Astăzi, afacerile de ecommerce operează în condiții de bugete limitate, concurență ridicată, cerințe în schimbare și așteptări mari din partea publicului. Echipele sunt în căutarea continuă a instrumentelor care le permit să dezvolte eficient strategii de marketing, să atragă și să rețină mai mulți clienți, să reducă costurile operaționale și să optimizeze performanța angajaților.

Astăzi, una dintre aceste soluții este inteligența artificială (AI). Aceasta nu este doar un instrument auxiliar, ci un adevărat motor de creștere care ajută la optimizarea marketingului, personalizarea calitativă și transformarea experienței clienților, creșterea loialității clienților și, în cele din urmă, consolidarea poziției companiei pe piață. Conform McKinsey, 78% din afaceri utilizează deja activ AI în cel puțin o funcție a afacerii. Conform previziunilor companiei, din ce în ce mai multe companii vor integra AI în diverse structuri și procese. În ceea ce privește atragerea și păstrarea clienților — în prezent 56% din specialiștii de marketing folosesc activ AI în munca lor, iar acest număr este în creștere constantă.

În acest articol, împărtășim perspective practice despre aplicarea AI în marketing: de la instrumente generative care creează conținut personalizat la modele predictive care prevăd comportamentul și preferințele clienților. Instrumentele menționate în articol sunt implementate și susținute de platforma Yespo, utilizată de retaileri din Europa de Est, cum ar fi adidas, PUMA, Liki24, Foxtrot, Dnipro.m, Prom, Shafa, Stylus și alte 4.000 de mărci, care cumulează un total de 23 de milioane de clienți.

Impactul utilizării AI asupra Marketingului eCommerce

Impactul inteligenței artificiale asupra afacerilor depinde în mare măsură de specificul industriei, de instrumentele alese și de profunzimea integrării lor. Companiile care investesc activ în AI nu doar alocă resurse și sunt pregătite să experimenteze, dar obțin de obicei și cel mai înalt efect. Conform cercetărilor McKinsey, organizațiile care aplică AI pot crește veniturile cu 3-15% și îmbunătăți profitabilitatea vânzărilor cu 10-20%. AI oferă oportunități pentru:

• Utilizarea eficientă a resurselor echipei. AI îndeplinește sarcini de rutină, eliberând timp pentru specialiștii de marketing pentru planificarea strategică și testarea de noi idei.
• Optimizarea bugetului. AI asigură o interacțiune relevantă cu grupurile de clienți interesați, reduce comunicările nerelevante și accelerează returnarea investițiilor.
• Reducerea riscurilor de erori. Comparativ cu procesele manuale, algoritmii au o precizie mai mare, minimizând erorile prin șabloane clare și învățare automată.
• Cresterea competitivității. O înțelegere profundă a clienților permite personalizarea comunicării în toate etapele canalului de vânzare, contribuind la creșterea loialității clienților.
• Îmbunătățirea acurateții prognozelor. AI identifică tendințe și modele în comportamentul clienților, permițând o predicție mai exactă a acțiunilor lor următoare, a cererii de produse și a eficienței campaniilor.
• Reducerea ratei de abandon al coșului. Algoritmii identifică barierele care opresc clienții, permițând marketerilor să ajusteze interacțiunile și să configureze campanii ulterioare.

AI Generativ: Crearea și Automatizarea Conținutului

AI generativ este folosit pentru a crea conținut—texte, imagini, audio, video—bazat pe date de intrare și condiții. Formează materiale originale care nu au existat înainte. Un astfel de conținut ajută la creșterea interesului audienței, îmbunătățirea impresiei de brand și automatizarea proceselor care ocupă 60-70% din timpul angajaților.

Instrumente AI generative care reduc munca de rutină și asigură un conținut de ieșire de înaltă calitate:

1. Optimizarea Textului pentru Email

Cu AI, puteți procesa rapid textele și formula mesaje precise. De exemplu, AI integrat în editorul de email al Yespo permite crearea de texte, scurtarea sau extinderea acestora, traducerea lor în 10+ limbi, verificarea gramaticii, schimbarea tonului vocii și îmbunătățirea subiectelor cu pre-headeruri.

