Kde a jak začít s AI v e-commerce: Praktický plán

“Pravda je, že o AI mluví všichni, mnoho ji vyzkoušelo, ale jen málo e-commerce podniků ji používá systematicky a úspěšně. Vědět, kde a jak začít s AI, se stalo klíčovým pro kontinuální růst podnikání, zejména když se nákupní chování rychle mění.” - Michal Lichner

Na nedávné konferenci Mastermind Pezinok představil Michal Lichner, CMO a vedoucí obchodního rozvoje ve společnosti Quality Unit (společnosti za FlowHunt), plán pro e-commerce podniky navigující adopci AI.

Čerpaje z dvacetiletých zkušeností společnosti Quality Unit obsluhující 150 milionů koncových uživatelů globálně napříč jejich portfoliem SaaS produktů, se nezastavil pouze u rutinně diskutovaného “proč” za implementací AI, ale přinesl jasné otestované rady ohledně “kde” a “jak”, na kterých se tolik podniků zasekává. Zde je jeho rámec.

Naléhavost: Pochopení změny

Než se ponoříte do implementace, musíte pochopit, proč AI vyžaduje pozornost právě teď. Statistiky malují jasný obraz trhu v transformaci. Google nadále dominuje zhruba 90 % tradičních dotazů ve vyhledávačích globálně, ale vyhledávání poháněné AI mění způsob, jakým uživatelé interagují s touto dominancí. AI Přehledy se nyní objevují přibližně v 18 % výsledků vyhledávání Google , což představuje hybridní přístup, kde AI odpovědi doplňují tradiční odkazy.

Ale když se uživatelé obrátí na AI přehledy, kliknutí na externí webové stránky klesají až o 75 % . Lidé stále častěji získávají odpovědi přímo v AI rozhraních, aniž by navštívili původní zdroje. Zatímco růst návštěvnosti z AI vyhledávání vykazuje explozivní meziroční nárůsty v některých zprávách, včetně tvrzení o 721% růstu. Musíme mít na paměti, že statistiky jsou stále omezené.

To řečeno, poznatky z roku 2025 ukazují, že zatímco vyhledávání založené na AI je stále daleko od dohánění standardního vyhledávání, roste exponenciálně rychleji. Ale tento posun zatím není o objemu dotazů. Jde o pokles míry prokliků a posun k dlouhým konverzačním dotazům žádajícím “vysvětlit, porovnat, rozhodnout”.

Chování zákazníků se vyvíjí. Díky vyhledávání a zdrojům v reálném čase nyní uživatelé s radostí přijímají AI doporučení a shrnutí bez potřeby dalšího výzkumu. Také stále více přijímají chatová vyhledávací rozhraní oproti vyhledávačům. Adopce se liší podle trhu, přičemž USA a Čína vykazují míru adopce 20-45 %, zatímco EU zaostává na přibližně 10 % kvůli regulačním úvahám.

Obchodní nutnost se stává jasnou: přizpůsobte se tomu, jak zákazníci vyhledávají a nakupují, nebo riskujete, že se stanete neviditelnými.

Rozhodnutí: Která oblast vyžaduje vaši pozornost

Místo pokusu implementovat AI všude najednou vyberte primární oblast zaměření. Michal nastínil tři hlavní domény, kde mohou e-commerce podniky efektivně nasadit AI:

Zvyšování prodeje. Tato cesta se zaměřuje na zlepšení efektivity upsellingu a cross-sellingu, zvyšování velikosti košíku prostřednictvím lepších doporučení produktů a pomoc zákazníkům při optimálních nákupních rozhodnutích. AI systémy mohou analyzovat vzorce chování zákazníků a navrhovat doplňkové produkty mnohem přesněji než tradiční systémy založené na pravidlech.

Zlepšování zákaznické podpory. Podpůrný úhel řeší prodloužené provozní hodiny, potenciálně umožňující dostupnost 24/7, a zároveň zvyšuje časy odezvy a kvalitu odpovědí. AI nezažívá únavu ani emoční stres, udržuje konzistentní kvalitu odpovědí i během období s vysokým objemem.

Vytváření nového webového obsahu. Tvorba obsahu představuje střednědobou až dlouhodobou růstovou strategii, vytváření textu optimalizovaného pro organické vyhledávání a AI citace, přičemž vytváří bohatší a rozmanitější stránky plné rad, tipů a nápadů, které slouží jak tradičním vyhledávačům, tak AI systémům.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Výzvy: Realita vs. očekávání

Michal se nevyhýbal pojmenování překážek, které mohou změnit dvoudenní implementační plán na tříměsíční projekt bez jasného konce. Zaměřil se hlavně na výzvy pro prodejní a zákaznické oddělení.

