Synchrony ร่วมมือกับ OpenAI? ความหมายเบื้องหลังการเป็นพาร์ทเนอร์ด้านการช้อปปิ้งกับ ChatGPT

Synchrony ร่วมมือกับ OpenAI? Synchrony Financial ได้ประกาศความร่วมมือระดับองค์กรกับ OpenAI เพื่อนำบริการด้านการเงิน รางวัล และข้อเสนอจากตลาดผู้ค้ามาสู่ประสบการณ์ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา ในขณะที่พฤติกรรมการช้อปปิ้งของผู้บริโภคขยายไปสู่แพลตฟอร์มสนทนา การค้นพบผลิตภัณฑ์จึงเข้าใกล้กับอินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติมากขึ้น ในอพีดการค้าปลีกออนไลน์อาศัยเซสชันเบราว์เซอร์แบบดั้งเดิมเพื่อนำทางผู้ซื้อผ่านช่องทางการค้นหา การค้นพบ และการชำระเงินที่แยกจากกัน เมื่อแพลตฟอร์ม AI ช่วยให้สามารถค้นพบสินค้าและสั่งซื้อสินค้าที่มีสิทธิ์ได้ทันที สถาบันการเงินและผู้ค้าปลีกจึงกำลังสำรวจว่าตัวเลือกการชำระเงินและข้อเสนอโปรโมชันจะผสานเข้ากับสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างไร โดยไม่ขัดจังหวะการวัดผลแบบหลายช่องทาง

ทำไม Synchrony ถึงร่วมมือกับ OpenAI: การนำข้อเสนอค้าปลีกเข้าสู่ ChatGPT

สรุปสาระสำคัญ

• Synchrony Financial ได้เข้าทำความร่วมมือระดับองค์กรกับ OpenAI เพื่อผสานบริการด้านการเงิน รางวัล และข้อเสนอจากตลาดผู้ค้าเข้ากับแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วย AI

• มีการใช้งานการผสานการทำงานเฉพาะของ Synchrony ในไดเรกทอรีของ ChatGPT แล้ว ซึ่งช่วยให้ผู้บริโภคสามารถค้นหาตัวเลือกการเงินส่งเสริมการขายและข้อเสนอจากตลาดผ่านการสนทนาได้

• ความคิดริเริ่มนี้สะท้อนถึงเทรนด์การค้าปลีกที่กว้างขึ้น ซึ่งสถาบันการเงินต่างๆ กำลังสำรวจการฝังบัตรเครดิตของร้านค้าปลีกไว้ในสภาพแวดล้อมการสนทนาในระยะยาว

เส้นทางการซื้อของผู้บริโภคแบบดั้งเดิมกำลังเปลี่ยนแปลงไป เนื่องจากการค้นพบผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ย้ายไปอยู่ในอินเทอร์เฟซแบบสนทนา ในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา อีคอมเมิร์ซค้าปลีกพึ่งพาช่องทางการแปลงสภาพแบบหลายขั้นตอน ผู้บริโภคค้นหาสินค้าบนพอร์ทัลเว็บ เรียกดูรายการสินค้า คลิกแถมลิงก์แนะนำ และชำระเงินบนเว็บไซต์ของผู้ค้า แม้จะมีประสิทธิภาพ แต่วิธีการนี้ทำให้เกิดจุดที่ผู้ใช้ออกจากระบบหลายจุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อผู้ซื้อต้องนำทางผ่านลิงก์เปลี่ยนเส้นทางของบุคคลที่สามและกรอกข้อมูลรับรองการชำระเงินซ้ำบนเบราว์เซอร์มือถือ

ด้วยการเติบโตของการค้าผ่านบทสนทนา ผู้บริโภคคาดหวังมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าผู้ช่วยดิจิทัลจะช่วยในการค้นพบผลิตภัณฑ์และคำแนะนำได้โดยตรง เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ Synchrony Financial ซึ่งเป็นผู้ออกบัตรเครดิตรายใหญ่สำหรับผู้บริโภคที่อยู่เบื้องหลังแบรนด์ค้าปลีก เช่น Amazon, Walmart และ Lowe’s จึงได้ร่วมมือกับ OpenAI เพื่อสำรวจการนำตัวเลือกการเงินเข้าสู่เวิร์กฟลอว์การสนทนา ดังที่รายงานไว้ใน บทวิเคราะห์ทางการเงินของ CNBC

