Praktyczne ramy wdrażania AI w e-commerce od CMO Quality Unit. Dowiedz się, od czego zacząć, jakie są typowe wyzwania, strategie przygotowania treści i realistyczne harmonogramy wdrożenia oparte na rzeczywistych doświadczeniach.
“Prawda jest taka, że wszyscy mówią o AI, wielu go wypróbowało, ale tylko nieliczne firmy e-commerce używają go systematycznie i skutecznie. Wiedza o tym, gdzie i jak zacząć z AI, stała się niezbędna dla ciągłego wzrostu biznesu, zwłaszcza że zachowania zakupowe szybko się zmieniają.” - Michal Lichner
Na niedawnej konferencji Mastermind Pezinok, Michal Lichner, CMO i lider rozwoju biznesu w Quality Unit (firmie stojącej za FlowHunt), przedstawił plan działania dla firm e-commerce poruszających się w obszarze adopcji AI.
Czerpiąc z dwudziestoletniej historii Quality Unit w obsłudze 150 milionów użytkowników końcowych na całym świecie w ramach ich pakietu produktów SaaS, nie zatrzymał się tylko na przedstawieniu rutynowo omawianego “dlaczego” za wdrożeniem AI, ale przyniósł jasne, przetestowane porady dotyczące “gdzie” i “jak”, na których tak wiele firm się zatrzymuje. Oto jego ramy działania.
Zanim zagłębisz się we wdrożenie, musisz zrozumieć, dlaczego AI wymaga uwagi teraz. Statystyki malują wyraźny obraz rynku w okresie przejściowym. Google nadal dominuje w około 90% zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach na całym świecie, ale wyszukiwanie wspierane przez AI zmienia sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z tą dominacją. Przeglądy AI pojawiają się teraz w około 18% wyników wyszukiwania Google , reprezentując hybrydowe podejście, w którym odpowiedzi AI uzupełniają tradycyjne linki.
Ale kiedy użytkownicy zwracają się do przeglądów AI, kliknięcia na zewnętrzne strony internetowe spadają nawet o 75% . Ludzie coraz częściej otrzymują odpowiedzi bezpośrednio w interfejsach AI, nigdy nie odwiedzając oryginalnych źródeł. Podczas gdy wzrost ruchu z wyszukiwania AI pokazuje eksplozywne wzrosty z miesiąca na miesiąc w niektórych raportach, w tym twierdzenia o wzroście o 721%, musimy mieć na uwadze, że statystyki są nadal ograniczone.
Biorąc to pod uwagę, spostrzeżenia z 2025 roku pokazują, że chociaż wyszukiwanie oparte na AI jest jeszcze daleko od dogonięnia standardowego wyszukiwania, rośnie ono wykładniczo szybciej. Ale ta zmiana nie dotyczy jeszcze wolumenu zapytań. Chodzi o spadek współczynników klikalności i przejście w kierunku długoogonowych zapytań konwersacyjnych proszących o “wyjaśnij, porównaj, zdecyduj”.
Zachowanie klientów ewoluuje. Dzięki wyszukiwaniu w czasie rzeczywistym i źródłom, użytkownicy teraz chętnie akceptują rekomendacje i podsumowania AI bez potrzeby dodatkowych badań. Coraz częściej przyjmują również interfejsy wyszukiwania oparte na czacie zamiast wyszukiwarek. Adopcja różni się w zależności od rynku, przy czym USA i Chiny wykazują wskaźniki adopcji na poziomie 20-45%, podczas gdy UE pozostaje w tyle z około 10% ze względu na kwestie regulacyjne.
Konieczność biznesowa staje się jasna: dostosuj się do sposobu, w jaki klienci szukają i kupują, lub ryzykuj staniem się niewidocznym.
Zamiast próbować wdrażać AI wszędzie naraz, wybierz główny obszar skupienia. Michal nakreślił trzy główne domeny, w których firmy e-commerce mogą skutecznie wdrażać AI:
Zwiększanie sprzedaży. Ta ścieżka koncentruje się na poprawie skuteczności upsellingu i cross-sellingu, zwiększaniu rozmiaru koszyka poprzez lepsze rekomendacje produktów oraz pomaganiu klientom w podejmowaniu optymalnych decyzji zakupowych. Systemy AI mogą analizować wzorce zachowań klientów i sugerować produkty komplementarne znacznie dokładniej niż tradycyjne systemy oparte na regułach.
