Evoluția inteligenței artificiale în eCommerce

Acum doar câțiva ani, căutările clienților de pe eMAG reprezentau o adevărată sursă de divertisment: „pantaloni albi cu dungi albastre, de bărbat”, „aspirator care nu face zgomot pentru pisici” sau „pantofi pentru nuntă fără toc și fără sclipici”. Aceste „perle” reușeau să evidențieze atât creativitatea, cât și limitele interacțiunii dintre utilizator și motorul de căutare al unei platforme de eCommerce.

Astăzi, paradigmele s-au schimbat radical datorită inteligenței artificiale și mai ales odată cu integrarea modelelor lingvistice mari (LLM) în infrastructura tehnologică a marilor retaileri online.

De ce AI a devenit esențial în eCommerce? Creșterea incredibilă a eCommerce-ului românesc nu mai este un secret. Pentru utilizatori, provocarea nu mai este lipsa produselor, ci găsirea rapidă a ceea ce își doresc printre milioane de opțiuni.

Inteligența artificială rezolvă aceste probleme pe multiple planuri:

▣ Motorul de căutare înțelege acum limbajul natural, iar interogările „ciudate” sau vagi, care altădată nu returnau niciun rezultat util, sunt astăzi interpretate cu precizie.
▣ Recomandările de produse nu se mai bazează doar pe „cei care au cumpărat acest produs au mai cumpărat…”, ci pe un istoric complex al comportamentului și preferințelor fiecărui utilizator.
▣ Chatbot-urile, precum cel folosit de eMAG („Dana”) sau viitorii agenți AI de shopping, gestionează sute de mii de cereri lunar, de la suport până la recomandări avansate.

Cum funcționează modelele LLM în căutare.
Un motor de căutare e-commerce tradițional lucra pe bază de cuvinte-cheie. Dacă scriai „pantaloni bărbătești albi cu dungi albastre”, primeai rezultate relevante doar dacă aceste sintagme se regăseau exact în descrieri.

Prin integrarea unui LLM:

▣ Interogările devin conversaționale și contextuale. AI deduce intenția, sugerează alternative („vrei pantalon sport sau eleganți?”) și oferă instant rezultate relevante chiar și pentru căutări neobișnuite sau ambigue.
▣ Vizual search AI: eMAG SNAP permite căutarea după poze, nu doar cuvinte, iar 20% dintre comenzile din această funcție au fost produse achiziționate pentru prima oară de către utilizatori.
▣ Generare de recomandări personalizate: În ianuarie 2025, AI a generat peste 1,2 milioane de recomandări de produse doar pe eMAG, ajutând utilizatorii să găsească rapid ceea ce îi interesează cu adevărat. (link)

Inteligența artificială redefinește fundamental modul în care clienții interacționează cu magazinele online și influențează decisiv performanțele comercianților: experiența de cumpărare devine rapidă și intuitivă datorită rezultatelor de căutare relevante și personalizate, rata de conversie crește semnificativ pe fondul unei potriviri mai bune între intenția utilizatorului și ofertă, gradul de retenție se amplifică prin recomandări adaptate individual, iar automatizarea suportului clienți și a proceselor interne conduce la scăderea costurilor operaționale și la accelerarea capacității de inovare într-un mediu digital dinamic și competitiv.

„Perlele” căutărilor – de la amuzament la valoare de business
Dacă în trecut, rapoartele anuale cu perlele clienților scoteau la iveală limitele tehnologiei, azi fiecare astfel de căutare devine o oportunitate:

▣ Algoritmii AI învață din aceste formulări neobișnuite, antrenează recomandări din ce în ce mai precise.
▣ Datele colectate ajută la ajustarea ofertelor (nume, categorii, descrieri) și la dezvoltarea unor noi funcționalități de interogare în limbaj natural și voice search.
▣ Pentru retailer, fiecare „perlă” transformată într-o vânzare este o dovadă de inovație și creștere a loialității.

Pentru mulți retaileri online “perlele” căutărilor au reprezentat, ani la rândul, o sursă de umor, dar și un tablou sincer al relației dintre tehnologie și nevoile reale, firești sau uneori greu de articulat ale oamenilor. Fiecare raport anual cu selecții precum „geacă de piele pentru bărbați, dar nu prea groasă, dar nici de vară, dar ceva între” sau „telefon care să nu-l vrea soția” scotea în evidență nu doar inventivitatea și spontaneitatea clienților, ci și limitările evidente ale motoarelor de căutare clasice, bazate exclusiv pe potriviri de cuvinte-cheie.

Cu toate acestea, aceste „perle”, odată privite doar din perspectivă anecdotică, s-au dovedit a fi o adevărată mină de aur pentru orice echipă de produs și dezvoltare axată pe inovație și evoluție continuă. Dincolo de amuzament, fiecare astfel de interogare atipică a devenit un “caz de testare” real – extrem de valoros – pentru antrenamentul și evaluarea algoritmilor avansați, alimentând modelele de inteligență artificială cu scenarii realiste, sofisticate și greu de anticipat de către programatori sau marketeri.

