Co wydarzyło się w Złotym Kwartale w Wielkiej Brytanii
Raport Shopping Insights firmy Salesforce na koniec roku wskazuje, że globalna sprzedaż online podczas Złotego Kwartalu 2025 osiągnęła rekordowe 1,29 biliona dolarów, z czego Wielka Brytania wygenerowała 38 miliardów dolarów (około 28 miliardów funtów) przychodów z e-commerce. Sprzedaż online w Wielkiej Brytanii wzrosła o 5,5% rok do roku, napędzana 9% wzrostem średnich cen sprzedaży i 10% wzrostem ruchu, pomimo ogólnie ostrożnego środowiska konsumenckiego. InternetRetailing.
Kluczowym ustaleniem raportu jest nieproporcjonalna rola sztucznej inteligencji. Około 20% sprzedaży detalicznej na świecie było pod wpływem sztucznej inteligencji i agentów, co stanowi 262 miliardy dolarów wydatków. Zewnętrzne kanały zakupowe oparte na sztucznej inteligencji i wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji wykazały znacznie wyższe intencje: ruch pochodzący z tych źródeł konwertował około dziewięć razy lepiej niż polecenia z mediów społecznościowych. Sprzedawcy detaliczni wdrażający własnych agentów AI odnotowali wzrost przychodów o blisko 60% wyższy niż ich odpowiednicy, a agenci AI wchłonęli również 142% wzrost zadań operacyjnych, takich jak zwroty i aktualizacje wysyłki. InternetRetailing; Salesforce.
Jednocześnie brytyjski handel detaliczny w sklepach stacjonarnych wypadł gorzej. Według British Retail Consortium, w grudniu odnotowano spadek ruchu w najważniejszych ulicach i centrach handlowych, a sprzedaż artykułów niespożywczych w sklepach stacjonarnych wzrosła tylko o 0,4% rok do roku, podczas gdy sprzedaż online artykułów niespożywczych wzrosła o 11,1%. InternetRetailing. Równoległe komentarze ONS i branżowe dotyczące Złotego Kwartalu podkreślają stłumiony ogólny wzrost sprzedaży detalicznej, selektywną reakcję promocyjną na Black Friday oraz ciągłą strukturalną zmianę w kierunku online, przy czym penetracja online w listopadzie wzrosła do najwyższego poziomu od końca 2021 roku. PwC; FashionUnited.
Obraz jest bardziej zniuansowany w przypadku artykułów spożywczych, które w dużej mierze znajdują się poza zakresem zainteresowania Salesforce związanym z artykułami niespożywczymi. Artykuły spożywcze były jednym z nielicznych jaśniejszych punktów w brytyjskim handlu detalicznym w okresie świątecznym, wspieranym przez wydatki na jedzenie świąteczne i inflację; penetracja online w tym obszarze pozostaje na poziomie od niskich do średnich kilkunastu procent w okresach szczytowych, podczas gdy 85–87% wydatków nadal ma miejsce w sklepach stacjonarnych. InternetRetailing. W rezultacie kwartał ten można opisać jako sezon „dwóch prędkości”: kanały cyfrowe wzmocnione przez sztuczną inteligencję rozwijające się pod względem wartości i wydajności w porównaniu z formatami fizycznymi wykazującymi marginalny lub ujemny realny wzrost.
Dlaczego ten Złoty Kwartał ma znaczenie dla infrastruktury e-commerce
Złoty Kwartał 2025 nie tylko potwierdza siłę popytu online; krystalizuje strukturalną zmianę w sposobie generowania i pośredniczenia w popycie. Ruch i przychody są coraz częściej kierowane przez agentów AI, interfejsy konwersacyjne i wyszukiwanie oparte na intencjach, a nie tradycyjne wyszukiwanie, płatne media czy media społecznościowe. Ta rekonfiguracja ma bezpośredni wpływ na struktury danych produktów, operacje katalogowe i potoki treści.
Popyt oparty na AI i feedy produktowe
Jeśli 20% globalnej sprzedaży detalicznej jest już pod wpływem agentów AI, feedy produktowe nie są już tylko danymi wejściowymi dla platform reklamowych i marketplace'ów; są one podstawowym „językiem”, którego systemy AI używają do zrozumienia, klasyfikowania i rekomendowania asortymentu. W tym środowisku:
Kompletność feedu staje się czynnikiem ryzyka komercyjnego. Systemy AI opierają się na ustrukturyzowanych atrybutach (rozmiar, materiał, kolor, kontekst użycia, kompatybilność, oznaczenia zrównoważonego rozwoju, historia cen), aby wnioskować o trafności i personalizować rankingi. Brakujące lub niespójne dane zmniejszają prawdopodobieństwo pojawienia się produktu w interakcjach AI o wysokiej intencji, nawet jeśli dobrze sprawdza się w tradycyjnym wyszukiwaniu.