Poprawianie obsługi klienta. Aspekt wsparcia dotyczy wydłużonych godzin obsługi, potencjalnie umożliwiając dostępność 24/7, przy jednoczesnym zwiększaniu czasów odpowiedzi i jakości odpowiedzi. AI nie doświadcza zmęczenia ani stresu emocjonalnego, utrzymując spójną jakość odpowiedzi nawet w okresach dużego natężenia.
Tworzenie nowych treści internetowych. Tworzenie treści reprezentuje średnio- i długoterminową strategię wzrostu, produkując teksty zoptymalizowane pod wyszukiwanie organiczne i cytowania AI, tworząc bogatsze, bardziej zróżnicowane strony wypełnione poradami, wskazówkami i pomysłami, które służą zarówno tradycyjnym wyszukiwarkom, jak i systemom AI.
Rozpocznij bezpłatny okres próbny już dziś i zobacz rezultaty w ciągu kilku dni.
Michal nie unikał nazywania przeszkód, które mogą zamienić dwudniowy plan wdrożenia w trzymiesięczny projekt bez wyraźnego punktu końcowego. Skupił się głównie na wyzwaniach dla działów sprzedaży i obsługi klienta.
Na froncie sprzedaży firmy często odkrywają, że ich infrastruktura po prostu nie jest gotowa:
“Nawet po uruchomieniu, oczekiwania stają się wrogiem. Firmy oczekują perfekcyjnych rekomendacji od pierwszego dnia, porównując swoje AI do profesjonalistów sprzedaży z dziesięcioletnim doświadczeniem, a nie do młodszych pracowników w trakcie szkolenia. Żądają 100% dokładności na pytania, których nikt jeszcze nie zadał.”, dodaje Michal.
Obsługa klienta staje przed równoległymi wyzwaniami. Wiedza istnieje, ale nie jest gotowa na AI. Inne typowe wyzwania obsługi klienta to:
Problem oczekiwań utrzymuje się również tutaj. Firmy przewidują natychmiastowe zmniejszenie liczby zgłoszeń, zapominając, że AI musi najpierw uczyć się na rzeczywistych pytaniach klientów. Porównują wydajność AI do swoich najlepszych starszych agentów, a nie do średniej wydajności zespołu.
Michal Lichner dzieli swoje ramy wdrażania AI na trzy fazy: analiza, przygotowanie i wdrożenie.
Zacznij od monitorowania, jak platformy AI obecnie odnoszą się do Twojej marki. Narzędzia takie jak AmICited.com pozwalają firmom śledzić konkretne zapytania i odkrywać, kiedy systemy AI wspominają ich markę i produkty. To ujawnia luki w widoczności AI i identyfikuje możliwości poprawy. Zrozumienie, gdzie się pojawiasz, gdzie pojawiają się Twoi konkurenci i gdzie nie pojawia się żaden z was, odsłania krajobraz konkurencyjny w odkrywaniu pośredniczonym przez AI.
Kontynuuj, upewniając się, że masz wszystkie materiały, aby AI mogło się uczyć i być tak skuteczne, jak to możliwe.
W przypadku sprzedaży powinieneś stworzyć ustrukturyzowane treści zgodne ze standardami rynkowymi:
Przygotowania do obsługi klienta wymagają innych struktur:
Zasady eskalacji Określenie jasnych zasad eskalacji jest kluczowe dla obu wdrożeń:
Integracja techniczna następuje po przygotowaniu treści, a nie przed. Michal ostro ostrzega przed ufaniem programistom, którzy twierdzą, że “wersja 1 oczywiście będzie okropna”. Testy wewnętrzne powinny zweryfikować podstawową funkcjonalność przed jakimkolwiek uruchomieniem zewnętrznym. Wdrożenie zewnętrzne wymaga wyważonych oczekiwań, a nie emocjonalnego podejmowania decyzji.