ภายใต้ความร่วมมือนี้ Synchrony กำลังสำรวจว่าผลิตภัณฑ์ทางการเงินของตนสามารถเข้าร่วมในประสบการณ์การค้าผ่านบทสนทนาที่เกิดขึ้นใหม่ได้อย่างไร Synchrony กำลังเปิดตัวการผสานการทำงานเฉพาะที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสำรวจการเงินส่งเสริมการขายและส่วนลดภายใน Synchrony Marketplace ตาม ข่าวประชาสัมพันธ์อย่างเป็นทางการของ PR Newswire Synchrony ยังได้นำโมเดลล้ำสมัยของ OpenAI ไปใช้ภายในองค์กรทั่วทั้งการดำเนินงาน พร้อมทั้งสำรวจการผสานการทำงานด้านการชำระเงินผ่านการสนทนาที่คล้ายกันกับแพลตฟอร์ม AI อื่นๆ ตามรายงานของ CNBC ผู้บริหารของ Synchrony อธิบายถึงความพยายามในวงกว้างในการรองรับบัตรเครดิตร้านค้าปลีกแบบส่วนตัวว่าเป็นกระบวนการที่ใช้เวลาหลายเดือน ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประสานงานทางเทคนิคและเชิงพาณิชย์กับพันธมิตรค้าปลีก

สาเหตุเชิงระบบ: การเปลี่ยนผ่านจากการเปลี่ยนเส้นทางเว็บไปสู่ธุรกรรมผ่านการสนทนา

ในระดับสถาปัตยกรรม การชำระเงินผ่านการสนทนานั้นแตกต่างจากการเปลี่ยนเส้นทางเว็บแบบเดิม การค้าบนเว็บแบบดั้งเดิมมักอาศัยสัญญาณระดับเบราว์เซอร์ เช่น คุกกี้ พารามิเตอร์ URL ข้อมูลผู้อ้างอิง และตัวระบุเซสชัน เพื่อเชื่อมโยงเหตุการณ์การได้มาซึ่งผู้ใช้และการแปลงสภาพ ซึ่งช่วยให้เครื่องมือวัดผลสามารถเชื่อมโยงการแสดงผลโฆษณาเข้ากับคำสั่งซื้อที่เสร็จสมบูรณ์ได้โดยตรง

การค้าผ่านบทสนทนานสามารถย้ายส่วนต่างๆ ของเส้นทางการซื้อออกไปนอกเซสชันเบราว์เซอร์แบบดั้งเดิม ซึ่งเปลี่ยนวิธีที่ผู้ค้าจับภาพบริบทของการอ้างอิงและเซสชัน เมื่อกระบวนการค้าถูกดำเนินการผ่านตัวแทน AI หรือ API การค้าแทนที่จะเป็นการนำทางผ่านเบราว์เซอร์ทั่วไป สัญญาณการอ้างอิงดั้งเดิมของเบราว์เซอร์อาจไม่สามารถจับบริบทการวัดผลต้นทางทั้งหมดได้อย่างสมบูรณ์อีกต่อไป

[Conversational Commerce Flow]
  Discovery in ChatGPT
          │
          ▼
  AI Shopping / Commerce Interface
          │
          ▼
  Merchant / Commerce API
          │
          ├── Order Context
          ├── Payment & Financing Context
          └── Referral / Session Context
          │
          ▼
 ┌────────────────────────────────────────┐
 │ In-Chat Instant Checkout               │
 │ Merchant Web Storefront Checkout       │
 │ Native Mobile App Handoff Experience   │
 └────────────────────────────────────────┘

การเปลี่ยนแปลงนี้นำมาซึ่งข้อควรพิจารณาเชิงโครงสร้างสำหรับผู้ค้าดิจิทัล แม้ว่าโครงสร้างพื้นฐานการค้าที่กว้างขึ้นของ OpenAI จะรองรับการชำระเงินทันทีสำหรับผลิตภัณฑ์ของผู้ค้าที่มีสิทธิ์อยู่แล้วผ่านโปรโตคอลที่ส่งข้อมูลคำสั่งซื้อไปยังแบ็กเอนด์ของผู้ค้า แต่ความท้าทายในการวัดผลจะเกิดขึ้นเมื่อบริบทการอ้างอิงจากเบราว์เซอร์ไม่ถูกส่งต่อไปยังกระบวนการค้าปลีกปลายทางอย่างราบรื่น