Companiile pot crea texte mai rapid și le pot adapta segmentului necesar, în timp ce brandurile globale pot, de asemenea, să facă traduceri instantanee ale campaniilor fără a pierde sensul.

2. Umplerea Automată a Blocurilor în Email-uri

Umplerea blocurilor în email-uri—AI generativ procesează automat conținutul din surse, umplând modulele. Pur și simplu trageți un modul din bibliotecă și lipiți un link către o pagină de produs—AI completează independent blocul: adaugă descrierea produsului, imagini și linkuri, accelerând crearea email-urilor cu până la 50%.

Generarea Push-urilor Mobile

AI creează rapid titluri și texte pentru push-uri bazate pe datele aplicației mobile, extrase automat din magazin și subiectul mesajului specificat, adaptându-le pe segmente pentru un angajament maxim.

Generarea și Umplerea Fluxului de Campanii Mobile

AI creează campanii întregi pentru segmente (utilizatori noi, activi, înregistrați) pe baza obiectivului specificat de marketer (conversie, angajament, retenție). Drept rezultat, AI generează: descrierea și durata campaniei, fluxuri de lucru pas cu pas cu texte de mesaje, explicații și repere pentru analiza eficacității.

Testare A/B Continuă

Testarea A/B clasică cu grupuri fixe funcționează pentru experimente clare, dar este lentă: o campanie trebuie să ruleze de la câteva zile la săptămâni pentru ca un marketer să evalueze rezultatele. În acest timp, o parte din audiență primește varianta mai slabă.

Testarea continuă, implementată de blocul "One of Many" în Yespo, poate optimiza campaniile instantaneu. Sistemul trimite diferite variante de email către mai multe segmente (egale ca mărime a audienței) → determină automat cea mai bună variantă → o trimite în continuare. Specialiștii în marketing pot adăuga noi variante de mesaje în orice moment, iar blocul le integrează automat în testare. De asemenea, AI-ul integrat în editor poate crea mesaje independent, permițând testarea creativității marketerului față de inteligența artificială. Acest lucru economisește timp în pregătirea campaniei, deoarece specialiștii în marketing nu trebuie să creeze manual ramuri separate ale fluxului de lucru sau să oprească procesul pentru a analiza rezultatele.

De exemplu, Prom.ua a utilizat acest instrument pentru a reduce numărul de utilizatori care au vizualizat produse prin aplicație, dar nu au efectuat achiziții. Datorită acestui fapt, clicurile pe notificări au crescut cu 26%, iar conversia vânzărilor prin push mobil a crescut cu 5%.

O sarcină similară a fost întâmpinată de rețeaua de farmacii ANC: creșterea conversiei în rândul utilizatorilor care au adăugat produse în coș, dar nu au efectuat achiziții. Blocul "One of Many" a fost utilizat pentru a testa textele mesajelor și a determina automat varianta cea mai eficientă. Ca rezultat, au obținut +23% la valoarea medie a comenzii și au dublat traficul prin push mobil.

AI Predictiv: Prognoza Acțiunilor și Achizițiilor Viitoare ale Clienților

AI-ul predictiv analizează datele istorice pentru a prognoza evenimentele viitoare, a identifica dependențele din comportamentul clienților și a lua decizii informate. Acest lucru permite furnizarea unei experiențe personalizate de calitate fiecărui utilizator, conducând în cele din urmă la creșterea vânzărilor, a valorii medii a comenzii și a retenției clienților. Conform statisticilor, companiile care folosesc personalizarea bazată pe AI raportează o creștere a vânzărilor de 25% comparativ cu companiile care nu o folosesc. Haideți să examinăm unelte de personalizare eficiente care funcționează pe baza AI-ului predictiv:

1. Recomandări Personalizate de Produse: AI-ul Știe ce vor Cumpăra Clienții Dumneavoastră

Astăzi, când consumatorii sunt copleșiți de alegere, 74% pur și simplu închid site-ul, iar achizițiile nereușite duc la returnări, costuri logistice și pierderea loialității. Cel mai grav scenariu este atunci când clienții nemulțumiți aleg un concurent care poate satisface nevoile lor. La urma urmei, 91%

dintre oameni sunt mai predispuși să cumpere de la companii care personalizează experiența lor. Un instrument eficient pentru acest lucru sunt recomandările de produse.