Ta filozofia wdrażania podkreśla rozpoczynanie od najprostszych zadań AI. W ten sposób budujesz zaufanie, rozumiesz wartość i tworzysz dynamikę. Jako produkt uboczny, treści gotowe na AI często również poprawiają tradycyjną wydajność PPC i SEO.
Po uruchomieniu nadszedł czas na ciągłą optymalizację. To nie jest porażka planowania, ale nieodłączna cecha systemów AI, które uczą się z interakcji w rzeczywistym świecie. Śledź metryki zaangażowania, monitoruj wpływ na konwersje i leady, identyfikuj pytania, z którymi AI ma problemy i utrzymuj plany ulepszeń zamiast spieszyć się z wyłączeniem systemów przy pierwszym znaku niedoskonałości.
Otrzymuj najnowsze wskazówki, trendy i oferty za darmo.
Michal dostarczył szczegółowe listy kontrolne zarówno dla wdrożeń sprzedaży, jak i obsługi klienta. Nie są to aspiracyjne cele, ale praktyczne oceny gotowości.
Dla botów sprzedażowych:
Co najważniejsze, oczekiwania muszą być realistyczne. Zrezygnuj z wymagania perfekcji od początku i po prostu zaakceptuj, że AI ulepsza się poprzez iterację. Porównuj wydajność do młodszych pracowników w trakcie szkolenia, a nie do najlepszych wykonawców z latami doświadczenia. Opracuj konkretne plany uczenia się zamiast niejasnych nadziei i pomysłów.
Gotowość obsługi klienta wygląda nieco inaczej:
Nie zapomnij upewnić się, że Twoje zespoły wsparcia proaktywnie pracują nad poprawą odpowiedzi AI, zamiast traktować system jako statyczny eksperyment.
Strategiczny plan działania Michala stanowi podstawę wdrażania AI w e-commerce, odpowiadając na kluczowe pytania, od czego zacząć i jak się przygotować. Jeśli jesteś zainteresowany kolejnymi krokami, sprawdź nasze inne artykuły z serii:
Automatyzacja wsparcia Jozefa Štofiry demonstruje, jak te zasady przekładają się na rzeczywistość operacyjną — konkretne funkcje AI, które obsługują interakcje z klientami po przygotowaniu podstaw nakreślonych przez Lichnera.
Techniczne pogłębienie Viktora Zemana zapewnia warstwę infrastruktury, która sprawia, że Twoje treści gotowe na AI są wykrywalne zarówno poprzez tradycyjne wyszukiwanie, jak i cytowania AI, zapewniając, że klienci mogą Cię znaleźć w pierwszej kolejności.
Razem te trzy perspektywy tworzą pełny obraz: planowanie strategiczne, wykonanie operacyjne i infrastruktura techniczna dla e-commerce w środowisku handlu pośredniczonego przez AI.
To, co wyróżnia to podejście od klasycznego ewangelizmu AI, to nacisk na realistyczne oczekiwania i przyrostowy postęp. Michal wielokrotnie przestrzegał przed perfekcjonizmem, który paraliżuje wdrożenie. System AI, który obsługuje 70% zapytań od samego początku, jednocześnie ciągle ucząc się, aby poprawić, reprezentuje sukces, a nie porażkę. Myśl o AI jako o nowym pracowniku, który najpierw potrzebuje szkolenia i dużo czasu, aby udowodnić swoją wartość. Porównywanie AI do Twoich najlepszych pracowników gwarantuje rozczarowanie. Porównywanie go do odpowiednich pracowników przy jednoczesnym zapewnieniu ustrukturyzowanych możliwości poprawy tworzy zrównoważony postęp.
Adopcja AI w e-commerce nie jest już opcjonalna. Pytanie nie brzmi, czy wdrożyć AI, ale jak to zrobić skutecznie, nie wykolejając operacji ani nie padając ofiarą emocjonalnego podejmowania decyzji i przedwczesnego perfekcjonizmu. Pamiętaj, że wdrożenie AI to podróż ciągłego doskonalenia. Firmy, które przyjmują tę filozofię, jednocześnie podążając za ustrukturyzowanymi ramami wdrażania, pozycjonują się do rozwoju, gdy wyszukiwanie i handel coraz częściej przepływają przez pośredników AI.
