AI cirkus místo kvalitních dat a vyhledávání

E-shopy se často chtějí blýsknout novou technologií, zapomínají ale, že zákazníci chtějí hlavně v klidu nakoupit a vše vyřídit rychle. V praxi například vidím, jak obchodníci zbytečně utrácejí za voiceboty, které v některých případech vůbec nepotřebují. Představte si situaci, kdy vám zazvoní telefon a umělá inteligence začne strojovou řečí vysvětlovat, že se vám zpozdí balíček. To člověka akorát naštve.  

Přitom obyčejný e-mail nebo textovka odvedou stejnou práci, navíc jsou levnější a neruší. Voiceboti dávají určitě smysl, ale až tehdy, kdy o ně zákazník sám projeví zájem. Chytrý voicebot snadno vyřeší dotazy na stav objednávky nebo reklamaci klidně o půlnoci, čímž operátorům, podobně jako chatboty, uleví od rutiny. Jakmile ale zákazník řeší složitější problém nebo s ním cloumají emoce, potřebuje slyšet živého člověka. Hlasový robot funguje dobře jako úvodní rozcestník na infolince. Rozhodně bych s ním ale nikomu nevolal kvůli banálním informacím.  

Vyhledávání je podle mě nejdůležitější část celého e-shopu. Z dat, která máme k dispozici, vidíme, že zákazník s konkrétním dotazem ve vyhledávači nakoupí o 21 % častěji. Ví totiž přesně, pro co si přišel. Chování lidí se pochopitelně liší podle toho, jaký sortiment zrovna prohlížejí. Nejvíce vyhledávají konkrétní názvy u knížek nebo her. Tam dokáže chytrá lupa přinést obchodu klidně 38 % všech tržeb. Na druhou stranu u módy zákazníky zajímají spíše fotky a nabídkou jen tak listují. 

 

Jak by řekl klasik, ve vyhledávání se nám dnes rozmohl takový nešvar. Firmy totiž chtějí postavit celé hledání jen na velkých jazykových modelech. Nechat AI zpracovat každičký dotaz a navrhnout vhodné zboží zní lákavě. Takový výpočetní výkon ovšem stojí majlant. Mnohem lépe a levněji funguje klasická dělba práce. Sémantické hledání připraví relevantní výsledky a AI je chytře seřadí na základě behaviorální analýzy a byznysových pravidel. Zákazníci se totiž na webech chovají úplně stejně jako na Googlu. Skoro 90 % z nich zůstává jen na první straně výsledků. Když váš systém nedokáže ty nejrelevantnější produkty protlačit hned na první místa, přijdete o peníze. Přepnout lupu do režimu chatování proto dává smysl teprve ve chvíli, kdy zákazník zadá opravdu složitou větu a běžné filtry na ni nestačí. 

Stejně tak nemusíte volat jazykový model po každém kliknutí. Úplně stačí, když nákupní asistent na začátku zanalyzuje produktovou nabídku a připraví pro zákazníky interaktivní rozhodovací strom. V běžném provozu už pak tento systém výpočetní výkon drahé AI vůbec nepotřebuje.

Umělá inteligence také pomáhá s vytěžováním nestrukturovaných dat. Zvládne projít produktové texty a vytvořit z nich proklikávací filtry. Pokud prodáváte potraviny, algoritmus umí vytvořit štítek pro alergiky na základě slov v popisku. Podobně skvěle funguje i rozpoznávání parametrů přímo z produktových fotografií nebo naopak obrazové vyhledávání. Zákazník nahraje obrázek a systém mu okamžitě nabídne zboží s podobným stylem, barvou nebo materiálem. 

 

Kde vidím obrovský nevyužitý potenciál, je přizpůsobení zákazníkovi přímo během nákupu. Díky technologiím můžete sledovat, na co zákazník kliká a jaké filtry zrovna vybírá. Když lidem takhle zpřístupníte cestu ke zboží, tím spíše u vás nakoupí. Zjistili jsme, že pokud člověk použije chytrý našeptávač, zaplatí až třikrát pravděpodobněji než ten, kdo jen bloudí v kategoriích. Technologie totiž okamžitě odhadne, pro co si zákazník přišel. Jakmile napíše první dvě písmena, hned vám zobrazí konkrétní produkty, značky nebo celé kategorie.

