Introducerea asistenților virtuali pentru cumpărături
Pe fondul apropierii sezonului de cumpărături de sărbători, OpenAI și Perplexity au anunțat în această săptămână noi funcții AI destinate cumpărăturilor, care se integrează în chatboturile existente pentru a ajuta utilizatorii să cerceteze posibile achiziții.
Funcționalități similare
Instrumentele propuse de OpenAI și Perplexity sunt semnificativ asemănătoare. OpenAI sugerează că utilizatorii pot cere ajutorul lui ChatGPT pentru a găsi un “laptop nou potrivit pentru gaming sub 1000 de dolari, cu un ecran mai mare de 15 inci” sau pot împărtăși fotografii ale unor articole de îmbrăcăminte de lux și pot întreba unde pot găsi ceva similar la un preț mai mic.
Perplexity, pe de altă parte, promovează capacitatea de memorie a chatbotului său, sugerând că utilizatorii pot solicita recomandări personalizate, bazate pe informațiile pe care chatbotul le cunoaște despre ei, cum ar fi locul de reședință sau ocupația.
Cresterea cumpărăturilor online asistate de AI
Adobe a prezis că cumpărăturile online asistate de AI vor crește cu 520% în acest sezon de sărbători, ceea ce ar putea fi un avantaj pentru startup-urile AI de shopping, cum ar fi Phia, Cherry sau Deft. Totuși, cu OpenAI și Perplexity extinzându-se în experiențele de cumpărare AI, aceste startup-uri se află în pericol?
Păstrarea avantajului prin specializare
Zach Hudson, CEO al instrumentului de design interior Onton, consideră că startup-urile AI de shopping cu o nișă specializată vor oferi o experiență mai bună utilizatorilor decât instrumentele de uz general precum ChatGPT și Perplexity. Hudson afirmă că “orice model sau grafic de cunoștințe este bun doar cât timp sursele de date sunt de calitate”. El subliniază că, în prezent, ChatGPT și instrumentele bazate pe LLM se bazează pe indecșii de căutare existenți precum Bing sau Google, ceea ce le limitează eficiența.
Importanța datelor specifice domeniului
Julie Bornstein, CEO al Daydream, susține că căutarea în industria modei este adesea neglijată, deoarece nu funcționează bine. “Moda este un domeniu nuanțat și emoțional — găsirea unei rochii pe care o iubești nu este același lucru cu găsirea unui televizor”, a spus ea. Această înțelegere profundă a cumpărăturilor de modă provine din date specifice domeniului și din logica de merchandising care înțelege siluetele, țesăturile și ocaziile.
Startup-urile de shopping AI dezvoltă propriile seturi de date, astfel încât instrumentele lor să fie antrenate pe date de calitate superioară, un lucru mai ușor de realizat atunci când cataloghezi moda sau mobilierul, decât întreaga cunoaștere umană.
Provocările startup-urilor AI
Hudson menționează că Onton a dezvoltat un sistem de date pentru a cataloga sute de mii de produse de design interior, ajutând la antrenarea modelelor interne cu date mai bune. Totuși, el crede că, dacă startup-urile AI nu urmăresc un nivel de specializare, sunt sortite să fie eclipsate.
“Dacă folosești doar LLM-uri generice și o interfață conversațională, este foarte greu să vezi cum un startup poate concura cu companiile mai mari,” a spus Hudson.
Avantajul marilor companii
Avantajul pentru OpenAI și Perplexity este că clienții lor utilizează deja instrumentele lor, iar prezența lor extinsă le permite să încheie parteneriate cu mari retaileri de la început. Spre deosebire de Daydream și Phia, care redirecționează clienții către site-urile retailerilor pentru a finaliza achizițiile, OpenAI și Perplexity au parteneriate cu Shopify și PayPal, permițând utilizatorilor să finalizeze cumpărăturile direct în interfața conversațională.
Căutarea profitabilității
Aceste companii, care depind de cantități enorme de putere de calcul costisitoare pentru a funcționa, caută în continuare o cale spre profitabilitate. Dacă se inspiră din modelele Google și Amazon, ar putea lua în considerare comerțul electronic ca opțiune, retailerii putând plăti pentru a-și face publicitate produsele în rezultatele căutării.
Totuși, aceasta ar putea agrava problemele existente cu care se confruntă clienții în căutări.
Concluzie
În cele din urmă, modelele verticale — fie în modă, călătorii sau bunuri de uz casnic — vor depăși așteptările, deoarece sunt ajustate la realitatea deciziilor consumatorilor.
