightAce Analytics w swoim raporcie z 2025 r. szacuje, że w ciągu najbliższych pięciu lat rynek narzędzi opartych na sztucznej inteligencji w handlu elektronicznym osiągnie wartość 16,8 miliarda dolarów. Z jednego, prostego powodu – e-sklepy będą po nie sięgać jeszcze chętniej, bo w ten sposób mogą:

• zwiększyć konwersję;
• zaoferować bardziej spersonalizowane doświadczenie użytkownika;
• obniżyć koszty działalności.

Coraz więcej sklepów przynajmniej próbuje wdrażać systemy, w których cena produktu zmienia się w zależności od popytu czy cen konkurencji. O zaletach dynamic pricing więcej możesz przeczytać w tekście Dynamic Pricing Doesn’t Have to Alienate Your Customers, opublikowanym rok temu przez Harvard Business Review. Najważniejsze jest to, że taki system cenowy potrafi przełożyć się na wzrost konwersji rzędu nawet 15-20%.

Inny przykład? Rekomendacje produktowe. Silniki rekomendacji oparte na AI dobierają propozycje ofert na bazie ogromnej ilości danych – biorą pod uwagę zachowania użytkowników o podobnym profilu, cechy produktów, historię zakupów danego klienta… Dobrze wdrożony system może przynieść wzrost sprzedaży o kolejne kilkanaście procent; kilka lat temu eksperci z McKinsey szacowali, że nawet 35% udanych transakcji Amazon zawdzięcza właśnie rekomendacjom.

Oczywiście, konwersję można też zwiększać pośrednio, na przykład poprawiając UX całego sklepu.

Jak pokazuje badanie State of the Connected Customer, przeprowadzone przez Salesforce w 2023 roku, aż 73% klientów e-sklepów oczekuje dziś, aby ich doświadczenie było jak najmocniej spersonalizowane. Z pomocą sztucznej inteligencji da się to zrobić. Idealnym przykładem mogłyby być coraz częściej widoczne na stronach e-sklepów chatboty, które potrafią nie tylko odpowiedzieć na proste pytania (np. o czas dostawy), ale nawet… pomóc znaleźć idealny produkt.

Spójrzmy teraz od drugiej strony – bo zastosowanie sztucznej inteligencji w e-commerce może też obniżyć wydatki.

Skoro więc mówimy o chatbotach, w ubiegłym roku analitycy Gartnera stwierdzili, że w ciągu najbliższych kilku lat już 80% zgłoszeń do działów obsługi klienta będzie rozwiązywanych właśnie przez sztuczną inteligencję… co może obniżyć koszty operacyjne o nawet 30%! Podobnie wygląda to w logistyce, gdzie już teraz systemy oparte na AI pomagają w optymalizacji praktycznie każdego odcinka łańcucha dostaw – od składania zamówień, przez magazyn, po „ostatnią milę”, redukując koszty na kolejnych etapach o 10-20% (za analizą Harnessing the power of AI in distribution operations, opublikowaną w 2024 r. przez McKinsey).

Pozostaje tylko ważne pytanie, które sugerowaliśmy w leadzie: w których obszarach działalności e-commerce wdrożenie narzędzi AI naprawdę ma teraz sens, a nie jest po prostu kolejną nowinką?

Łatwo dojść do wniosku, że technologie AI w e-commerce pojawiają się teraz na każdym kroku. Bo jeśli klient trafił do sklepu przez reklamę na Facebooku, to algorytm ją stargetował pod jego zainteresowania. Jeżeli jest już na stronie sklepu i zastanawia się, czy wybrać laptop za 3000, czy jednak za 3500 zł – całkiem prawdopodobne, że stało się to dlatego, że właśnie algorytm polecił mu na karcie produktowej ofertę z większą ilością RAMu.

Gdy już przejdzie do checkoutu, możliwe, że zobaczy propozycję, aby dokupić myszkę albo pada do gier, jeśli na podstawie historii zakupów AI oceni, że klient jest zapalonym graczem. A gdy tydzień po zakupie otrzyma maila z prośbą o wystawienie opinii… i pytaniem, czy chciałby zamówić jeszcze podstawkę, oczywiście dopasowaną do swojego nowego sprzętu – za automatyzacją wysyłki tych wiadomości i ich personalizacją w e-commerce też raczej stoi sztuczna inteligencja. Tak samo, jak za chatbotem, którego klient zdążył wcześniej spytać o termin dostawy.

To oczywiście idealny scenariusz, ale dobrze pokazuje, że wykorzystanie AI w e-commerce pozwala zwiększyć szanse na 1) konwersję, 2) „podbicie” wartości koszyka i 3) retencję klienta na każdym etapie lejka zakupowego.

A jak to zrobić? Na sam koniec przygotowaliśmy jeszcze pięć praktycznych wskazówek, od czego zacząć.