Scopul recomandărilor de produse este să sugereze exact acele produse care vor interesa cel mai probabil clientul, conducând la o achiziție.

Cum algoritmii AI integrați în CDP reușesc să selecteze produse pe care clienții doresc să le cumpere cu o acuratețe de 69%:

1. Colectarea de date despre acțiunile clienților de pe site web, aplicație, canalele directe și offline.
2. Unificarea informațiilor și îmbogățirea unui profil de contact unificat cu acestea.
3. Procesarea și analiza datelor folosind tehnologii AI de învățare profundă. Această tehnologie crește acuratețea și eficiența recomandărilor prin identificarea conexiunilor ascunse dintre utilizatori și produse.
4. Generarea recomandărilor ținând cont de date despre:
   • Comportament—cum interacționează utilizatorii cu produsele (vizualizări, clicuri, achiziții);
   • Client—date demografice, geolocație, preferințe (ex: mărime haine, articole dorite);
   • Produse—preț, categorie, brand.
5. Aplicația omnicanală a recomandărilor pregătite: pe site, în aplicație, prin canale directe (email, push, App Inbox, Viber).

Cu cât sunt disponibile mai multe date ale clienților pentru algoritmi și cu cât se actualizează mai rapid, cu atât recomandările vor fi mai precise. O abordare omnicanală asigură o experiență continuă a clientului, indiferent de canalul de interacțiune cu brandul.

Un nou nivel de personalizare: Transformatoare și Modele de Limbaj de Mare Scală (LLM)

Yespo CDP creează recomandări de produse de peste 12 ani. În acest timp, am dezvoltat și testat peste 200 de algoritmi de formare a recomandărilor și i-am pus la dispoziție în platformă. În mod obișnuit, acest instrument crește conversia site-ului web cu 20-30%, un rezultat record pentru unul dintre clienții noștri fiind de +60%.

Lucrăm constant la îmbunătățirea funcționalității, cu câștiguri anuale tipice de performanță de +5-10%. Părea că nu mai era posibilă îmbunătățirea semnificativă a eficienței algoritmilor. Totuși, acum doi ani, a avut loc un adevărat salt înainte.

Yespo CDP este una dintre primele platforme din Ucraina care a combinat arhitectura rețelelor neuronale de tip transformator (cunoscut tuturor ca Chat GPT), Modele de Limbaj de Mare Scală, și modele de recomandare.

Utilizarea transformatoarelor permite o analiză mai profundă a comportamentului și preferințelor utilizatorilor, în timp ce modelele de limbaj de mare scală adaugă capacitatea de a analiza caracteristicile produselor: categorii, branduri, prețuri, descrieri.

Anterior, algoritmii erau limitați la conexiunile dintre produse—de exemplu, o husă de smartphone sau un tricou sport la pantaloni de la același producător. Acum, AI analizează întregul parcurs al clientului: fiecare clic, pagină vizualizată, articol dorit, achiziție completată—considerate în contextul acțiunilor utilizatorului. Sistemul înțelege esența produselor, nu doar SKU-ul lor (Unitatea de Stocare): algoritmii pot lucra cu date limitate, de exemplu, cu produse noi sau cele pe care nu le-a cumpărat nimeni încă. Astfel, sistemul oferă o înțelegere mai bună atât a clienților, cât și a produselor, astfel încât poate forma recomandări de produse maxime relevante.

Primul care a testat algoritmii actualizați a fost cel mai mare retailer omnicanal din Ucraina, “Foxtrot”, și a obținut:

• +33%—creștere a CTR-ului pentru blocul de recomandări;
• ×2,08 creștere a traficului—pentru blocul “Personalizat pentru tine”.

Algoritmii actualizați au arătat rezultate impresionante în doar câteva luni de funcționare.

