Czy sztuczna inteligencja może przewidzieć pytania klienta zanim klient je Wam zada?

Prezentacja dotyczy wykorzystania sztucznej inteligencji do przewidywania pytań klientów przed ich zadaniem, w celu szybszego dotarcia do kupujących gotowych do zakupu i obniżenia kosztów marketingowych w e-commerce. Punkt wyjścia: rosnące koszty pozyskania i utrzymania klienta (wskazane dane: 10gr/1zł, 47% w 2021 r., wzrost kosztów pozyskania +60% oraz kosztów transportu +25%). W odpowiedzi na te wyzwania prelegent proponuje podejście oparte na AI i modelach LLM, które analizują big data oraz wcześniejsze interakcje z klientami, by identyfikować jawne i ukryte potrzeby oraz przewidywać pytania na różnych etapach świadomości kupującego (UNAWARE, PROBLEM AWARE, SOLUTION AWARE, PRODUCT AWARE, MOST AWARE). Rozwiązaniem prezentowanym w wystąpieniu jest BuyerMind — system, który wyszukuje klientów gotowych do zakupu, nawiguje ich do sprzedawcy i odpowiada na pytania poprzez kampanie email. Podane wyniki: 3x wyższa otwieralność, klikalność i konwersja; -60% oszczędności na budżecie marketingowym; 5x szybsze dotarcie do kupujących. Talk adresuje tematy: koszty pozyskania klienta w e-commerce, segmentacja grup docelowych, identyfikacja klientów gotowych do zakupu, metryki jawne i ukryte, zastosowanie AI/LLM do automatyzacji Q&A i kampanii emailowych. Format: prezentacja produktowa/case z konkretnymi wskaźnikami efektywności. Kontakt: Sebastian@bm17.co, linkedin.com/in/sulmaseba/, bit.ly/BMeHandel.