Výzvy prodejního oddělení

Na prodejní frontě podniky často zjišťují, že jejich infrastruktura prostě není připravena:

• AI chatbot může být technicky připraven s jednoduchou JavaScript integrací, ale CMS postrádá API.
• XML zdroje produktů navržené výhradně pro reklamu se ukážou jako nedostatečné pro konverzační obchod.
• Integrace ERP prodlužují časové harmonogramy a stále postrádají potřebná data.
• Funkce webového vyhledávání selhává, protože AI boti nejsou na seznamu povolených.

“I když je systém spuštěn, očekávání se stávají nepřítelem. Podniky očekávají perfektní doporučení od prvního dne, porovnávají svou AI s prodejními profesionály s desetiletou zkušeností spíše než s juniorním personálem ve školení. Požadují 100% přesnost na otázky, které nikdo ve skutečnosti ještě nepoložil,” dodává Michal.

Výzvy oddělení zákaznických služeb

Zákaznická podpora čelí paralelním výzvám. Znalosti existují, ale nejsou připraveny pro AI. Další běžné výzvy zákaznických služeb jsou:

• FAQ jsou zastaralé nebo příliš obecné.
• Průvodce byly napsány pro lidi, ne pro stroje.
• Každý agent podpory odpovídá na otázky jinak, což vytváří nekonzistentní tréninková data.
• Historické informace jsou rozptýleny napříč e-mailem, chatem, helpdesk systémy a dokumenty bez jediného zdroje pravdy.

Problém s očekáváním zde přetrvává také. Společnosti očekávají okamžité snížení počtu tiketů, zapomínají, že AI se musí nejprve učit z reálných otázek zákazníků. Porovnávají výkon AI s jejich nejlepšími seniorními agenty spíše než s průměrným výkonem týmu.

Plán: Krok za krokem přístup

Michal Lichner rozděluje svůj implementační rámec AI do tří fází: analýza, příprava a nasazení.

Fáze 1: Analyzujte současný stav

Začněte sledováním, jak AI platformy aktuálně odkazují na vaši značku. Nástroje jako AmICited.com umožňují podnikům sledovat konkrétní výzvy a zjistit, kdy AI systémy zmiňují jejich značku a produkty. To odhaluje mezery ve viditelnosti AI a identifikuje příležitosti ke zlepšení. Pochopení toho, kde se objevujete, kde se objevují vaši konkurenti a kde se neobjevujete ani vy, odhaluje konkurenční prostředí v AI zprostředkovaném objevování.

Fáze 2: Připravte podpůrné materiály pro AI

Pokračujte zajištěním, že máte všechny materiály pro AI, aby se mohla učit a být co nejefektivnější.

Pro prodej byste měli vytvořit strukturovaný obsah podle tržních standardů:

• Popisy produktů by měly zahrnovat titulky zaměřené na výhody, klíčové výhody, technické specifikace, případové studie a signály důvěry jako certifikace a recenze.
• Příklady použití potřebují jasné uživatelské persony, prohlášení o problémech, vysvětlení řešení, konkrétní scénáře a konkrétní výsledky.
• FAQ založené na fázích zákaznické cesty, např. otázky před prodejem a po prodeji, doručení a vrácení, použití a konkurenti.
• Blogový obsah vysvětlující problémy, poskytující vysvětlení a řešení, tipy a FAQ.

Přípravy zákaznické podpory vyžadují jiné struktury:

• Znalostní báze potřebují logickou organizaci minulých odpovědí, průvodců a řešení.
• Reklamační politika musí zahrnovat krok za krokem dokumentaci detailující typy, časové harmonogramy, rozhodovací scénáře a běžné důvody schválení nebo zamítnutí.
• Politiky výměny a vrácení potřebují explicitní pravidla, podmínky, časové rámce a výjimky.

Pravidla eskalace Definování jasných pravidel eskalace je kritické pro obě implementace:

• Dokumentujte přesně, kdy by měla AI odpovídat samostatně a kdy musí přenést na lidské agenty.
• Stanovte obchodní omezení ohledně toho, co AI nemůže slíbit, včetně jednorázových slev, výjimek a individualizovaných rozhodnutí.

Fáze 3: Nasaďte a optimalizujte

Technická integrace přichází až po přípravě obsahu, ne před ní. Michal důrazně varuje před důvěrou vývojářům, kteří tvrdí, že “verze 1 bude samozřejmě hrozná”. Interní testování by mělo validovat základní funkčnost před jakýmkoli externím spuštěním. Externí nasazení vyžaduje měřená očekávání, ne emocionální rozhodování.

Tato filozofie nasazení zdůrazňuje začátek s nejjednodušími AI úkoly jako prvními. Tímto způsobem můžete budovat důvěru, chápat hodnotu a vytvářet momentum. Jako vedlejší produkt, obsah připravený pro AI také často vylepšuje tradiční výkon PPC a SEO.