Priorytet zyskują feedy w czasie rzeczywistym i uwzględniające zdarzenia. Handel w Złotym Kwartale charakteryzuje się szybkimi zmianami cen, błyskawicznymi promocjami i szybko zmieniającymi się stanami magazynowymi. Dla agenta AI, który ma negocjować ograniczenia (budżet, terminy dostaw, preferencje marki) w imieniu kupującego, przestarzałe stany magazynowe lub dane cenowe obniżają wyniki i zaufanie. To zmienia inwestycje z eksportów feedów wsadowych w kierunku interfejsów API o niskiej latencji, aktualizacji opartych na zdarzeniach i ściślejszej integracji między systemami merchandisingu i warstwami AI.
Zarządzanie wielokanałowymi feedami staje się bardziej złożone. Rekomendacje AI coraz częściej pochodzą ze źródeł, które znajdują się poza klasycznymi „ogrodami otoczonymi murem”: niezależnych agentów, uniwersalnych narzędzi konwersacyjnych i asystentów należących do sprzedawców detalicznych. Wszystkie te elementy konsumują dane o produktach i ofertach w nieco inny sposób. Standaryzacja taksonomii, zestawów atrybutów i harmonogramów aktualizacji między kanałami staje się warunkiem wstępnym spójnej wydajności. Feedy produktowe staje się warunkiem wstępnym uzyskania spójnej wydajności.
Standardy katalogowe i struktura semantyczna
Silna nadwyżka ruchu pod wpływem sztucznej inteligencji podkreśla znaczenie standardów katalogowych czytelnych dla maszyn. Im więcej sprzedaży przechodzi przez doświadczenia agentów, tym mniej tolerancyjny staje się ekosystem dla zakłóconych lub niestrukturyzowanych katalogów.
Kilka trendów jest wzmocnionych przez ten Złoty Kwartal:
Od orientacji na słowa kluczowe do orientacji semantycznej. Agenci AI interpretują intencje użytkowników, które są naturalnie wyrażane w celach („znajdź zimowy płaszcz, który jest ciepły, ale kosztuje poniżej 150 funtów i zostanie dostarczony do piątku”), a nie w nazwach produktów. Katalogi muszą ujawniać atrybuty i relacje, które odpowiadają tym intencjom: oceny ciepła, rodzaj izolacji, obietnica dostawy według kodu pocztowego, wymagania dotyczące pielęgnacji i tak dalej. Jeśli takie dane są niestrukturyzowane lub ukryte w tekście marketingowym, agenci muszą je wywnioskować, zwiększając ryzyko wydania nietrafnych lub niezgodnych z przepisami rekomendacji.
Normalizacja w obrębie marek i kategorii. Ponieważ agenci porównują produkty od wielu sprzedawców detalicznych w jednej rozmowie, niespójne nazewnictwo atrybutów (np. „granatowy” vs „północny niebieski”, mieszane konwencje rozmiarów) utrudnia porównywanie między sprzedawcami detalicznymi. Stwarza to zachętę do harmonizacji definicji atrybutów, standardów jednostek i list wartości w całym sektorze oraz do bardziej rygorystycznych wewnętrznych słowników danych na poziomie sprzedawcy detalicznego.
Metadane dotyczące cyklu życia i zasad. Ponieważ agenci obsługują teraz znacznie większą liczbę zadań serwisowych, takich jak zwroty, wymiany i aktualizacje wysyłki, katalogi muszą zawierać ustrukturyzowane dane dotyczące zasad i cyklu życia: okna zwrotów według rodzaju produktu, opłaty za wznowienie, status renowacji, warunki gwarancji. Kiedy te atrybuty są jawne i znormalizowane, agenci mogą odpowiadać na pytania operacyjne i zapobiegać tarciom przed kasą.
Strony szczegółów produktu: jakość, kompletność i czytelność maszynowa
Przejście w kierunku odkrywania za pośrednictwem AI zmienia funkcję strony szczegółów produktu (PDP). Opowiadanie historii zorientowane na człowieka pozostaje niezbędne, ale PDP coraz częściej działa jako „źródło prawdy” dla modeli AI, które analizują treść na dużą skalę.
