Un cadru practic pentru implementarea AI în e-commerce de la CMO-ul Quality Unit. Aflați de unde să începeți, provocările comune, strategiile de pregătire a conținutului și calendare realiste de implementare bazate pe experiență din lumea reală.
“Adevărul este că toată lumea vorbește despre AI, mulți l-au încercat, dar doar câteva afaceri de e-commerce îl folosesc sistematic și cu succes. A ști unde și cum să începi cu AI a devenit esențial pentru creșterea continuă a afacerii, mai ales că comportamentul de cumpărare se schimbă rapid.” - Michal Lichner
La o conferință Mastermind Pezinok recentă, Michal Lichner, CMO și Business Development Lead la Quality Unit (compania din spatele FlowHunt), a prezentat o foaie de parcurs pentru afacerile de e-commerce care navighează adoptarea AI.
Bazându-se pe cele două decenii de experiență ale Quality Unit în servirea a 150 de milioane de utilizatori finali la nivel global prin suita lor de produse SaaS, el nu s-a oprit doar la prezentarea “de ce”-ului discutat în mod obișnuit din spatele implementării AI, ci a adus sfaturi clare testate despre “unde” și “cum”, pe care atât de multe afaceri rămân blocate. Iată cadrul său.
Înainte de a intra în implementare, trebuie să înțelegeți de ce AI cere atenție acum. Statisticile pictează o imagine clară a unei piețe în tranziție. Google continuă să domine aproximativ 90% din interogările tradiționale ale motoarelor de căutare la nivel global, dar căutarea alimentată de AI schimbă modul în care utilizatorii interacționează cu acea dominație. AI Overviews apar acum în aproximativ 18% din rezultatele căutării Google , reprezentând o abordare hibridă în care răspunsurile AI completează linkurile tradiționale.
Dar când utilizatorii apelează la prezentările generale AI, clicurile către site-urile externe scad cu până la 75% . Oamenii primesc din ce în ce mai mult răspunsuri direct în interfețele AI, fără să viziteze niciodată sursele originale. În timp ce creșterea traficului de căutare AI arată creșteri explozive de la o lună la alta în unele rapoarte, inclusiv afirmații de creștere de 721%, trebuie să ținem cont că statisticile sunt încă limitate.
Acestea fiind spuse, informațiile din 2025 arată că, deși căutarea bazată pe AI este încă departe de a ajunge din urmă căutarea standard, crește exponențial mai rapid. Dar această schimbare nu este încă despre volumul de interogări. Este despre scăderea ratelor de clic și trecerea către interogări conversaționale long-tail care cer să “explice, compare, decidă”.
Comportamentul clienților evoluează. Datorită căutării în timp real și a surselor, utilizatorii acceptă acum cu bucurie recomandările și rezumatele AI fără a avea nevoie de cercetări suplimentare. Ei adoptă, de asemenea, din ce în ce mai mult interfețe de căutare bazate pe chat în detrimentul motoarelor de căutare. Adoptarea variază în funcție de piață, SUA și China arătând rate de adoptare de 20-45%, în timp ce UE rămâne în urmă la aproximativ 10% din cauza considerațiilor de reglementare.
Necesitatea afacerii devine clară: adaptează-te la modul în care clienții caută și cumpără, sau riști să devii invizibil.
În loc să încerci să implementezi AI peste tot deodată, selectează un domeniu de focalizare principal. Michal a deliniat trei domenii principale în care afacerile de e-commerce pot implementa AI în mod eficient:
Creșterea vânzărilor. Această cale se concentrează pe îmbunătățirea eficacității upsell și cross-sell, creșterea dimensiunii coșului prin recomandări de produse mai bune și ajutarea clienților să ia decizii optime de cumpărare. Sistemele AI pot analiza modelele de comportament ale clienților și pot sugera produse complementare mult mai precis decât sistemele tradiționale bazate pe reguli.
Îmbunătățirea suportului pentru clienți. Unghiul de suport abordează orele de serviciu extinse, permițând potențial disponibilitate 24/7, îmbunătățind în același timp timpii de răspuns și calitatea răspunsurilor. AI nu experimentează oboseală sau stres emotional, menținând o calitate constantă a răspunsurilor chiar și în perioadele de volum mare.
Crearea de conținut web nou. Crearea de conținut reprezintă o strategie de creștere pe termen mediu și lung, producând text optimizat pentru căutarea organică și citările AI, creând în același timp pagini mai bogate și mai diverse pline de sfaturi, sugestii și idei care servesc atât motoarele de căutare tradiționale, cât și sistemele AI.
Începe perioada de probă gratuită astăzi și vezi rezultate în câteva zile.
Michal nu s-a ferit să numească obstacolele care pot transforma un plan de implementare de două zile într-un proiect de trei luni fără un punct final clar. El s-a concentrat în principal pe provocările pentru departamentele de vânzări și suport clienți.
