FILTRUJ TREŚCI

Tematyka:

Analityka i DaneMarketing i StrategiaTechnologia i AI

Formaty:

ArtykułyBadanieRaporty

Wyczyść filtry

Marketing i StrategiaBadanie

Paradoks literatury AI wzrost badań kontra wskaźnik wycofań

Analiza zjawiska inflacji publikacji naukowych w dziedzinie sztucznej inteligencji (wzrost 44% r/r) przy rosnącym wskaźniku wycofań (retractions). Ostrzegamy przed bezkrytycznym przenoszeniem akademickich modeli AI do praktyki biznesowej e-commerce i proponujemy rygorystyczne procedury testowe (sandboxing) przed ich wdrożeniem.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Kei Scampa

Marketing i StrategiaBadanie

Paradoks personalizacji algorytm buduje i niszczy lojalność

Artykuł wyjaśnia mechanizm paradoksu personalizacji w e-commerce. Analizujemy, w jaki sposób ciągłe uczenie maszynowe (ML) może absorbować i utrwalać uprzedzenia z danych historycznych, prowadząc do dyskryminacji oraz utraty zaufania. Proponujemy wdrożenie audytów stronniczości i technik Explainable AI (XAI) w celu ochrony relacji z klientem.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Andrea Aliverti

Marketing i StrategiaBadanie

Trzy dekady AI w ecommerce analiza 1 458 badań ujawnia

Metaanaliza 1458 badań naukowych z zakresu sztucznej inteligencji w e-commerce na przestrzeni ostatnich trzydziestu lat. Ujawniamy strukturalne luki badawcze – m.in. ignorowanie dynamiki marży i marżowości jednostkowej na rzecz optymalizacji klikalności – oraz definiujemy nowe pytania badawcze o krytycznym znaczeniu dla biznesu.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Design Bits

Marketing i StrategiaBadanie

Fałszywe pozytywy podobieństwo zapytań ważniejsze niż skala

Analiza problemu fałszywych pozytywów w danych o kliknięciach (clickstream data), sabotujących silniki wyszukiwania AI dla fraz long-tail. Przedstawiamy trzy innowacje (w tym zastosowanie dywergencji Jensena-Shannona i modeli ANCE), które poprawiają jakość danych treningowych i zwiększają precyzję wyników wyszukiwania.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Jovydas Dobilas

Marketing i StrategiaBadanie

PP GLAM granice modeli językowych w wyszukiwaniu ecommerce

Analiza badań nad modelem Amazon PP-GLAM, naświetlająca trudności modeli językowych w rozróżnianiu produktów komplementarnych (uzupełnień) od zamienników (substytutów). Pokazujemy, jak integracja LLM z grafami relacji behawioralnych (GNN) pozwala przezwyciężyć te ograniczenia i znacząco podnieść jakość wyników wyszukiwania.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Pavel Danilyuk

Marketing i StrategiaBadanie

Formowanie popytu rekomendacje, które napędzają i hamują

Artykuł analizuje interakcję między systemami rekomendacji (formowanie popytu) a wyszukiwarką (realizacja popytu) w sklepach online. Wykazujemy, w jaki sposób nadmierna ekspozycja na rekomendacje może kanibalizować intencjonalne wyszukiwanie i jak optymalnie balansować oba kanały, by maksymalizować łączne przychody.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Zaksheuskaya

Marketing i StrategiaBadanie

Realność behawioralna dlaczego domyślny projekt AI zawodzi

Analiza skuteczności wirtualnych prezenterów (AI streamerów) w formacie Live Commerce. Na podstawie badań wykazujemy, że kluczem do zaangażowania klientów i konwersji nie jest fotorealizm postaci, lecz realizm behawioralny (szybkość interakcji, responsywność), co sprawia, że AI jest traktowana jako godny zaufania partner.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Olga Lioncat

Technologia i AIBadanie

GPT idzie na zakupy ewaluacja wyszukiwarki produktowej

Opracowanie omawiające wykorzystanie modeli językowych (GPT-3.5 i GPT-4) do automatycznej ewaluacji trafności wyszukiwarek produktowych. Pokazujemy, że LLM osiągają wysoką zgodność z ocenami ludzkich sędziami, co pozwala na budowę skalowalnych i tanich systemów testowych do ciągłej optymalizacji silników wyszukiwania.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Nancy Zjaba

Technologia i AIBadanie

Semantyczna luka w wyszukiwarce, wzrost GMV o 18%

Artykuł analizuje mechanizm 'semantycznej luki' w wyszukiwarkach e-commerce, gdzie tradycyjne algorytmy tekstowe nie łączą zapytań z intencją klienta. Na przykładzie wdrożenia frameworka BEQUE na platformie Taobao pokazujemy, jak semantyczne przepisywanie zapytań przez LLM pozwala wyeliminować problem 'few-recall' i podnieść GMV o 18,66% w segmencie zapytań o niskiej trafności.

6 min.

Czytaj dalej

Pexels / Lukas L