Wspierany przez sztuczną inteligencję chatbot może obsługiwać do 93% zapytań o towary, usługi, płatności bądź dostawy, redukując koszty obsługi klienta w sklepie internetowym o nawet 30%*. Już ponad połowa konsumentów woli korzystać z wsparcia cyfrowego doradcy, gdyż to najszybszy sposób na uzyskanie informacji do złożenia zamówienia, a sama usługa działa przez całą dobę. Sprawdź, czy chatbot online powinien znaleźć się także w Twoim e-commerce i jak wdrożyć go z zyskiem.
Chatbot – co to jest i jak działa cyfrowy doradca klienta?
Gdy odwiedzasz sklep internetowy znanej marki, to często w rogu ekranu otwiera się okno rozmowy, którą nawiązuje chatbot online – program konwersacyjny stworzony do prowadzenia konsumenta przez proces zakupowy w czasie rzeczywistym. Jest to taki cyfrowy doradca sprzedaży, który udziela informacji o produktach, sprawdza status zamówienia i obsługuje zwroty. Przy okazji udziela on rekomendacji cross- i up-sellingowych, przypominając o towarach porzuconych koszyku, co przekłada się na wyższą konwersję oraz wygodę i satysfakcję z zakupów.
Chatbot sztucznej inteligencji odpowiadający na pytania. Źródło: Zalando.pl
Jak działa chatbot? Do zrozumienia intencji użytkownika program potrzebuje gotowych scenariuszy lub modeli opartych na przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Najprostsze są chatboty rule-based, działające według zaprogramowanych reguł oraz drzew decyzyjnych. Użytkownik wybiera jedną z proponowanych opcji („Status zamówienia”, „Zwrot”, „Dostawa”), a system prowadzi go według ustalonego schematu pytań i odpowiedzi. Podobnie działają chatboty keyword-based, które analizują treść wpisaną przez konsumenta pod kątem słów kluczowych, dla których przewidziano konkretne reakcje. Klient może zapytać: „Czy macie teraz jakiś kod rabatowy?”, a bot wykryje keywordy „kod rabatowy, rabat” – i wyświetli gotowy komunikat z linkami do podstron w sklepie, np. „Aktualne promocje znajdziesz w zakładce Promocje. Zapisz się do newslettera, aby otrzymać kod -20% na pierwsze zakupy”.
Rodzaje chatbotów wykorzystywanych w e-commerce:
|
Typ chatbota online |
Zastosowanie |
Główne zalety |
Ograniczenia |
|
Rule-based |
Obsługa FAQ, sprawdzanie statusu zamówienia, proste procesy (zwroty, dostawa) |
Prosty we wdrożeniu i tani w utrzymaniu |
Brak rozumienia języka naturalnego, sztywne scenariusze, słaba obsługa niestandardowych pytań |
|
Keyword-based |
Reagowanie na konkretne frazy w zapytaniu użytkownika |
Szybsza konfiguracja niż AI, większa elastyczność niż czysty model rule-based |
Wrażliwy na odmiany językowe i błędy, brak zrozumienia intencji użytkownika czy kontekstu |
|
NLP (conversational AI chatbot) |
Złożona obsługa klienta, rekomendacje produktów, personalizacja |
Rozumie intencję, uczy się na podstawie danych, skalowalny |
Wymaga danych i optymalizacji, wyższy koszt wdrożenia |
|
Voice chatbot |
Asystenci głosowi, obsługa przez IVR lub smart speaker |
Naturalna interakcja sprzedażowa, wygoda mobilna |
Wyzwania z rozpoznawaniem mowy, ograniczenia językowe |
|
Hybrid chatbot (AI + human handoff) |
Obsługa klienta 24/7 z przekazywaniem trudnych spraw do konsultanta (pracownika sklepu lub firmy outsourcingowej) |
Automatyzacja przy zachowaniu jakości obsługi, lepsze doświadczenie klienta |
Wymaga integracji z działem obsługi klienta i dobrze zaprojektowanych procesów |
|
LLM (generative AI chatbot) |
Zaawansowane wsparcie sprzedaży, dynamiczne odpowiedzi, tworzenie treści |
Bardzo wysoka elastyczność, kontekstowe i naturalne odpowiedzi |
Ryzyko halucynacji, konieczność kontroli jakości i nadzoru |
Chatboty rule-based i keyword-based nie analizują intencji użytkowników. Jeśli użytkownik użyje synonimu, odmieni wyraz lub sformułuje pytanie w nietypowy sposób (np. „buty się rozwaliły”), system może nie przypisać wiadomości do kategorii „reklamacja” oraz odesłać klienta do działu obsługi. Rozmowa okaże się więc stratą czasu dla konsumenta i zbędnym kosztem dla sklepu dlatego przestarzałe modele chatbotów online zastępowane są przez ich udoskonalone wersje, wykorzystujące AI i uczenie maszynowe.