Złożoność integracji jest realna, ale możliwa do opanowania. Gdy API nie istnieją, działają podejścia awaryjne. Ręczne wprowadzanie danych, pliki CSV i web scraping zapewniają tymczasowe rozwiązania, podczas gdy rozwijają się odpowiednie integracje. Doskonała architektura techniczna może poczekać. Użyteczna pomoc AI nie może.
Firmy e-commerce mogą skoncentrować wdrożenie AI na trzech kluczowych obszarach: zwiększanie sprzedaży poprzez lepsze upselling, cross-selling i rekomendacje produktów; poprawianie obsługi klienta dzięki dostępności 24/7 oraz szybszym odpowiedziom wyższej jakości; oraz tworzenie nowych treści internetowych zoptymalizowanych zarówno pod tradycyjne wyszukiwarki, jak i cytowania AI.
To, co wydaje się dwudniowym wdrożeniem, często staje się trzymiesięcznym projektem ze względu na wyzwania infrastrukturalne: systemy CMS pozbawione API, starsze systemy webowe nieprzyspsobione do integracji z AI, niewystarczające kanały danych produktowych, rozproszona wiedza historyczna w wielu systemach oraz potrzeba opracowania niestandardowego serwera Model Context Protocol. Dodatkowo, firmy często stawiają nierealistyczne oczekiwania natychmiastowej perfekcji.
Firmy powinny tworzyć ustrukturyzowane treści zgodne ze standardami rynkowymi: opisy produktów z nagłówkami skoncentrowanymi na korzyściach, określeniem problemów klientów, przypadkami użycia i sygnałami zaufania; FAQ zorganizowane według etapów podróży klienta; jasne zasady eskalacji określające, kiedy AI odpowiada samodzielnie, a kiedy przekazuje sprawę człowiekowi; oraz kompleksowe bazy wiedzy z logicznie uporządkowanymi historycznymi odpowiedziami i rozwiązaniami.
Zamiast oczekiwać 100% dokładności od pierwszego dnia, firmy powinny porównywać wydajność AI do młodszych pracowników, a nie najlepszych wykonawców. System AI, który obsługuje 70% zapytań przy jednoczesnym ciągłym uczeniu się, reprezentuje sukces. AI ulepsza się poprzez iterację z rzeczywistymi pytaniami klientów, a wdrożenie powinno zaczynać się od najprostszych zadań, aby budować zaufanie i wykazać wartość przed rozszerzeniem na bardziej złożone scenariusze.
Maria jest copywriterką w FlowHunt. Językowa pasjonatka aktywna w społecznościach literackich, doskonale zdaje sobie sprawę, że AI zmienia sposób, w jaki piszemy. Zamiast się temu opierać, stara się pomóc zdefiniować doskonałą równowagę między procesami opartymi na AI a niezastąpioną wartością ludzkiej kreatywności.
Twórz chatboty AI, automatyzuj obsługę klienta i generuj zoptymalizowane treści dla swojego biznesu e-commerce — podążając za sprawdzonym planem działania przedstawionym przez ekspertów branżowych.
Przewodnik technicznego założyciela po implementacji protokołów handlu AI (UCP, ACP, AP2), opanowaniu podstaw technicznego SEO i generowaniu treści zoptymalizow...
Techniczne omówienie sześciu funkcji AI, które zmniejszyły obciążenie obsługi o 48,5%. Poznaj konkretne problemy, które rozwiązuje każda z nich, podejście do im...
Dowiedz się, jak wdrożyć AI do obsługi klienta w swoim sklepie Shopify dzięki instrukcjom krok po kroku, najlepszym praktykom i najskuteczniejszym narzędziom do...
Zgoda na Pliki Cookie
Używamy plików cookie, aby poprawić jakość przeglądania i analizować nasz ruch. See our privacy policy.
