AI-დან ონლაინ-მაღაზიაში მისული მომხმარებელი 53%-ით მეტ შემოსავალს ტოვებს

Adobe Analytics-ის მონაცემებით, მაისში AI ინსტრუმენტებიდან ამერიკულ საცალო საიტებზე გადასულმა ვიზიტებმა თითო სესიაზე 53%-ით მეტი შემოსავალი შექმნა, ვიდრე სხვა ტრაფიკმა. ასეთი მომხმარებლები 54%-ით უფრო ხშირად ასრულებდნენ შეძენას და მაღაზიის ვებგვერდზე 53%-ით მეტ დროს ატარებდნენ.

AI-დან მომავალი ტრაფიკი წინა წელთან შედარებით 138%-ით გაიზარდა. მომხმარებელი chatbot-ს ხშირად უკვე კონკრეტული მიზნისთვის ეკითხება — მაგალითად, რომელი ლეპტოპი შეეფერება განსაზღვრულ ბიუჯეტსა და სამუშაოს. მაღაზიაში გადასვლის მომენტში მას არჩევანის ნაწილი უკვე გაკეთებული აქვს, ამიტომ შეძენასთან უფრო ახლოს შეიძლება იყოს, ვიდრე შემთხვევითი ვიზიტორი.

შემოსავალი ერთ ვიზიტზე სასარგებლო მაჩვენებელია, რადგან მხოლოდ ნახვების რაოდენობას არ ითვლის. ის აერთიანებს შეძენის ალბათობასა და კალათის ღირებულებას. თუმცა 53%-იანი სხვაობა არ ამტკიცებს, რომ მიზეზი მხოლოდ AI არის: ამ არხს შესაძლოა თავიდანვე უფრო მოტივირებული და მაღალი შემოსავლის მქონე მომხმარებლები იყენებდნენ.

ბიზნესისთვის პრაქტიკული დასკვნაა, რომ პროდუქტის ინფორმაცია ადამიანთან ერთად AI სისტემისთვისაც გასაგები უნდა იყოს. ზუსტი დასახელება, ფასი, მარაგი, ტექნიკური მახასიათებლები, მიწოდების პირობები და შედარებადი მონაცემები მოდელს სწორი რეკომენდაციის მომზადებაში ეხმარება. ბუნდოვანი ან მოძველებული გვერდი ახალ გაყიდვის არხში მაღაზიას უხილავს გახდის.

მაღაზიამ წყაროს ხარისხი საკუთარ ანალიტიკაში ცალკე უნდა გაზომოს: რამდენი ვიზიტორი მოდის თითო AI პლატფორმიდან, რას ყიდულობს, რამდენს აბრუნებს და რამდენად ხშირად ბრუნდება. მაღალი პირველი შეკვეთა კარგი დასაწყისია, მაგრამ არხის რეალური ღირებულება მაშინ ჩანს, როცა მოზიდვის ხარჯი, დაბრუნება და მომხმარებლის ხანგრძლივი შემოსავალიც ითვლება.

მოკლე შეჯამება: AI რეკომენდაციები ონლაინ-ვაჭრობისთვის უკვე მხოლოდ ექსპერიმენტი აღარ არის — ისინი მზარდ და მაღალი შედეგის ტრაფიკს ქმნის. მაგრამ საცალო კომპანიამ საერთო ბაზრის მონაცემი საკუთარ მტკიცებულებად არ უნდა მიიღოს. მოგებული იქნება ის, ვინც პროდუქტების მონაცემებს მოაწესრიგებს და თითოეული AI არხის რეალურ გაყიდვებს ზუსტად გაზომავს.