AI & PIM: Creëer de Ultieme Productervaring voor je klanten!
In een wereld waar digitale transformatie aan de orde van de dag is, staat de e-commerce sector op het punt om een revolutionaire sprong voorwaarts te maken door de toepassing van kunstmatige intelligentie (AI). Het onderzoeksthema van de PXM Expertgroep 2024 duikt diep in de mogelijkheden van AI om enerzijds de productervaring voor klanten te verrijken en anderzijds digitale shopervaring aanzienlijk te verbeteren. We verkennen hoe deze state-of-the-art technologieën vandaag de dag al kunnen worden ingezet en onderzoeken de potentie van conversational commerce door AI, en hoe dit de interactie met klanten kan transformeren door een dynamische, gepersonaliseerde dialoog aan te bieden. We spraken met de voorzitters van de expertgroep.
AI en PIM? Hoe zien jullie dat?
“We hebbenvorig jaar met de expertgroep nagedacht over hoe je winnende product content creëert en daarvoor een drie lagen model geïntroduceerd: Relevantie, Vindbaarheid, Conformiteit. Daarbij hadden we ons al bij iedere case de vraag gesteld: wat kan AI hierin betekenen? We realiseerden ons dat we hier nog maar aan het begin stonden en de komende jaren zal AI op alle drie de lagen een steeds grotere rol gaan spelen.” zegt Wim Griffioen, partner PIM/MDM bij Squadra. “Dit jaar zijn we verder gedoken in de vraag hoe AI een bijdrage kan leveren aan het creëren van winnende content en vastgesteld dat daar eigenlijk 2 kanten aan zitten. Die hebben we ook beide met de expertgroep verkend. Aan de ene kant kan AI goed worden ingezet voor PIM. Bijvoorbeeld om specificaties, teksten en zelfs afbeeldingen bij producten te verrijken. Anderzijds kan AI ook worden ingezet voor het sturen van de digital commerce ervaring van klanten en andere klant interacties rondom product. Daarin levert PIM dan belangrijke productdata”
Wat zijn eigenlijk toepassingen van AI om productinformatie te verbeteren?
“Die liggen op diverse vlakken” antwoordt Guus van de Mond, partner van The Machine Learning Company van Squadra. ”De creatie van een nieuw artikel start altijd ergens vanuit inkoop of category management, maar vaak ontbreekt er veel informatie voordat een product aan digitale verkoopkanalen worden aangeboden. Voor het toewijzen aan de juiste categorie, het creëren van tekstvarianten voor verschillende verkoopkanalen of het verrijken van specificaties gebruiken we voor onze klanten al diverse AI algoritmen. Zo genereren we voor Hema de eerste producttekst van nieuwe producten vanuit een afbeelding. Maar generatieve AI biedt nu ook nieuwe mogelijkheden om productinformatie te verrijken, zoals bijvoorbeeld het creëren van extra afbeeldingen. Met de expertgroep hebben we bekeken of je vanuit de productafbeeldingen van Fetim’s woonartikelen een sfeerbeeld kunt maken waarbij dat product in een door generatieve AI gecreëerde kamer wordt getoond.”
En welke toepassingen van AI zien jullie om klantinteractie te verbeteren?
“In onze onderzoeksgroep richten we ons vooral op productinformatie en hoe we klanten kunnen helpen om zo snel mogelijk het juiste product voor hun context te vinden. Dat vindt enerzijds plaats in de webshop, maar ook nog via telefoon en in directe verkoopgesprekken. We zien in ieder geval 2 clusters van toepassingen voor AI daarin. Enerzijds kan AI ingezet worden om eigen medewerkers te ondersteunen om snel bedrijfs- cq productkennis te ontsluiten.", meent Erik Jansen, partner Digital Commerce bij Squadra. “De Wiltec case, die we hier met expertgroep hebben bekeken, ging o.a. over speciale bedrijfskleding die geschikt is voor het werken met bijvoorbeeld chemische stoffen. Vaak zit die kennis in allerlei documentatie die een verkoopvertegenwoordiger of een contact center medewerker niet zo paraat heeft. De inkoper weet het wel, maar die heeft daar eigenlijk geen tijd voor. Hier kun je AI inzetten om al die documentatie letterlijk bevraagbaar te maken, waarmee eerstelijns medewerkers direct een correct antwoord kunnen geven. In deze case wilde het bedrijf die AI tooling (nog) niet real time online beschikbaar maken voor klanten. Maar dat kan de volgende stap zijn.” “En dat raakt dan de andere cluster van toepassingen: AI kan ingezet worden om vragen van klanten direct en interactief te beantwoorden.” vult Guus aan. “Met name de LLM tools kunnen ingezet worden voor chatbots of voor webshop searches om in een dialoog à la ChatGpt te komen tot producten en gebruikssuggesties. Zo hebben we voor een DIY retailer een interactieve chatbot gemaakt waar je producten kunt vinden voor specifieke klussen en ook de uitleg hoe je zo’n klus het beste kunt aanvliegen en waar je op moet letten”.