Jakmile spustíte, je čas na kontinuální optimalizaci. To není selhání plánování, ale inherentní charakteristika AI systémů, které se učí z reálných interakcí. Sledujte metriky zapojení, monitorujte dopad na konverze a leady, identifikujte otázky, se kterými AI bojuje, a udržujte plány zlepšování místo spěchu s vypínáním systémů při prvním náznaku nedokonalosti.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Kontrola reality: Kontrolní seznamy před spuštěním

Michal poskytl detailní kontrolní seznamy jak pro prodejní, tak pro zákaznickou podporu implementace. Nejsou to aspirační cíle, ale praktická posouzení připravenosti.

Pro prodejní boty:

• Ověřte, že AI má přístup k aktuálním portfoliím produktů a pracuje s výhodami spíše než jen se specifikacemi.
• Potvrďte definované případové studie a ujistěte se, že AI rozumí potřebám cílového publika.
• Zkontrolujte stav integrace, včetně záložních možností pro situace, kdy je přístup k API omezený.
• Zajistěte, aby tón hlasu byl v souladu s identitou značky, vyhýbejte se agresivnímu prodeji ve prospěch užitečných doporučení.
• Ověřte, že vícejazyčná podpora jde nad rámec jednoduchého překladu slovo od slova. Měla by zahrnovat lokalizované informace o produktech a regionální terminologii.

Nejdůležitější je, že očekávání musí být realistická. Vzdejte se požadavku dokonalosti od začátku a jednoduše přijměte, že AI se zlepšuje iterací. Porovnávejte výkon s juniorním personálem ve školení, ne s nejlepšími pracovníky s letitými zkušenostmi. Vytvářejte konkrétní vzdělávací plány spíše než vágní naděje a nápady.

Připravenost zákaznické podpory vypadá trochu jinak:

• Ověřte přístup AI k aktuálním FAQ a zpracované historii podpory.
• Potvrďte jasné odpovědi na otázky po nákupu a dokumentované reklamační procesy.
• Definujte přesné spouštěče eskalace, kde AI přiznává mezery ve znalostech a hladce přechází na lidské agenty.
• Stanovte ochranné mantinely ohledně toho, co AI nemůže slíbit, aby se zabránilo falešným očekáváním zákazníků.
• Monitorujte míry odklonění ukazující, kolik tiketů AI vyřeší samostatně.
• Sledujte CSAT skóre a zpětnou vazbu na AI odpovědi.

Nezapomeňte zajistit, aby vaše podpůrné týmy proaktivně pracovaly na zlepšování AI odpovědí místo zacházení se systémem jako se statickým experimentem.

Propojení rámce

Michalův strategický plán poskytuje základ pro implementaci AI v e-commerce, řeší kritické otázky, kde začít a jak se připravit. Pokud vás zajímají další kroky, podívejte se na naše další články ze série:

Automatizace podpory Jozefa Štofiry demonstruje, jak se tyto principy převádějí do provozní reality – konkrétní AI funkce, které zvládají interakce se zákazníky, jakmile připravíte základy, které Lichner nastiňuje.

Technický hloubkový ponor Viktora Zemana poskytuje infrastrukturní vrstvu, která dělá váš obsah připravený pro AI objevitelným jak prostřednictvím tradičního vyhledávání, tak AI citací, zajišťuje, že vás zákazníci mohou najít na prvním místě.

Společně tyto tři perspektivy tvoří kompletní obraz: strategické plánování, operační realizace a technická infrastruktura pro e-commerce v AI zprostředkovaném obchodním prostředí.

Závěr

To, co odlišuje tento přístup od klasického AI evangelismu, je důraz na realistická očekávání a postupný pokrok. Michal opakovaně varoval před perfekcionismem, který paralyzuje implementaci. AI systém, který zvládá 70 % dotazů od začátku a zároveň se neustále učí zlepšovat, představuje úspěch, ne selhání. Přemýšlejte o AI jako o novém zaměstnanci, který potřebuje nejprve školení a dostatek času, aby prokázal svou hodnotu. Porovnávání AI s vašimi nejlepšími zaměstnanci zaručuje zklamání. Porovnávání s adekvátními zaměstnanci při poskytování strukturovaných příležitostí ke zlepšení vytváří udržitelný pokrok.

Adopce AI v e-commerce již není volitelná. Otázka není, zda implementovat AI, ale jak to udělat efektivně, aniž by se vykolejily operace nebo padli za oběť emočnímu rozhodování a předčasnému perfekcionismu. Pamatujte, že implementace AI je cesta kontinuálního zlepšování. Společnosti, které přijmou tuto filozofii a zároveň následují strukturované implementační rámce, se postaví do pozice, aby prosperovaly, jak vyhledávání a obchod stále více proudí prostřednictvím AI zprostředkovatelů.

Složitost integrace je reálná, ale zvládnutelná. Když API neexistují, fungují záložní přístupy. Ruční zadávání dat, CSV soubory a web scraping poskytují prozatímní řešení, zatímco se vyvíjejí správné integrace. Perfektní technická architektura může počkat. Užitečná AI asistence nemůže.