„Walmart“: „ChatGPT“ atsiskaitymas konvertuotas 3 kartus blogiau nei svetainė

„Walmart“ „Generative AI Checkout“: įspėjamasis pasakojimas apie mažmeninės prekybos naujoves

Generatyvaus dirbtinio intelekto pažadas pakeisti klientų patirtį yra svaiginantis mažmenininkus. Kai toks titanas kaip Walmart eksperimentuoja su pažangiausiomis technologijomis, pramonė atidžiai stebi. Atlikus vidinį bandymą paaiškėjo neseniai ir daug ką pasakojęs apreiškimas: „Walmart“ „ChatGPT“ palaikomas pokalbių kasos pardavimas tris kartus prasčiau nei įprastoje svetainėje. Ši stulbinanti statistika nėra tik blykstė; Tai galinga pamoka sudėtingam šokiui tarp novatoriškų technologijų ir pagrindinių komercijos principų. Jame pabrėžiama, kad ryškiausias naujas įrankis turi būti sklandžiai integruotas į tvirtą operacinę sistemą, kad būtų sėkmingas – tai yra modulinės verslo OS, tokios kaip „Mewayz“, pagrindas.

Trintis pokalbyje

Prielaida buvo patraukli: užuot spustelėję krepšelį, klientai galėjo tiesiog „pasikalbėti“ su dirbtiniu intelektu, kad galėtų užsisakyti prekes. „Į krepšelį įdėkite pieno, duonos ir gimtadienio atviruką“, – gali pasakyti vartotojas. Tačiau tikrovė sukėlė netikėtą trintį. Dirbtinis intelektas, suprasdamas kalbą, kovojo su niuansuotu apsipirkimo kontekstu. Ar „pienas“ buvo ekologiškas 2%, ar parduotuvės prekės ženklo galonas? Kokia "gimtadienio atvirutė" sūnėnui? Pokalbis, siekiant išsiaiškinti šias detales, dažnai tapdavo ilgesnis ir sudėtingesnis nei keli greiti vaizdinės sąsajos paspaudimai. Tai, kas turėjo būti nuoroda, tapo aplinkkeliu, padidinančiu pažinimo apkrovą ir žymiai didesniu apleistų vežimėlių srautu.

Kur dažnai kliūna AI eksperimentai

„Walmart“ patirtis išryškina keletą svarbių spąstų, susijusių su pažangiojo AI prijungimu prie esamų prekybos sistemų:

• Vaizdo nepaisymas: mažmeninė prekyba iš esmės yra vizuali. Priimdami sprendimus, pirkėjai pasikliauja produktų vaizdais, spalvomis ir lyginamuoju išdėstymu – užuominos pasimetė tik tekstiniame pokalbyje.
• Per daug sudėtinga paprasta: atliekant įprastinius arba tikslinius pirkinius, supaprastintas, šabloninis kelias (pvz., svetainė) dažnai yra greitesnis nei atviras dialogas.
• Atjungtos duomenų talpyklos: AI patikra greičiausiai veikė kaip atskiras kanalas, nevisiškai integruotas su realiuoju laiku pateikiamomis atsargomis, suasmenintais reklamos varikliais arba naudotojo išsaugotomis nuostatomis iš kitų kanalų.
• Trūksta operatyvinio perdavimo: net jei pokalbis veikė, jo sėkmė priklauso nuo nepriekaištingos integracijos su vykdymo, mokėjimo ir logistikos sistemomis – silpna grandis gali nutraukti visą grandinę.

Vieningos sistemos imperatyvas

Štai kur pamoka pranoksta AI. Problema kilo ne dėl „ChatGPT“ galimybių atskirai, o su jos integravimu į kliento kelionę nuo galo iki galo. Tikros naujovės nevyksta funkcijų rinkinyje. Tam reikia pagrindinės platformos, kurioje nauji moduliai – ar tai būtų pokalbio AI, nauji mokėjimo šliuzai, ar AR išbandymo įrankis – galėtų prisijungti prie vieno kliento duomenų, atsargų ir užsakymų valdymo tiesos šaltinio. Tokia platforma kaip „Mewayz“ sukurta būtent tokiam scenarijui. Užuot verčiau atskirą AI agentą gremėzdiškai sąveikauti su skirtingomis sistemomis, modulinė OS leidžia jai veikti kaip sujungtam komponentui vieningoje darbo eigoje, prieigai prie realaus laiko duomenų ir suaktyvinant tikslius vidinius veiksmus.

Pažangiausias klientams skirtas dirbtinis intelektas yra toks geras, koks yra jo veikimo pagrindas. Puiki pokalbių sąsaja negali kompensuoti suskaidyto vykdymo proceso ar netikslių atsargų duomenų. Sėkmė reikalauja harmonijos tarp priekinės dalies patirties ir užpakalinės dalies vykdymo.

Kurkite išmaniau, ne tik prašmatniau

Walmart testas yra vertingas indėlis į mažmeninės prekybos technologijų evoliuciją. Tai perkelia pramonę į ažiotažą ir pereina į pragmatiško įgyvendinimo etapą. Tikėtina, kad ateitis bus ne grynas pokalbiais pagrįstas atsiskaitymas, o sudėtingas derinys, kuriame dirbtinis intelektas padeda tam tikromis akimirkomis, pvz., atsakant į sudėtingą produkto klausimą produkto puslapyje arba padedant surinkti recepto sudedamąsias dalis, o stabilus, vizualus ir efektyvus pagrindinis atsiskaitymo procesas išlieka nepakitęs. Strateginis žingsnis yra aiškus: pirmiausia investuokite į lanksčią, modulinę operacinę sistemą, kuri gali saugiai ir nuosekliai diegti naujas technologijas. Remdamosi tokiu pagrindu kaip „Mewayz“, įmonės gali eksperimentuoti su dirbtiniu intelektu ir kitomis naujovėmis, kurios suteikia tikros vertės, užtikrindamos, kad kiekvienas naujas modulis sustiprintų, o ne trukdytų, pagrindinį tikslą – sklandžią, daug konvertuojančių klientų patirtį.

Dažniausiai užduodami klausimai

„Walmart“ „Generative AI Checkout“: įspėjamasis pasakojimas apie mažmeninės prekybos naujoves

Generatyvaus dirbtinio intelekto pažadas pakeisti klientų patirtį yra svaiginantis mažmenininkus. Kai toks titanas kaip Walmart eksperimentuoja su pažangiausiomis technologijomis, pramonė atidžiai stebi. Atlikus vidinį bandymą paaiškėjo neseniai ir daug ką pasakojęs apreiškimas: „Walmart“ „ChatGPT“ palaikomas pokalbių kasos pardavimas tris kartus prasčiau nei įprastoje svetainėje. Ši stulbinanti statistika nėra tik blykstė; Tai galinga pamoka sudėtingam šokiui tarp novatoriškų technologijų ir pagrindinių komercijos principų. Jame pabrėžiama, kad ryškiausias naujas įrankis turi būti sklandžiai integruotas į tvirtą operacinę sistemą, kad būtų sėkmingas – tai yra modulinės verslo OS, tokios kaip „Mewayz“, pagrindas.

Trintis pokalbyje

Prielaida buvo patraukli: užuot spustelėję krepšelį, klientai galėjo tiesiog „pasikalbėti“ su dirbtiniu intelektu, kad galėtų užsisakyti prekes. „Į krepšelį įdėkite pieno, duonos ir gimtadienio atviruką“, – gali pasakyti vartotojas. Tačiau tikrovė sukėlė netikėtą trintį. Dirbtinis intelektas, suprasdamas kalbą, kovojo su niuansuotu apsipirkimo kontekstu. Ar „pienas“ buvo ekologiškas 2%, ar parduotuvės prekės ženklo galonas? Kokia "gimtadienio atvirutė" sūnėnui? Pokalbis, siekiant išsiaiškinti šias detales, dažnai tapdavo ilgesnis ir sudėtingesnis nei keli greiti vaizdinės sąsajos paspaudimai. Tai, kas turėjo būti nuoroda, tapo aplinkkeliu, padidinančiu pažinimo apkrovą ir žymiai didesniu apleistų vežimėlių srautu.

Kur dažnai kliūna AI eksperimentai

„Walmart“ patirtis išryškina keletą svarbių spąstų, susijusių su pažangiojo AI prijungimu prie esamų prekybos sistemų:

Vieningos sistemos imperatyvas

Štai kur pamoka pranoksta AI. Problema kilo ne dėl „ChatGPT“ galimybių atskirai, o su jos integravimu į kliento kelionę nuo galo iki galo. Tikros naujovės nevyksta funkcijų rinkinyje. Tam reikia pagrindinės platformos, kurioje nauji moduliai – ar tai būtų pokalbio AI, nauji mokėjimo šliuzai, ar AR išbandymo įrankis – galėtų prisijungti prie vieno kliento duomenų, atsargų ir užsakymų valdymo tiesos šaltinio. Tokia platforma kaip „Mewayz“ sukurta būtent tokiam scenarijui. Užuot verčiau atskirą AI agentą gremėzdiškai sąveikauti su skirtingomis sistemomis, modulinė OS leidžia jai veikti kaip sujungtam komponentui vieningoje darbo eigoje, prieigai prie realaus laiko duomenų ir suaktyvinant tikslius vidinius veiksmus.

Kurkite išmaniau, ne tik prašmatniau

Walmart testas yra vertingas indėlis į mažmeninės prekybos technologijų evoliuciją. Tai perkelia pramonę į ažiotažą ir pereina į pragmatiško įgyvendinimo etapą. Tikėtina, kad ateitis bus ne grynas pokalbiais pagrįstas atsiskaitymas, o sudėtingas derinys, kuriame dirbtinis intelektas padeda tam tikromis akimirkomis, pvz., atsakant į sudėtingą produkto klausimą produkto puslapyje arba padedant surinkti recepto sudedamąsias dalis, o stabilus, vizualus ir efektyvus pagrindinis atsiskaitymo procesas išlieka nepakitęs. Strateginis žingsnis yra aiškus: pirmiausia investuokite į lanksčią, modulinę operacinę sistemą, kuri gali saugiai ir nuosekliai diegti naujas technologijas. Remdamosi tokiu pagrindu kaip „Mewayz“, įmonės gali eksperimentuoti su dirbtiniu intelektu ir kitomis naujovėmis, kurios suteikia tikros vertės, užtikrindamos, kad kiekvienas naujas modulis sustiprintų, o ne trukdytų, pagrindinį tikslą – sklandžią, daug konvertuojančių klientų patirtį.