ในบริบทของระบบที่กว้างขึ้น ความท้าทายด้านความต่อเนื่องของตัวตนที่คล้ายคลึงกันยังปรากฏในโครงสร้างพื้นฐานการวัดผลด้วย เมื่อปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ถูกแยกออกจากเส้นทางเบราว์เซอร์ฝั่งไคลเอนต์มาตรฐาน การรักษาความต่อเนื่องของสถานะข้ามสภาพแวดล้อมดิจิทัลต่างๆ จึงมีความซับซ้อนสูง สำหรับผู้ค้าที่ดำเนินกิจการผ่านแอปพลิเคชันมือถือและหน้าร้านบนเว็บ การรับประกันว่าพารามิเตอร์การแปลงสภาพจะยังคงอยู่ข้ามขอบเขตของการสนทนานั้น อาจต้องอาศัยการรักษาเสถียรภาพที่ฝั่งเซิร์ฟเวอร์เมื่อการเปลี่ยนเส้นทางในระดับเบราว์เซอร์ไม่สามารถส่งต่อบริบทการแปลงสภาพที่จำเป็นได้อย่างน่าเชื่อถือ

สร้าง vs ซื้อ: การจัดการการกู้คืนบริบทในการค้าที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์

ในขณะที่อินเทอร์เฟซแบบสนทนากลายเป็นประตูสำคัญในการค้นพบผลิตภัณฑ์ ทีมวิศวกรจึงต้องประเมินสถาปัตยกรรมด้านการวัดผลและการชำระเงินของตน การพึ่งพาเพียงคุกกี้ฝั่งไคลเอนต์หรือ URL เปลี่ยนเส้นทางพื้นฐานอย่างเดียวจะทำให้ผู้ค้ามองไม่เห็นภาพที่สมบูรณ์ว่าจุดสัมผัสใดที่ขับเคลื่อนการแปลงสภาพ นักพัฒนาต้องเลือกระหว่างการสร้างบริดจ์เว็บฮุกฝั่งเซิร์ฟเวอร์แบบกำหนดเอง หรือการใช้เฟรมเวิร์กส่งผ่านพารามิเตอร์เฉพาะทาง

การประเมินสถาปัตยกรรม: เว็บฮุกแบบกำหนดเองเทียบกับเฟรมเวิร์กมาตรฐาน

การสร้างระบบจับคู่ธุรกรรมภายในองค์กรกำหนดให้ทีมวิศวกรต้องสร้างมิดิลแวร์เฉพาะที่เชื่อมโยงคอลแบ็ก API การสนทนากับฐานข้อมูลของผู้ค้า แม้ว่าวิธีนี้จะช่วยให้สามารถควบคุมสถาปัตยกรรมได้ แต่การรักษาตัวรับฟัง API แบบกำหนดเองผ่านการผสานการทำงานของบุคคลที่สามที่มีการพัฒนาอยู่ตลอดเวลาก็สร้างภาระงานด้านวิศวกรรมที่สำคัญ

ตารางด้านล่างแสดงแนวทางสถาปัตยกรรมทั่วไปสำหรับการจัดการสถานะเซสชันในการค้าผ่านบทสนทนา:

เมื่อการค้นพบผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ส่งผู้ใช้กลับไปยังแอปมือถือหรือหน้าร้านบนเว็บ การทำ deferred deep linking สามารถช่วยรักษาปลายทางที่ต้องการและบริบทเซสชันที่เกี่ยวข้องไว้ได้ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดทางเทคนิค ทีมวิศวกรอาจสร้างฐานข้อมูลการกำหนดเส้นทางภายในหรือประเมินแพลตฟอร์มที่เป็นที่ยอมรับ เช่น Opoinstall ตัวอย่างเช่น Opoinstall มีความสามารถในการทำ deferred deep linking และการส่งผ่านพารามิเตอร์ ซึ่งสามารถช่วยรักษาบริบทเซสชันเมื่อผู้ใช้ย้ายไประหว่างประสบการณ์บนเว็บและมือถือ แนวทางนี้สามารถรักษาบริบทการแปลงสภาพที่เกี่ยวข้องไว้ได้เมื่อผู้ใช้เปลี่ยนจากโฟลว์การค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปสู่ประสบการณ์บนมือถือ