“Perla” ca “fuel” pentru progresul AI

Inteligența artificială, în special modelele lingvistice mari și sistemele de machine learning din spatele platformelor moderne, sunt dependente de date diverse, relevante, autentice și cât mai apropiate de realitatea conversațională a utilizatorilor. Or, exact asta livrează și „perlele” căutărilor: moduri neașteptate de a formula dorințe (“grătar electric care nu fumegă ca soacra”), combinații de cerințe (“frigider mic, bun, dar nu scump, care să nu facă zgomot și să încapă sub pat”) sau chiar greșeli de tastare, slang, exprimări regionale și limbaj colocvial. Fiecare exemplu ajută algoritmul să dezvolte o înțelegere mai nuanțată (contextuală) a limbii române – nu doar “română corectă”, ci exact limba pe care o folosesc oamenii în viața reală, cu tot cu ambiguitățile și “pofta de viață” care transpar din aceste căutări.

Un LLM antrenat cu astfel de date – spre deosebire de unul expus doar la texte standardizate – va putea nu doar să returneze rezultate “corecte”, ci să anticipeze, să sugereze, să reformuleze și chiar să “dialogheze” cu utilizatorul, adăugând valoare la fiecare pas al căutării.

Optimizare de ofertă, UX și inovare în funcționalități

În mod strategic, retailerii trec de la a considera aceste „perle” simple abateri la a le transforma în catalizatori ai inovării. Analiza cumulativă a miilor de căutări atipice poate evidenția lipsuri reale de pe platformă: produse care nu sunt suficiente în stoc, categorii neclare, denumiri greu de găsit sau descrieri tehnice prea generale pentru preferințele publicului. Astfel, cu ajutorul AI, business-ul poate:

▣ Să ajusteze denumirile produselor astfel încât să fie găsite mai ușor chiar și de utilizatori care nu utilizează terminologia exactă;
▣ Să dezvolte filtre noi sau categorii speciale, definite conform modului natural de a căuta al clienților (“pantofi de ocazie fără toc”, “televizor care să meargă pe Netflix fără smart” etc.);
▣ Să optimizeze rezultatele pentru căutările vocale, pe măsură ce tot mai mulți clienți folosesc asistenți vocali și device-uri mobile ;
▣ Să introducă funcționalități inovatoare precum “feedback instant”, invitații la clarificare (“Ai vrut să cauți…?”), traduceri automate sau propuneri inteligente de căutare alternativă, toate menite să transforme fiecare sesiune de shopping într-o experiență memorabilă și eficientă.

Conversia “perlelor” în rezultate măsurabile

Poate cea mai relevantă evoluție este faptul că fiecare “perlă” procesată corect și transformată într-o achiziție este o victorie digitală, un indicator de maturitate tehnologică și competitivitate. AI-ul modern nu se mulțumește să ignore sau să “râdă” de aceste interogări: le valorifică, le transformă în insight, convertește confuzia sau formulările stângace în acțiuni și experiențe pozitive pentru client. Astfel:

Clienți care, în trecut, abandonau procesul de căutare sau scriau recenzii negative din cauza rezultatelor irelevante ajung, astăzi, să găsească produse exact pe gustul lor chiar și cu o interogare atipică;

Rețelele de retail primesc informații granularizate despre tendințele din piață (apariția unor nevoi noi, expresii emergente, patternuri de consum), putând acționa rapid asupra ofertei;

Customer care-ul și AI-ul sunt integrați astfel încât întrebările complexe sau “ciudate” pot fi rezolvate rapid, uneori chiar prin chatbot-uri sau asistenți virtuali, rezultând creșterea loialității și a ratei de conversie, dar și dezvoltarea unor noi standarde de customer journey.

Educația digitală și schimbarea mentalității

Un rol mai puțin evident, dar esențial, al acestor “perle” constă în educarea indirectă atât a publicului, cât și a retailerilor. Utilizatorii devin mai conștienți de modul în care funcționează căutarea online și influențează rezultatele (prin cuvinte cheie, detalii, descrieri), în timp ce comercianții din domeniu ajung să-și adapteze permanent comunicarea, structura website-ului și modul de prezentare a produselor pentru a răspunde direct, rapid și empatic acestor nevoi autentice.

Prin urmare, „perlele” nu mai sunt doar glume internaute sau curiozități la final de an. Ele sunt “aurul” big data-ului din eCommerce, acceleratorul principal pentru inovația bazată pe AI, sursa de inspirație pentru experiențe cu adevărat personalizate și cheia diferențierii într-o piață ultracompetitivă, unde fiecare detaliu contează, iar fiecare client – indiferent de cum scrie, caută sau dorește – găsește răspuns, iar uneori chiar mai mult decât a visat.

Integrarea inteligenței artificiale în eCommerce ridică o serie de provocări semnificative, printre care se numără necesitatea protejării datelor personale și menținerea confidențialității într-un context în care analiza comportamentului utilizatorilor devine din ce în ce mai granulară, asigurarea transparenței deciziilor algoritmice pentru evitarea bias-ului și garantarea corectitudinii recomandărilor generate, precum și adaptarea continuă la ritmul accelerat al inovației, ceea ce implică investiții substanțiale pentru a rămâne competitiv și relevant într-o piață dinamică și exigentă.

Evoluția inteligenței artificiale și integrarea LLM în platformele de eCommerce transformă radical modul în care căutăm, alegem și cumpărăm online. De la „perlele” trecutului la căutări conversaționale, personalizate și precise, beneficiile pentru clienți și business sunt imense: experiență fluidă, conversie crescută, loializare accelerată și inovație constantă.

Viitorul aparține celor care știu să valorifice aceste tehnologii, îmbinând puterea AI cu empatie, responsabilitate și adaptabilitate.