Chatbot e-commerce z funkcją live chat. Źródło: Tidio.com
Chatboty NLP i LLM analizują kontekst oraz identyfikują intencję nawet tych niejednoznacznych zapytań. Udzielają precyzyjnych, naturalnych odpowiedzi, dzięki czemu klienci mają wrażenie, że rozmawiają z człowiekiem. Obydwa są wspierane przez technologię AI, co wiąże się z wyzwaniami. Model NLP (Natural Language Processing) korzysta z reguł, baz wiedzy i integracji systemowych, a to zapewnia przewidywalność odpowiedzi. Jest jednak trudny do wdrożenia oraz mniej elastyczny niż chatbot sztucznej inteligencji LLM korzystający z zalet dużych modeli językowych. Ten ostatni potrafi rekomendować produkty i personalizować komunikację w stopniu największym, ale może też halucynować (zmyślać odpowiedzi) przez co wymaga stałego nadzoru.
Jak chatboty online wpływają na konwersję i sprzedaż w e-commerce?
Chatboty e-commerce eliminują bariery informacyjne, skracając ścieżkę zakupową. Dzięki analizie zachowań użytkowników i personalizowanym sugestiom produktowym sklepy działające w handlu detalicznym odnotowują nawet 67% wzrost sprzedaży. Sama personalizacja AI zwiększa konwersję o średnio 23%, a obsługa zamówień 24/7 czy szybsze przetwarzanie zwrotów minimalizują frustrację klientów. Spotyka się to z widoczną redukcją porzuconych koszyków o 20-30%**.
Przeczytaj też: Sztuczna inteligencja w marketingu – jak wykorzystać AI w e-commerce (kluczowe obszary)
Wpływ chatbotów sztucznej inteligencji na sprzedaż w sklepach internetowych:
- 73% konsumentów chce korzystać z chatbotów AI, a 60% używało poleceń głosowych i voice chatbota do finalizowania zakupów,
- rozwiązania AI skracają czas obsługi zgłoszeń średnio o 18% w porównaniu z tradycyjnymi metodami,
- chatboty sztucznej inteligencji osiągają skuteczność rozwiązania spraw na poziomie 71%-90%, co oznacza, że większość zapytań może zostać zamknięta bez udziału konsultanta,
- efekty wdrożenia bywają widoczne bardzo szybko – niektóre platformy raportują wzrost średniej wartości zamówienia o około 20% już w pierwszym tygodniu od uruchomienia systemu.
Chatboty nie tylko konwertują, ale też zwiększają wartość zamówień poprzez upsell (polecanie droższych produktów) i cross-sell (dodatkowe sugestie). Konsumenci, którzy rozwiązali problem z pomocą cyfrowego asystenta, wydają średnio 25% więcej niż osoby bez dostępu do takiej technologii***.
W jakich sklepach chatbot online to must have?
Chatbot online staje się rozwiązaniem „must have” przede wszystkim w sklepach generujących duży ruch. Przy tysiącach użytkowników dziennie każdego dnia do obsługi trafiają setki schematycznych zapytań – automatyzacja pozwala obsługiwać je szybko i w dowolnej skali, bez potrzeby zatrudniania dodatkowego personelu, gdy liczba zamówień rośnie.