Pe frontul vânzărilor, afacerile descoperă frecvent că infrastructura lor pur și simplu nu este pregătită:
“Chiar și atunci când este lansat, așteptările devin inamicul. Afacerile se așteaptă la recomandări perfecte din prima zi, comparând AI-ul lor cu profesioniști în vânzări cu zece ani de experiență, mai degrabă decât cu personalul junior în formare. Ei cer o acuratețe de 100% la întrebări pe care nimeni nu le-a pus efectiv încă.”, adaugă Michal.
Suportul pentru clienți se confruntă cu provocări paralele. Cunoștințele există, dar nu sunt pregătite pentru AI. Alte provocări comune ale serviciului pentru clienți sunt:
Problema așteptărilor persistă și aici. Companiile anticipează reducerea imediată a tichetelor, uitând că AI trebuie să învețe mai întâi din întrebările reale ale clienților. Ei compară performanța AI cu cei mai buni agenți seniori, mai degrabă decât cu performanța medie a echipei.
Michal Lichner împarte cadrul său de implementare AI în trei faze: analiză, pregătire și implementare.
Începe prin monitorizarea modului în care platformele AI fac referire în prezent la marca ta. Instrumente precum AmICited.com permit afacerilor să urmărească prompt-uri specifice și să descopere când sistemele AI menționează marca și produsele lor. Acest lucru dezvăluie lacune în vizibilitatea AI și identifică oportunități de îmbunătățire. Înțelegerea unde apari, unde apar concurenții tăi și unde nu apare niciunul dintre voi expune peisajul competitiv în descoperirea mediată de AI.
Continuă asigurându-te că ai toate materialele pentru ca AI să învețe și să fie cât mai eficient posibil.
Pentru vânzări, ar trebui să creezi conținut structurat urmând standardele pieței:
Pregătirile pentru suportul clienților necesită structuri diferite:
Reguli de escaladare Definirea regulilor clare de escaladare este critică pentru ambele implementări:
Integrarea tehnică vine după pregătirea conținutului, nu înainte. Michal avertizează cu tărie împotriva încrederii în dezvoltatorii care afirmă că “versiunea 1 va fi evident teribilă”. Testarea internă ar trebui să valideze funcționalitatea de bază înainte de orice lansare externă. Implementarea externă necesită așteptări măsurate, nu luarea deciziilor emoționale.
Această filosofie de implementare subliniază începerea cu cele mai ușoare sarcini AI mai întâi. În acest fel, ajungi să construiești încredere, să înțelegi valoarea și să creezi impuls. Ca produs secundar, conținutul pregătit pentru AI îmbunătățește adesea și performanța tradițională PPC și SEO.
Odată ce devii live, este timpul pentru optimizarea continuă. Aceasta nu este un eșec al planificării, ci o caracteristică inerentă a sistemelor AI care învață din interacțiunile din lumea reală. Urmărește metricile de engagement, monitorizează impactul asupra conversiilor și lead-urilor, identifică întrebările cu care AI se luptă și menține planurile de îmbunătățire, mai degrabă decât să te grăbești să dezactivezi sistemele la primul semn de imperfecțiune.
Primește cele mai recente sfaturi, tendințe și oferte gratuit.
Michal a furnizat liste de verificare detaliate atât pentru implementările de vânzări, cât și pentru cele de suport clienți. Acestea nu sunt obiective aspiraționale, ci evaluări practice de pregătire.
Pentru bot-urile de vânzări:
Cel mai important, așteptările trebuie să fie realiste. Renunță la cererea perfecțiunii de la început și acceptă pur și simplu că AI se îmbunătățește prin iterație. Compară performanța cu personalul junior în formare, nu cu cei mai buni performeri cu ani de experiență. Dezvoltă planuri de învățare specifice, mai degrabă decât speranțe și idei vagi.
Pregătirea suportului pentru clienți arată puțin diferit:
Nu uita să te asiguri că echipele tale de suport lucrează proactiv pentru îmbunătățirea răspunsurilor AI, mai degrabă decât să trateze sistemul ca un experiment static.
Foaia de parcurs strategică a lui Michal oferă fundamentul pentru implementarea AI în e-commerce, abordând întrebările critice despre unde să începi și cum să te pregătești. Dacă ești interesat de pașii următori, consultă celelalte noastre articole din serie:
Automatizarea suportului lui Jozef Štofira demonstrează cum aceste principii se traduc în realitate operațională—funcțiile AI specifice care gestionează interacțiunile cu clienții odată ce ai pregătit fundamentul pe care îl prezintă Lichner.
Aprofundarea tehnică a lui Viktor Zeman oferă stratul de infrastructură care face ca conținutul tău pregătit pentru AI să fie descoperibil atât prin căutarea tradițională, cât și prin citările AI, asigurându-te că clienții te pot găsi în primul rând.