รายการตรวจสอบการผสานการทำงาน: การเตรียมไปพป์ไลน์ข้อมูลของคุณสำหรับการค้าผ่านบทสนทนา

เพื่อรักษาความแม่นยำในการแปลงสภาพและความสมบูรณ์ของข้อมูลในขณะที่การค้นพบผ่านการสนทนาขยายตัว ทีมพัฒนาและทีมเติบโตสามารถสร้างเวิร์กฟลอว์การผสานการทำงานที่มีโครงสร้างได้

รายการตรวจสอบการใช้งานสำหรับนักพัฒนา

• กำหนดค่าจุดสิ้นสุด API ที่ปลอดภัย: ใช้การพิสูจน์ตัวตนที่รองรับโดยผู้ให้บริการและการตรวจสอบความถูกต้องของคำขอด้วยการเข้ารหัสสำหรับจุดสิ้นสุดการค้าผ่านบทสนทนา เพื่อป้องกันการดัดแปลงเพย์โหลดโดยไม่ได้รับอนุญาต

• ดำเนินการแมปพารามิเตอร์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์: ปรับใช้ที่เก็บเซสชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์เพื่อประสานการอ้างอิงการสนทนาภายนอกเข้ากับเหตุการณ์ยืนยันคำสั่งซื้อเมื่อทำธุรกรรมสำเร็จ

• ปฏิบัติตามมาตรฐานการทำโทเค็นการชำระเงิน: ใช้ข้อมูลรับรองการชำระเงินแบบโทเค็นและการควบคุมความปลอดภัยการชำระเงินที่สนับสนุนโดยผู้ให้บริการตามความเหมาะสม เพื่อปกป้องข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน

รายการตรวจสอบกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์และการเติบโต

• ตรวจสอบโมเดลการวัดผลแบบหลายจุดสัมผัส: อัปเดตแดชบอร์ดการวิเคราะห์เพื่อติดตามช่องทางการค้นหาผ่านการสนทนาควบคู่ไปกับการค้นหาแบบเสียเงินและแคมเปญโซเชียลแบบดั้งเดิม

• ปรับใช้การคืนค่าประสบการณ์ตามบริบท: ใช้ deferred deep linking เพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้ที่เปลี่ยนผ่านจากคำแนะนำในแชท AI จะไปถึงผลิตภัณฑ์หรือโปรโมชันที่ต้องการภายในแอป

• ตรวจสอบเศรษฐศาสตร์ต่อหน่วย: ติดตามโครงสร้างค่าธรรมเนียมของพาร์ทเนอร์และอัตราการแปลงสภาพในช่องทางสนทนา เพื่อรักษาอัตรากำไรให้อยู่ในระดับที่สมดุล

ประเด็นสำคัญสำหรับทีมวิศวกร

การขยายตัวของการบริการทางการเงินสำหรับผู้บริโภคเข้าสู่อินเทอร์เฟซแบบสนทนาเน้นย้ำให้เห็นว่าการค้นพบสินค้าปลีกกำลังเปลี่ยนไปสู่จุดสัมผัสที่ขับเคลื่อนด้วย AI แพลตฟอร์ม AI พัฒนาไปสู่ศูนย์กลางการค้นหาและคำแนะนำที่กว้างขึ้น สถาปัตยกรรมการวัดผลฝั่งไคลเอนต์แบบเดิมอาจจำเป็นต้องได้รับการปรับปรุงให้ทันสมัย

เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการค้าแบบหลายช่องทาง ทีมวิศวกรและทีมเติบโตควรประเมินการจัดการเซสชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์ เฟรมเวิร์กการทำ deep linking ที่เชื่อถือได้ และการส่งผ่านพารามิเตอร์มาตรฐาน ด้วยการสร้างการส่งต่อข้อมูลที่แข็งแกร่งระหว่างอินเทอร์เฟซการสนทนากับหน้าร้านบนมือถือ ธุรกิจต่างๆ จึงสามารถปรับตัวให้เข้ากับเส้นทางของลูกค้าใหม่ในขณะที่ยังคงรักษาการวัดผลที่แม่นยำไว้ได้