Jak AI redefiniuje e-commerce i eliminuje problem porzuconych koszyków

Wskaźnik porzuconych koszyków w e-commerce sięga dziś średnio ponad 75%, co generuje ogromne straty dla sprzedawców. Mimo szeregu stosowanych rozwiązań, problem pozostaje nierozwiązany. Nową jakość do cyfrowej sprzedaży ma wnieść sztuczna inteligencja – nie tylko poprawiając doświadczenie zakupowe, ale też redefiniując sam jego przebieg. Nadchodzi era, w której decyzje zakupowe podejmować będą inteligentni agenci, a nie konsumenci przeglądający produkty.

Mimo nieustannego rozwoju technologii, e-commerce wciąż zmaga się z jednym z najbardziej kosztownych i powszechnych zjawisk – porzucaniem koszyków. Skalę problemu ilustrują najnowsze dane Dynamic Yield: średni globalny wskaźnik porzuceń koszyków wyniósł 75,28%. Oznacza to, że tylko co czwarty internauta finalizuje transakcję.

W kwietniu br. najwyższy wskaźnik porzuceń zanotowano w kategorii „uroda i pielęgnacja osobista” – 80,99%, co oznacza wzrost o 2,35 pkt proc. względem marca. W ujęciu rocznym najgorzej wypadają branże luksusowa i jubilerska (średnio 81,03%), najlepiej – opieka nad zwierzętami i usługi weterynaryjne (51,5%).

„Porzucanie koszyków jest jedną z największych bolączek handlu internetowego. Wiele sklepów nieświadomie zniechęca swoich potencjalnych klientów nim zdążą oni sfinalizować transakcje. Najczęściej winne są zbyt wysokie koszty dostawy, zbyt długi lub skomplikowany proces zakupowy lub niedostosowanie strony do urządzeń mobilnych” – komentuje Wojciech Dembiński z Get Noticed Agency,

Dodaje też, że klienci nierzadko traktują koszyk jak tymczasowy schowek – dodają produkty z zamiarem powrotu, ale ostatecznie kontynuują poszukiwania lepszych ofert.

Dlaczego klienci rezygnują?

Choć wiele przyczyn porzucania koszyków ma charakter funkcjonalny, coraz więcej badań wskazuje na psychologiczny charakter zjawiska. Artykuł w Frontiers in Psychology pt. “Motivational and Affective Factors Underlying Consumer Dropout and Transactional Success in eCommerce: An Overview”, podkreśla rolę negatywnych stanów emocjonalnych – frustracji, zniechęcenia czy niepewności – które mogą zablokować decyzję zakupową mimo poprawnej funkcjonalności sklepu. Kluczowy jest moment tzw. spadku motywacji – klient przestaje widzieć sens kontynuowania transakcji.

Jak temu przeciwdziałać? Wciąż skuteczne okazują się działania remarketingowe – e-maile wysyłane w ciągu trzech godzin od porzucenia koszyka mogą uratować 20-30% transakcji. Z kolei dobrze przygotowany retargeting, z dodatkowymi zachętami, przekłada się – według danych Get Noticed – na konwersję wśród co czwartego użytkownika.

Optymalizowane są też same procesy zakupowe: upraszczanie formularzy, możliwość płatności jednym kliknięciem czy wdrażanie chatbotów, które w czasie rzeczywistym pomagają użytkownikowi podjąć decyzję.

Sztuczna inteligencja redefiniuje logikę zakupów

Te działania nie usuwają jednak źródła problemu. Jak podkreśla Daniela Wagner z firmy Rezolve AI, większość e-sklepów nadal bazuje na przestarzałym modelu sprzedaży przypominającym katalogi online sprzed 20 lat. Proces wymaga od klienta dużej aktywności: wyszukiwania, filtrowania, porównywania. Brakuje elementu „ludzkiego” – kogoś, kto poprowadzi, podpowie, pomoże podjąć decyzję.

Nowe możliwości oferuje tu sztuczna inteligencja. Jak wynika z badania Chain Store Age, 64% konsumentów wierzy, że AI w ciągu 2-3 lat znacząco poprawi jakość i szybkość obsługi. Kluczowe znaczenie ma personalizacja – aż 77% klientów poleciłoby markę oferującą spersonalizowane doświadczenia, a 74% byłoby skłonnych robić w niej zakupy częściej.

Nowoczesne systemy AI, wykorzystujące duże modele językowe i psychografię, są w stanie prowadzić kontekstowy dialog z klientem. Zadają pytania, rozwiewają wątpliwości, sugerują rozwiązania i przeprowadzają przez cały proces zakupowy niczym kompetentny doradca w sklepie fizycznym, ale dostępny 24/7 i z niemal nieograniczonym zakresem wiedzy produktowej.

Przykładem takiego podejścia jest platforma Brain Suite firmy Rezolve. Działa ona jak wirtualny sprzedawca: na podstawie analizy danych behawioralnych i kontekstu potrafi przewidywać potrzeby klienta, dostosowywać język komunikacji, tempo i treść interakcji.

W praktyce oznacza to, że użytkownik nie musi znać nazwy produktu, wystarczy, że opisze swoją potrzebę. System sam znajdzie najbardziej odpowiednie rozwiązanie i przeprowadzi klienta przez zakup bez konieczności przeglądania dziesiątek ofert.

„Taka zmiana redefiniuje całą logikę zakupów online. Klient przestaje samodzielnie wybierać pomiędzy produktami. Zamiast tego prowadzi dialog z technologią, która pomaga mu znaleźć najlepsze rozwiązanie. To właśnie ta warstwa interakcji ma potencjał, by wyeliminować uczucie zagubienia, zmniejszyć liczbę porzuconych koszyków i przywrócić e-commerce jego pierwotny cel, jakim jest ułatwienie, a nie komplikowanie zakupów” -uważa Wojciech Dembiński.

Zakupy pomiędzy maszynami: scenariusz nieodległej przyszłości

W dłuższej perspektywie AI może jednak nie tylko wspierać klienta, ale całkowicie przejąć jego funkcję. W nowym modelu zakupy odbywać się będą pomiędzy cyfrowymi agentami – botami reprezentującymi użytkowników.

Mastercard pracuje już nad rozwiązaniem Agent Pay, umożliwiającym agentom AI autonomiczne zakupy na podstawie wcześniej ustalonych wytycznych. Visa z kolei testuje rozwiązania pozwalające na finalizację zakupów bezpośrednio w interfejsie chatbota, bez potrzeby odwiedzania strony sklepu.

W tym scenariuszu użytkownik nie musi już klikać „dodaj do koszyka” – wystarczy prompt typu: „Kup mi najlepszą kawę do ekspresu, 500 g, do 40 zł, zapas na 2 miesiące”. Cały proces – analiza, wybór, zakup – realizowany jest przez agenta AI.

Jeśli ta wizja się urzeczywistni, zakupy staną się procesem dużo bardziej płynnym, autonomicznym i w dużym stopniu wspieranym przez rekomendacje od agentów AI.

„Właściciele sklepów powinni już dziś przygotować się na ten scenariusz, modernizując swoje systemy płatnicze i infrastrukturę API, by umożliwić współpracę z agentami AI. Kluczowe będzie wdrożenie tokenizacji płatności, uproszczenie logiki zakupowej. To wymaga innego podejścia do UX, czyli mniej banerów, więcej struktur danych i semantycznie opisanych produktów” – podsumowuje Wojciech Dembiński.