Hoe kunnen bedrijven de toepassingsmogelijkheden van AI voor hun business in kaart brengen?
Wim antwoordt: “Die vraag hebben we met de expertgroep uitgebreid besproken. Het is iedereen wel duidelijk dat deze nieuwe technologieën kansen bieden, maar ook risico’s. En hoe vlieg je dit nu aan?”. Erik: “Ja, je wilt gecontroleerd beginnen en ook tijd van medewerkers stoppen in gebieden waar de opbrengst hoog kan zijn. We hebben vijf simpele stappen geformuleerd om tot een AI roadmap te komen: Oriënteren, Categoriseren, Scoren, Faseren, Evalueren. ”
“In de eerste stap vorm je een klein team om te brainstormen waar AI allemaal ingezet kan worden. Maak het team niet te groot, maar probeer wel diverse afdelingen te vertegenwoordigen en het liefst ook verschillende echelons. Probeer vooral enthousiastelingen te vinden, early adopters, die ook de technologie interessant vinden maar wel bedrijfstoepassingen ervan kunnen zien. Met die groep oriënteer je jezelf op AI technologieën en creëer je een longlist aan ideeën. Door deze te categoriseren en te scoren kom je vervolgens tot een shortlist van ideeën die je verder uitwerkt. In ons artikel in het boek zullen we deze stappen verder toelichten. Tot slot ga je de uitwerking en realisatie in de tijd uitzetten, faseren dus, en de resultaten evalueren.” Guus vervolgt: “Veel bedrijven werken tegenwoordig al Agile in hun software en IT ontwikkeling. En die aanpak is uitstekend om ook hierop los te laten. Bovendien zal de realisatie vaak geen zelfstandige tool zijn, maar een component worden in je IT landschap die geïntegreerd moet worden in een back-end proces of een customer facing front end. Je probeert in een paar sprints te komen tot een eerste versie, evalueert die en maakt dan een verbeterslag.”
Zijn er nog andere zaken waar bedrijven rekening mee moeten houden bij het inzetten van AI voor hun business?
"Jazeker" antwoordt Wim, “AI is een vooral een hulpmiddel en geen oplossing voor alles. Het is gebaseerd op nieuwe technologie en kent dus ook zijn grenzen. We hebben in de expertgroep ook kort gesproken over de juridische kant van de inzet van AI in het verkoopproces en klantinteractie. Daar moet je zeker in je inzet maar ook voorwaarden en communicatie rekening mee houden”. “Als bedrijf blijf je verantwoordelijk voor de juistheid van de communicatie met klanten en AI tools kunnen ook fouten maken. Wat dat betreft zijn ze eigenlijk heel menselijk", zegt Wim lachend. ”Je moet als bedrijf verantwoordelijkheid voor AI inzet en gebruik daarvan wel expliciet ergens beleggen in je organisatie. Zodat je controle houdt over betrouwbaarheid en juist gebruik van en communicatie over, door AI gegenereerde data. En dat uiteraard zonder dat je experimenten te veel blokkeert. Want dan gooi het kind met het badwater weg. Gecontroleerd experimenteren en leren moet nu je doel zijn en dan bewezen oplossingen uitrollen. In de blue paper hebben we daarvan interessante cases en werken we dus de vijf stappen om te komen tot een AI roadmap uit.”
Wil je meer weten over hoe je AI kunt inzetten voor de ultieme product ervaring en de cases van onder andere Medic, Versuni, Wiltec, Fetim en wehkamp.nl, lees dan de bluepaper.