Dlaczego klasyczne podejście analizy danych w e-commerce zawodzi
Metody takie jak ankiety, wywiady pogłębione czy mystery shopping pozwalają uchwycić tylko część rzeczywistości. Co więcej, dane te są rozproszone po wielu systemach i trudno je zestandaryzować. Nawet jeśli firmy korzystają już z dużych modeli językowych (LLM), często robią to aby stworzyć krótkie podsumowania tekstowe. To z kolei rodzi kolejne wyzwania, bo powstają duże ilości opracowań tekstowych, trudnych do zestawienia z danymi liczbowymi.
Wirtualny ankieter AI zamiast podsumowania
Lepsze wykorzystanie AI polega na logiki klasycznego „promptowania”. Zamiast prosić model o swobodne streszczenie, traktuje się go jak wirtualnego ankietera. Model otrzymuje tekst do analizy (np. mail od klienta lub transkrypcja rozmowy z klientem) oraz serię precyzyjnych pytań w formie kwestionariusza. Odpowiedzi są ustrukturyzowane – tak, aby można je było od razu zapisać w tabeli.
Przykład: zamiast otwartego pytania „co sądzisz o produkcie?”, model odpowiada:
- czy klient jest zadowolony (tak/nie),
- jeśli nie – dlaczego (wielokrotny wybór: np. problemy z reklamacją, uszkodzenia podczas użytkowania),
- krótkie streszczenie problemu (np. 150 znaków).
Takie podejście pozwala zamienić surowy tekst w dane liczbowe i raportowalne, zachowując przy tym pełne bogactwo insightów.
Google news
Bądź na bieżąco ze zmianami w prawie, podatkach i księgowości! Zaobserwuj nas w Wiadomościach Google
Analiza AI oferuje strukturalne dane zamiast „rozmytych” odpowiedzi
Kluczową innowacją, którą oferujemy jest structured output – wymuszenie na modelu odpowiedzi w formacie JSON, z określonymi typami danych i wartościami. Dzięki temu eliminowana jest przypadkowość, a dane stają się spójne. Co ważne, do tego celu nie potrzeba kosztownych technologii jak wyszukiwanie wektorowe czy RAG – często wystarczą mniejsze, tańsze modele (np. GPT-3.5).
Rozwiązanie działa niczym karta perforowana: każde pytanie z kwestionariusza to osobne zapytanie do modelu. Ułatwia to debugowanie – jeśli jedno pytanie działa nieprecyzyjnie, można je poprawić bez ingerencji w całość.
AI w e-commerce a zgodność z regulacjami
Proces budowania kwestionariusza rozpoczyna się od warsztatów i analizy potrzeb biznesowych. Pytania mogą dotyczyć:
- cech produktu (kolor, trwałość, materiał),
- doświadczenia zakupowego (nawigacja, opisy produktów),
- charakterystyki klienta (np. integracja z CRM),
Nie mniej ważna jest zgodność z RODO. Kwestionariusze muszą obejmować tylko dane zgodne z zakresem zgody, a dodatkowe filtry usuwają informacje wrażliwe. Współpraca z Inspektorem Danych Osobowych lub działem compliance jest tu elementem obowiązkowym.
Praktyczne zastosowania AI w biznesie e-commerce
Tak ustrukturyzowane dane można raportować i analizować jak każdą inną tabelę w PowerBI czy systemach BI. Potencjalne przykłady zastosowań to między innymi:
- ulepszanie opisów produktów, identyfikacja nisz, personalizacja ofert.
- automatyczne wykrywanie kluczowych tematów rozmów w call center, wsparcie menedżerów w analizie jakości obsługi.
- analiza stylu odpowiedzi pracowników na zapytania klientów.
Analiza opinii klientów z AI w e-commerce pozwala przejść od fragmentarycznych i trudnych do raportowania danych tekstowych do spójnych, liczbowych insightów. Dzięki temu organizacje mogą wreszcie traktować głos klienta jako mierzalne źródło wiedzy, które wspiera decyzje strategiczne, rozwój produktów i personalizację oferty – w sposób skalowalny, zgodny z regulacjami i realnie użyteczny biznesowo.
Dowiedz się więcej: