Помагат или вредят на потребителите лични AI асистенти за пазаруване?
Асистенти за извършване на покупки като въведената неотдавна от OpenAI функционалност Shopping Research за „ изследване на извършването на покупки “ в ChatGPT могат да създадат избора за потребителите по-лесен, бърз, осведомен, по-малко прочувствен и най-важното – персонализиран, само че единствено в случай че клиентите познават както преимуществата, по този начин и слабите страни, опциите и заканите при потреблението на този инструмент.
Коментарът е на създателя на онлайн платформата „ Ние, потребителите “ Габриела Руменова в предаването „ Бизнес старт “ по Bloomberg TV Bulgaria.
Според специалиста по потребителски права подобен персонален помощник за извършване на покупки може да помогне на потребителите да доближат до информация за продуктите, за която е малко евентуално да се досетят да потърсят.
Алгоритмите на този инструмент заобикалят маркетинговия език и са мощно повлияни от отзивите и рецензиите на клиентите. Това е опция за потребителите да получават потребна информация, с цел да открият най-хубавия за тях, а не най-хубавия въобще на пазара артикул, уточни тя. Има обаче риск заради това, че информацията от източника може да не неточна или да има манипулирани мнения.
За бизнесите Shopping Research е късмет да се възползват от още един канал за взаимоотношение със своите евентуални клиенти, по-доволни купувачи и по-малко върнати колета като разследване от усъвършенствани описания на продуктите с по-малко маркетинг и повече потребна за потребителите информация, цени и условия на покупко-продажбите. Е-търговците могат и бързо да ревизират по какъв начин съперниците им разказват предлаганите от тях или сходни артикули, какви ценови нива следват, какви фотоси, видеа, принадлежности за съпоставяне са въвели в своите онлайн магазини, по какъв начин това се прави оценка от клиентите.
Този инструмент е и тласък по-активно да ръководят потребителските ревюта с бързи отговори на отрицателните отзиви, а също и да предизвикват действителни клиенти да оставят почтени усещания. Алгоритмите на Shopping Research умеят да разпознават маркетинговия език и платените ревюта – май е време за повече истина.
Когато информацията е по-коректна, ще намалеят случаите на върнати колета поради което в последно време електронни магазини заговориха за „ отпадане на наложения платеж “ като метод на заплащане при онлайн извършване на покупки, смята Габриела Руменова. По думите и Shopping Research може да способства и за компенсирането на разликата сред извършване на покупки от физически обект и от електронен магазин.
Но по какъв начин Shopping Research работи на процедура?
Цветът на 2026 година (PANTONE) e Cloud Dancer. Може да попитате изкуствения разсъдък да Ви съветва персонално дали този цвят е подобаващ за Вас с оглед нормалните Ви обществени сюжети, съответно житейско събитие или ангажимент и прочие Изпращате Ваша фотография, интериор или екстериор, изложение на тематика, преследвани резултати и така нататък При задълбочаване на връзката ще получите лични насоки, изложение на предлагани за продажба дрехи в този цвят, мнения от действителни консуматори за положителните страни и възможни проблеми с продукта, връзки към магазини за непосредствено закупуване с цените, а при поискване - даже по-висок клас произведения или по-бюджетни оферти и още, и още...
В бъдеще Shopping Research ще се развива за по-голяма успеваемост. Напълно допустимо е той да предлага по-дълбока персонализация съгласно жанр на живот, привички и желания, по-интелигентно разкриване на скрити опасности в продуктите, интегрирани динамични ценови разбори. Така той ще се развива от инструмент за съпоставяне към „ персонален образован съветник “, който схваща потребностите, пазара и качеството на продуктите в дълбочина.