Pokud má AI přinášet skutečný zisk, pusťte ji do zákulisí. Místo viditelných prvků na webu posilněte interní procesy a logistiku. Algoritmy projdou historii prodejů, zohlední sezónnost i externí vlivy a poměrně přesně odhadnou budoucí poptávku. Obchodník se tak připraví na výkyvy a vyhne se situaci, kdy vyprodá největší hit nebo utopí peníze ve zboží, které leží měsíce na skladě.

Propojení skladových dat a chytré logistiky umožňuje nasadit i takzvaný dynamický pricing. Systém mění ceny produktů v reálném čase na základě konkurence, poptávky a stavu zásob. Když hlavnímu konkurentovi dojde nejprodávanější zboží a poptávka se přelije k vám, algoritmus okamžitě zvedne cenu o pár procent, abyste z nečekaného zájmu vytěžili maximum.

S cenami je ovšem potřeba zacházet opatrně. Pokud si zákazník všimne cenových výkyvů a zjistí, že dnes platí o stovku víc než včera, přestane obchodu důvěřovat a odejde ke konkurenci. Z užitečné AI vychytávky se tak rázem stane AI průšvih. 

Dnes upravujeme weby pro lidské oči, brzy je ale začneme stavět na míru strojům. Rychle nastupuje trend takzvané agentic e-commerce. Na e-shop brzy nepřijde přímo člověk, ale jeho softwarový AI agent přes ChatGPT nebo Gemini, který dostane za úkol najít, porovnat a objednat nejvýhodnější produkt na trhu. 

V našich datech a síťovém provozu již tyto automatické nákupy reálně identifikujeme. Nejde o vzdálenou vizi, ale o probíhající posun v nákupním chování. Velcí technologičtí hráči pro tento nový svět vytvořili jasná pravidla. Společnost Anthropic představila Model Context Protocol (MCP) a Google přišel s Universal Commerce Protocol (UCP). Tyto standardy zajišťují, že e-shop předá stroji data v dokonale čitelné podobě, díky čemuž nákup proběhne bleskově a bez zádrhelů.

Samotné napojení na tyto protokoly ale ještě neznamená, že si vás AI agent všimne a vybere zrovna vaše zboží. Viditelnost pro stroje se dnes musí řešit stejně systematicky, jako se dřív řešilo SEO pro Google, tedy měřit, jestli se váš e-shop vůbec objevuje v odpovědích AI agentů, s jakými produkty a značkami vás modely spojují a kde vám naopak utíká konkurence. Obchodníkům radím, aby tuto viditelnost pravidelně sledovali a chystali se na ni hned, protože jakmile si váš web s těmito boty včas neporozumí, utečou vám obrovské tržby ještě dřív, než si toho vůbec všimnete.

V IT odjakživa platí neúprosné pravidlo „garbage in, garbage out“. V datech opakovaně narážím na zbytečný problém, kdy přes 6 % všech dotazů skončí na prázdné stránce, i když má obchod hledané zboží na skladě, přičemž třetina takto zklamaných lidí okamžitě odejde ke konkurenci. Příčina většinou leží přímo v katalogu. Pokud jsou produktová data nekvalitní, špatně pojmenovaná nebo nepřehledná, neporadí si s nimi ani to nejpokročilejší vyhledávání a v systému vzniká chaos vedoucí k nulovým výsledkům.

AI proto zapojte nejprve jako neviditelného uklízeče, který data sjednotí, sám pochopí synonyma, opraví překlepy v názvech a nabídne smysluplnou alternativu za vyprodané zboží. Osobně si myslím, že právě v téhle tiché práci pod kapotou spočívá skutečná síla AI v e-commerce, protože spolehlivě zvyšuje konverzní poměr. Dokud nemáte tyto neviditelné základy pevné, utrácíte za efekt na povrchu zbytečně.