Dar site-ul web nu este singurul punct de interacțiune cu clienții unde afacerea utilizează recomandările de produse. Acestea sunt disponibile: în aplicații, canale directe (Email, Inbox Aplicație, Push Web, Push Mobil, widget-uri, Viber, bot Telegram, SMS).

Unii clienți au mers și mai departe implementând recomandări de produse personalizate în corespondența de masă. Deoarece astfel de emailuri au un impact mare asupra publicului, includerea selecțiilor personalizate poate multiplica conversiile.

Pe piața de căutare de medicamente Liki24, implementarea blocurilor de recomandare personalizată în campaniile de masă a adus +70,8% la conversie, în timp ce pentru brandul ucrainean de vitamine și suplimente alimentare Perla Helsa, acest indicator a crescut cu 106%, iar veniturile din canalul de email au crescut cu 34%.

AI ca Manager de Categorie pentru Recomandări de Produse

În ciuda rezultatelor excelente ale algoritmilor de recomandare, Yespo continuă să caute modalități de a crește vânzările clienților. În timpul lucrului la implementarea modelului de transformator, echipa Yespo a observat potențialul de a îmbunătăți instrumentul pentru “Foxtrot.” AI nu selecta produse din aceeași categorie în recomandări pentru a evita duplicarea. Acest lucru limita vânzările încrucișate atunci când există produse în cadrul unei categorii care se completează logic între ele.

Pentru a rezolva aceasta, am implementat un model LLM care clarifică automat subcategoriile și formează recomandări corecte. Acesta analizează arborele categoriilor de produse, identifică conexiuni funcționale și sugerează produse compatibile sau complementare, acționând aproape ca un manager de categorie experimentat.

De exemplu, în categoria "Periuțe de dinți", există periuțe, capete, carcase și accesorii de îngrijire. Datorită recategorisirii, acum puteți sugera adaosuri logice de achiziție clienților: un cap sau o carcasă. Sistemul va forma perechi de produse relevante chiar din aceeași categorie generală, îmbunătățind calitatea personalizării și vânzările încrucișate.

Rezultatele blocului "Achiziționate Frecvent Împreună" (perioada de testare martie-mai 2025):

• +39% la CTR;
• 1.5x creștere în vânzările de accesorii.

2. Segmentarea predictivă: AI știe cine va face o achiziție în curând

Segmentarea predictivă identifică automat grupurile de clienți în funcție de probabilitatea de cumpărare sau riscul de abandon. Spre deosebire de segmentarea manuală, care este limitată la un anumit număr de condiții (de obicei până la 10), segmentarea predictivă, în loc de reguli fixe, analizează mii de tipare în comportamentul audienței și prezice cum vor acționa utilizatorii în continuare.

Scopul segmentării predictive este de a identifica utilizatorii cel mai pregătiți să cumpere, astfel încât specialiștii în marketing să poată să se concentreze eficient pe audiențele promițătoare și să evite cheltuielile pe comunicări irelevante.

Cum funcționează segmentarea predictivă utilizând exemplul CDP:

1. Colectarea și structurarea datelor: Așa cum este cazul recomandărilor de produse—tout începe cu date—sistemul acumulează și combină date de comportament ale clienților, istoricul achizițiilor și datele demografice într-un profil unificat.
2. Analiza tiparelor: AI identifică tiparele de comportament ale clienților care au efectuat deja achiziții și corelează aceste informații cu datele de comportament ale altor utilizatori, prezicând astfel disponibilitatea lor de a cumpăra.
3. Prognoza probabilității: Pe baza tiparelor identificate, sistemul clasifică utilizatorii după nivelul de disponibilitate pentru cumpărare. La Yespo, am împărțit clienții în patru segmente: cumpărători potențiali, cumpărători siguri, cumpărători improbabili și indeciși.
4. Actualizări constante: Modelul învață continuu din date noi, permițând adaptarea în timp util a campaniilor și oferirea de produse și promoții relevante celor mai pregătiți să acționeze.