Przeczytaj też: Funkcja Orders w ChatGPT a przyszłość e-commerce
Równie istotny jest kontekst – w branżach z powtarzalnymi problemami (moda, elektronika, kosmetyki), gdzie dominują zapytania o rozmiar, dostępność, czas dostawy czy zwroty, chatbot e-commerce jest rozwiązaniem, które istotnie redukuje liczbę zgłoszeń do BOK.
Chatbot online z gotowymi pytaniami i logiką. Źródło. X-kom.pl
Z kolei dla małych e-commerce chatbot online to narzędzie optymalizacji budżetu. Obniża koszt pojedynczej interakcji i pozwala właścicielowi skupić się na sprzedaży zamiast na obsłudze zapytań. Jest pomocny, ale tylko wtedy, jeśli wdrożenie oraz utrzymanie infrastruktury odpowiada skali biznesu oraz faktycznie wpływa na wzrost liczby konwersji.
Jak wdrożyć chatbota w sklepie internetowym, aby realnie zwiększał sprzedaż?
Aby chatbot online przynosił realne korzyści, jego wdrożenie musi wynikać z analizy danych, a nie z samej potrzeby „posiadania AI”. Pierwszym krokiem powinna być identyfikacja najczęstszych punktów tarcia w ścieżce zakupowej – zdecyduj, czy chatbot ma służyć do obsługi klienta (FAQ, zwroty), sprzedaży (rekomendacje produktów), czy obu. Oceń skalę – dla małych sklepów wystarczy prosty bot, w dużych lepiej postawić na chatbota sztucznej inteligencji z integracjami API.
Przeczytaj też: Top 8 narzędzi AI dla e-commerce
Chatbot – przykład wdrożenia krok po kroku:
- Określ cele, potrzeby i budżet – na prostego bota wydasz od 55 USD/mc. Koszt customowego rozwiązania to ok. 4500 USD rocznie.
- Znajdź technologię – skorzystaj z platform no-code/low-code, które oferują szablony dla e-commerce. Zwróć uwagę na integracje, cenę i funkcje AI (np. personalizacja, obsługa wielu języków).
- Zintegruj chatbota online z systemem e-commerce – większość narzędzi ma wtyczki do Shopify, WooCommerce czy BigCommerce. Instalacja zajmuje często minuty (np. poprzez app store Shopify).
- Skonfiguruj i trenuj – dodaj dane produktowe (XML, scraping strony), ustaw scenariusze rozmów oraz przetestuj je na symulowanych zapytaniach. Zaawansowane boty uczą się automatycznie z historii interakcji.
- Monitoruj efekty – używaj analityki (np. ROI, CSAT) aby identyfikować słabe punkty systemu, które warto ulepszyć w pierwszej kolejności.
Chatboty i sztuczna inteligencja – podsumowanie
- Nowoczesny chatbot e-commerce to sposób na szybszą obsługę zamówień, zredukowanie kosztów obsługi klienta i zwiększenie lojalności klientów. Wybierając rozwiązanie z AI oraz inteligentnymi rekomendacjami produktów czy usług, możesz liczyć też na dodatkowe konwersje i wyższą wartość pojedynczego zamówienia.
- Chatbot online jest niezbędny dla każdego sklepu internetowego, który chce zapewnić obsługę klienta 24/7 i zautomatyzować procesy sprzedaży. Najlepiej sprawdza się w handlu detalicznym o dużym natężeniu zapytań do BOK, ale może służyć też do optymalizacji kosztów małych bądź średnich e-sprzedawców.
- Na początek wybieraj rozwiązania z gotową wtyczką SaaS, gotowe do zainstalowania w sklepie Shopify, Shoper czy WooCommerce. Każdy chatbot sztucznej inteligencji powinien zostać przetestowany przed uruchomieniem, aby udzielał wskazówek w sposób przewidywalny i rzeczowy.
Źródła:
* https://www.envive.ai/post/ai-implementation-statistics-define-digital-success
** https://www.cubeo.ai/25-statistics-of-ai-in-e-commerce-in-2026/
*** https://www.hellorep.ai/blog/the-future-of-ai-in-ecommerce-40-statistics-on-conversational-ai-agents-for-2025