W kontekście tego Złotego Kwartalu:
Wysoko konwertujące rekomendacje AI podkreślają wartość kompletnych PDP. Ponieważ AI ma tendencję do kierowania już zakwalifikowanymi intencjami, wąskie gardło często leży w rozwiązywaniu ostatnich niepewności: dopasowania, kompatybilności, pielęgnacji, dołączonych elementów lub w potwierdzaniu warunków zwrotu i dostawy. Detaliści, którzy wyraźnie i spójnie ujawniają te informacje – zarówno ludziom, jak i maszynom – mają lepszą pozycję do wykorzystania tych intencji.
Bogate media stają się ustrukturyzowanym wejściem. Obrazy, wideo i treści generowane przez użytkowników tradycyjnie zwiększały konwersję poprzez perswazję ludzką. W miarę jak wizja komputerowa i modele multimodalne są włączane do agentów zakupowych, te zasoby stają się również źródłami danych. Czyste tagowanie obrazów (kąty, kontekst użycia, wymiary modelu) i spójne metadane wokół filmów lub przewodników umożliwiają agentom odpowiadanie na pytania wizualne lub stylistyczne z większą precyzją.
Treści z recenzjami i pytaniami i odpowiedziami są sygnałem szkoleniowym. Recenzje użytkowników i sekcje pytań i odpowiedzi informują teraz nie tylko o ludzkim postrzeganiu, ale także o zrozumieniu przez model mocnych i słabych stron produktu oraz jego wykorzystania w świecie rzeczywistym. Detaliści zyskują przewagę, moderując, tagując i strukturyzując te treści – na przykład podsumowując powtarzające się tematy, ujawniając często zadawane pytania jako wyraźne atrybuty i zapewniając, że kluczowe wyjaśnienia rozprzestrzeniają się z powrotem do podstawowych danych produktu.
Szybkość wdrażania asortymentu i zwinność sezonowa
Ponieważ sprzedaż online w Wielkiej Brytanii rośnie szybciej niż całkowita sprzedaż detaliczna, a handel elektroniczny artykułami niespożywczymi wzrósł w okresie świątecznym o dwucyfrową wartość procentową, czas wprowadzenia na rynek nowych SKU staje się jeszcze bardziej krytyczny. AI wzmacnia tę dynamikę, a nie ją relaksuje.
Punkty danych z Złotego Kwartal w Zjednoczonym Królestwie sugerują kilka nacisków operacyjnych:
Krótsze czasy realizacji treści. Aby wykorzystać szczytowe okna popytu, sprzedawcy detaliczni muszą być w stanie pobierać dane od dostawców, wzbogacać je i wdrażać na żywo PDP w ciągu kilku dni, a nie tygodni. Ręczne pisanie tekstów i przepływy pracy w studio mają trudności z dotrzymaniem tego tempa, zwłaszcza w przypadku asortymentów typu long-tail i kapsuł sezonowych.
Dynamiczna kuracja asortymentu. Agenci AI, którzy rozumieją kontekst na poziomie koszyka i określone ograniczenia, mogą kierować kupujących w stronę alternatywnych SKU, gdy główne produkty są niedostępne lub nie spełniają ograniczenia, takiego jak czas dostawy. Aby to zadziałało, architektura asortymentu, zasady substytucji i metadane kompatybilności muszą być skodyfikowane w systemach, a nie pozostawione improwizowanym decyzjom merchandisingowym.
Eksperymenty z elastycznością cen i promocjami. Wyższe średnie ceny sprzedaży i selektywna reakcja promocyjna w Złotym Kwartale wskazują na kupujących, którzy bardziej uważnie oceniają wartość. Osadzanie struktur eksperymentów w warstwach cenowych i treściowych – na przykład testowanie różnych pakietów, przedstawień korzyści lub ofert progowych – wymaga ścisłego powiązania między silnikami cenowymi, zarządzaniem treścią i personalizacją opartą na AI.
No-code, AI i industrializacja operacji dotyczących treści
Narracja o wydajności wyłaniająca się z danych Salesforce – agenci obsługujący duży wzrost zadań serwisowych i wspierający ponadprzeciętny wzrost przychodów – podkreśla głębszą zmianę: industrializację treści i operacji e-commerce za pomocą narzędzi no-code i AI.