Segmentarea predictivă ajută la țintirea mai precisă a campaniilor de marketing și la creșterea eficienței acestora cu costuri mai mici. Trimiterile prin Viber sau SMS către utilizatorii neinteresați vor duce la pierderi de buget, în timp ce aceste canale oferă rezultate bune atunci când se trimit mesaje către cumpărători garantați și potențiali.

De exemplu, brandul ucrainean de îmbrăcăminte O.TAJE a utilizat segmentarea predictivă și a atins +310% ROMI pentru mesajele Viber și +300% rata de conversie.

AI agentic și cum va influența marketingul

Dezvoltarea AI în marketing s-a întâmplat treptat: de la automatizarea simplă bazată pe reguli la analitica predictivă și inteligența artificială generativă. Acum așteptăm următorul nivel global de AI: AI agentic. Această tehnologie, cunoscând scopul final al campaniei, poate evalua independent situațiile, formula strategii și le executa fără supraveghere constantă.

Pentru a înțelege mai bine impactul AI agentic, să luăm în considerare nivelurile operaționale de marketing:

1. Strategic—executivii (CEO, CMO) definesc poziționarea brandului, obiectivele de creștere și bugetul de marketing. Acest lucru necesită o înțelegere profundă a afacerii, a pieței și alinierea cu obiectivele globale ale companiei.
2. Tactic—managerii de marketing transformă strategia în planuri: dezvoltarea campaniilor, alegerea canalelor și a abordărilor publicului, alocarea resurselor și a bugetelor. Gândirea strategică și abilitățile tactice sunt necesare în această etapă. Inteligența artificială predictivă va fi utilă aici: recomandări de produse și segmentare predictivă. Aceste instrumente ajută la identificarea celor mai promițătoare segmente de clienți, prezic comportamentul acestora, inclusiv produsele pe care doresc să le achiziționeze. Acest lucru permite o alocare efectivă a bugetului pentru ROI maxim.
3. Operațional—echipele implementează planurile: creează conținut, materiale vizuale și lansează campanii. Inteligența artificială generativă ajută la creșterea productivității la acest nivel.

Inteligența artificială generativă accelerează crearea de conținut. Inteligența artificială predictivă influențează luarea deciziilor. Inteligența artificială agentică nu doar analizează și prezice. Ridică managementul de marketing la un alt nivel prin sugerarea acțiunilor, ajustarea strategiei, optimizarea proceselor, lansarea independentă a campaniilor și generarea de conținut. Inteligența artificială eliberează timp pentru marketeri, pentru o mai mare creativitate și gândire strategică, acolo unde valoarea brandului este cu adevărat formată.

Concluzii

Inteligenta artificială deja astăzi crește conversia, AOV și ROMI, reducând costurile acțiunilor și campaniilor ineficiente.

Tehnologiile cheie aplicate activ în eCommerce-ul ucrainean pentru creșterea vânzărilor:

1. Inteligență artificială generativă: automatizarea creării și îmbunătățirii conținutului—de la optimizarea textului de email și completarea blocurilor în emailuri la generarea de push-uri mobile, dezvoltarea fluxurilor de lucru pentru campanii mobile și testarea A/B continuă.
2. Inteligență artificială predictivă: recomandări de produse personalizate bazate pe transformatoare și LLM care analizează comportamentul clienților, preferințele și caracteristicile produselor, plus segmentare predictivă pentru a identifica clienții cu probabilitate mare de achiziție sau risc de renunțare.

În curând, afacerile vor testa capacitățile inteligenței artificiale agentice—tehnologia care poate forma independent strategii, evalua situații și îndeplini sarcini de marketing fără control constant.

Există, într-adevăr, multe tehnologii, iar acest lucru poate crea incertitudine: ce să implementăm exact și de unde să începem? Noi, la Yespo CDP, lucrăm cu inteligența artificială de peste 12 ani și vedem cum instrumentele alese corect aduc randamente maxime afacerii.

Vrem să ne împărtășim experiența cu afacerea, astfel că în prezent oferim consultații gratuite. Experții noștri de top vor ajuta să înțelegeți care soluții de inteligență artificială vor aduce cel mai mare beneficiu companiei dumneavoastră specifice și să faceți primul pas către o creștere sustenabilă.

Solicitare specială în linie