Împreună, aceste trei perspective formează o imagine completă: planificare strategică, execuție operațională și infrastructură tehnică pentru e-commerce într-un mediu de comerț mediat de AI.
Ceea ce distinge această abordare de evanghelismul clasic AI este accentul pe așteptări realiste și progres incremental. Michal a avertizat în mod repetat împotriva perfecționismului care paralizează implementarea. Un sistem AI care gestionează 70% din întrebări de la început, în timp ce învață continuu să se îmbunătățească, reprezintă succes, nu eșec. Gândește-te la AI ca la un nou angajat care are nevoie mai întâi de formare și de timp suficient pentru a-și dovedi valoarea. Compararea AI cu cei mai buni angajați ai tăi garantează dezamăgirea. Compararea lui cu angajați adecvați, oferind în același timp oportunități structurate de îmbunătățire, creează progres durabil.
Adoptarea AI în e-commerce nu mai este opțională. Întrebarea nu este dacă să implementezi AI, ci cum să o faci eficient fără a deraia operațiunile sau a cădea pradă luării deciziilor emoționale și perfecționismului prematur. Amintește-ți că implementarea AI este o călătorie de îmbunătățire continuă. Companiile care îmbrățișează această filosofie, urmând în același timp cadre structurate de implementare, se poziționează pentru a prospera pe măsură ce căutarea și comerțul circulă din ce în ce mai mult prin intermediari AI.
Complexitatea integrării este reală, dar gestionabilă. Când API-urile nu există, abordările de rezervă funcționează. Introducerea manuală a datelor, fișierele CSV și web scraping-ul oferă soluții interimară în timp ce se dezvoltă integrări adecvate. Arhitectura tehnică perfectă poate aștepta. Asistența AI utilă nu poate.
Afacerile de e-commerce se pot concentra pe implementarea AI în trei domenii cheie: creșterea vânzărilor prin upsell, cross-sell și recomandări de produse mai bune; îmbunătățirea suportului pentru clienți cu disponibilitate 24/7 și răspunsuri mai rapide și de calitate superioară; și crearea de conținut web nou optimizat atât pentru motoarele de căutare tradiționale, cât și pentru citările AI.
Ceea ce pare a fi o implementare de două zile devine adesea un proiect de trei luni din cauza provocărilor de infrastructură: sistemele CMS care nu au API-uri, sisteme web vechi care nu sunt construite pentru integrarea AI, fluxuri de date despre produse insuficiente, cunoștințe istorice împrăștiate în mai multe sisteme și necesitatea dezvoltării de servere personalizate Model Context Protocol. În plus, afacerile stabilesc adesea așteptări nerealiste pentru perfecțiunea imediată.
Afacerile ar trebui să creeze conținut structurat urmând standardele pieței: descrieri de produse cu titluri orientate spre beneficii, declarații despre problemele clienților, cazuri de utilizare și semnale de încredere; întrebări frecvente organizate pe etape ale călătoriei clientului; reguli clare de escaladare care definesc când AI răspunde independent versus transferul către oameni; și baze de cunoștințe cuprinzătoare cu răspunsuri și soluții istorice organizate logic.
În loc să aștepte o acuratețe de 100% din prima zi, afacerile ar trebui să compare performanța AI cu angajații juniori, nu cu cei mai buni performeri. Un sistem AI care gestionează 70% din întrebări în timp ce învață continuu reprezintă succes. AI se îmbunătățește prin iterație cu întrebări reale ale clienților, iar implementarea ar trebui să înceapă cu cele mai ușoare sarcini mai întâi pentru a construi încredere și a demonstra valoare înainte de a extinde la scenarii mai complexe.
Maria este copywriter la FlowHunt. Pasionată de limbă și activă în comunități literare, ea știe foarte bine că inteligența artificială transformă modul în care scriem. În loc să se împotrivească, caută să ajute la definirea echilibrului perfect între fluxurile de lucru AI și valoarea de neînlocuit a creativității umane.
Construiește chatbot-uri AI, automatizează suportul pentru clienți și generează conținut optimizat pentru afacerea ta de e-commerce—urmând foaia de parcurs dovedită prezentată de experții din industrie.
Un ghid pentru fondatori tehnici privind implementarea protocoalelor de comerț AI (UCP, ACP, AP2), stăpânirea fundamentelor SEO tehnic și generarea de conținut ...
Află cum să implementezi serviciul clienți AI în magazinul tău Shopify cu instrucțiuni pas cu pas, bune practici și cele mai bune instrumente pentru automatizar...
Învață cum să creezi un manager Shopify alimentat de AI folosind integrarea serverului MCP de la FlowHunt pentru a automatiza managementul produselor, comenzilo...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