Wyróżnia się kilka wzorców:
Automatyzacja powtarzalnych zadań związanych z treścią. AI jest coraz częściej używana do generowania pierwszych wersji tytułów, opisów i tekstu SEO, lokalizowania treści, wypełniania brakujących atrybutów z plików PDF lub obrazów dostawców oraz standaryzacji tonu głosu. Interfejsy no-code pozwalają merchandiserom określać zasady i przepływy pracy (np. które atrybuty mają być priorytetowe według kategorii, jak obsługiwać sformułowania regulacyjne) bez interwencji deweloperów, skracając czas realizacji przy jednoczesnym zachowaniu nadzoru redakcyjnego.
Zapewnienie jakości oparte na zasadach. Wraz ze wzrostem katalogów i pośredniczeniem AI w większej liczbie procesów, niezbędne stają się zautomatyzowane kontrole kompletności, spójności i zgodności. Orchestracja no-code i modele walidacji AI mogą oznaczać produkty, którym brakuje krytycznych atrybutów dla rankingu AI, które odbiegają od zasad taksonomii lub które zawierają sprzeczne informacje o zasadach, wypychając tylko „gotowe na AI” elementy do wysoko widocznych feedów.
Agenci operacyjni jako podstawa. Ponieważ agenci radzą sobie już ze wzrostem liczby zapytań dotyczących zwrotów i wysyłki, kolejnym krokiem jest ich głębsza integracja z systemami zaplecza: stanami magazynowymi, zarządzaniem zamówieniami, komunikacją z klientami i repozytoriami treści. Umożliwia to na przykład automatyczne tworzenie lub aktualizowanie zawartości PDP na podstawie przyczyn zwrotów lub dynamiczną korektę wiadomości na miejscu w odpowiedzi na ograniczenia logistyczne.
Demokratyzacja eksperymentów. Narzędzia No-code ułatwiają zespołom ds. e-commerce i treści konfigurowanie i testowanie wariantów prezentacji produktów, nawigacji, filtrów i opowiadania historii redakcyjnych bez czekania na sprinty programistyczne. W połączeniu z segmentacją opartą na AI pozwala to na ciągłą optymalizację zgodną ze zmianami behawioralnymi obserwowanymi w Złotym Kwartale.
Strategiczne implikacje dla e-commerce i infrastruktury treści
Złoty Kwartał 2025 pozycjonuje AI nie jako peryferyjne narzędzie optymalizacyjne, ale jako centralną warstwę pośredniczącą w popycie, odkrywaniu i operacjach. Dla graczy e-commerce punkty danych z tego okresu przekładają się na zestaw priorytetów infrastrukturalnych:
- Traktuj dane o produktach jako aktywo pierwszej klasy, ustrukturyzowane dla maszyn z taką samą starannością, jak dla ludzi.
- Zainwestuj w standardy i zarządzanie katalogami zdolne do obsługi konsumpcji wielokanałowej i wieloagentowej.
- Odbuduj PDP i treści pomocnicze z myślą o podwójnej publiczności: ludzkich kupujących i systemach AI, które będą coraz częściej wstępnie filtrować i wstępnie wyjaśniać opcje.
- Skróć i zautomatyzuj łańcuch dostaw treści od feedu dostawcy do PDP na żywo, używając AI i no-code do utrzymania jakości na dużą skalę.
- Osadź agentów AI zarówno w przepływach pracy zorientowanych na klienta, jak i operacyjnych, postrzegając ich jako tkankę łączną między treścią, handlem i logistyką, a nie jako odizolowane widgety czatu.
W tym sensie Złoty Kwartał służy jako test na żywo powstającego modelu sprzedaży detalicznej, w którym wzrost jest coraz bardziej uzależniony od tego, jak dobrze infrastruktura treści i katalogu sprzedawcy detalicznego „rozmawia” z systemami AI, które obecnie wpływają na znaczną część wydatków. Zrozumienie wpływu na swoje zarządzanie danymi produktowymi jest kluczem do sukcesu.
Wnioski z Złotego Kwartal podkreślają krytyczną potrzebę solidnego zarządzania danymi produktowymi. Ponieważ AI staje się głównym motorem odkrywania i sprzedaży, jakość, kompletność i struktura informacji o produktach mają kluczowe znaczenie. W NotPIM zdajemy sobie sprawę z tej zmiany i oferujemy kompleksowe rozwiązanie, które pozwala firmom e-commerce usprawnić zarządzanie feedami, wzbogacać dane produktowe i dostosowywać się do zmieniających się wymagań handlu opartego na AI. Firmy, które priorytetowo traktują swoją infrastrukturę danych, mają zyskać znaczną przewagę konkurencyjną.