Sklep, który rozumie klienta, a nie tylko wyświetla produkty
Budujemy sklepy z AI wpiętym w sam proces zakupu. Klient może kupić przez rozmowę z asystentem, który sam dodaje produkty do koszyka. Wyszukiwarka rozumie pytania zadane po ludzku, algorytm układa ofertę pod sprzedaż i marżę, a ceny liczą się pod konkretnego klienta. Całość spięta z magazynem, płatnościami i księgowością.
Zanim to zmienicie
Co się dzieje, gdy sklep jest tylko „w porządku”
Sklep na gotowej platformie zwykle działa. Tyle że stoi w miejscu, a klient porównuje Was z tym, do czego zdążył się przyzwyczaić gdzie indziej: wyszukiwarką, która rozumie pytanie, i odpowiedzią o 22:00.
Dlatego AI wchodzi do sklepu od razu, nie jako dodatek za rok. Asystent prowadzi rozmowę aż do koszyka, wyszukiwarka rozumie opis potrzeby, a algorytm pokazuje na górze to, co się sprzedaje i zarabia. Dane sprzedażowe analizują się same i dają znać, gdy coś odstaje: spadła konwersja, produkt nagle przestał schodzić.
Reszta tarcia jest cicha. Ktoś nie znajduje wariantu i pisze maila zamiast kupić. Zamówienie trzeba przepisać do magazynu. Strona ładuje się dwie sekundy dłużej. Osobno drobiazgi, razem sufit, o który firma odbija się latami.
Pod spodem prawie zawsze siedzą dane: katalog po trzech migracjach, ten sam produkt w czterech wersjach nazwy, zdublowani klienci. Żadne AI nie zadziała na takim materiale, dlatego jeśli trzeba, bazy czyścimy przed startem projektu, nie po.
Koszyki, które się nie domknęły
Najdroższe są zamówienia, o których nigdy się nie dowiecie. Nikt nie zgłasza, że zrezygnował. Po prostu kupuje gdzie indziej.
Godziny na przepisywaniu
Kilkanaście minut dziennie na przenoszeniu danych to kilka dni w roku, plus drobne pomyłki, które kosztują więcej niż sam czas.
Decyzje na wyczucie
Bez danych o ścieżce zakupu trudno ocenić, czy dołożyć do reklamy, czy raczej poprawić sam sklep.
- 01
Klienci szukają po swojemu, a wyszukiwarka zwraca pustą listę
- 02
Gotowa platforma nie obsługuje Waszych cen, rabatów i sposobu sprzedaży
- 03
Zamówienia trzeba ręcznie przepisywać do magazynu
Co dostajesz
Zakupy przez rozmowę
Asystent AI dobiera produkt, dopasowuje wariant i sam dodaje go do koszyka. Zna historię zamówień klienta, więc „to samo co ostatnio” to jedno zdanie, a nie pięć minut szukania.
Wyszukiwarka klasyczna i AI
Klasyczna łapie kody produktów, literówki i synonimy. Semantyczna rozumie opis potrzeby, nawet gdy klient nie zna nazwy produktu. Obie działają w jednym polu wyszukiwania.
Algorytmy, które układają ofertę
Kolejność na listingu liczona ze sprzedaży, konwersji i marży. Rekomendacje dobierane do koszyka i historii klienta, a nie ustawiane ręcznie raz na kwartał.
Dynamiczne ceny pod kontrolą marży
Ceny zależne od klienta, ilości i wartości koszyka, progi rabatowe i promocje. Silnik cenowy pilnuje, żeby żadna kombinacja rabatów nie zeszła poniżej Waszej marży.
Katalog, koszyk i płatności
Warianty, zestawy i produkty na zamówienie. Krótka ścieżka zakupu, popularne bramki płatnicze, płatności odroczone i faktury dla firm.
Magazyn, dostawy i szybkość
Stany w jednym miejscu, kurierzy i etykiety bez przepisywania. Sklep ładuje się w ułamku sekundy i ma strukturę, którą rozumie Google.
Jak to robimy
- Etap 01
Asortyment i proces
Poznajemy, co sprzedajecie, komu i jak dziś wygląda droga od zamówienia do wysyłki.
- Etap 02
Porządek w danych
Jeśli trzeba, czyścimy stare bazy produktów i klientów: duplikaty, brakujące parametry, nieaktualne stany. Na tych danych pracuje potem asystent, wyszukiwarka i algorytmy, więc robimy to przed budową, nie po.
- Etap 03
Projekt i budowa
Projektujemy ścieżkę zakupu, budujemy sklep i uruchamiamy asystenta AI, wyszukiwarkę oraz algorytmy. Podłączamy płatności, przewoźników i Wasze systemy.
- Etap 04
Migracja i start
Przenosimy produkty, klientów i historię zamówień ze starego sklepu, testujemy zakupy i uruchamiamy sprzedaż.
Zobaczmy, jak mógłby sprzedawać Wasz sklep
Umów bezpłatną rozmowęOpowiedzcie, co i komu sprzedajecie. Podpowiemy, gdzie sklep gubi dziś klientów i co dałoby się z tym zrobić w pierwszej kolejności.
Nasze case study w tym temacie
Wszystkie case studies →
