Wat er gebeurde in het Britse 'Golden Quarter'
Uit het eindejaarsrapport Shopping Insights van Salesforce blijkt dat de wereldwijde online verkopen tijdens het 'Golden Quarter' van 2025 een record van 1,29 biljoen dollar bereikten, waarbij het Verenigd Koninkrijk goed was voor 38 miljard dollar (ongeveer 28 miljard pond) aan e-commerce-inkomsten. De online verkopen in het VK groeiden met 5,5% op jaarbasis, gedreven door een stijging van 9% in de gemiddelde verkoopprijzen en een toename van 10% in het verkeer, ondanks een over het algemeen voorzichtige consumentenomgeving. InternetRetailing.
Een belangrijke bevinding van het rapport is de disproportionele rol van AI. Ongeveer 20% van de detailhandelverkopen wereldwijd werd beïnvloed door AI en agents, wat neerkomt op 262 miljard dollar aan uitgaven. AI-gestuurde shoppingkanalen van derden en AI-gestuurde zoekopdrachten lieten een aanzienlijk hogere intentie zien: verkeer via deze bronnen converteerde ongeveer negen keer beter dan sociale verwijzingen. Retailers die hun eigen AI-agents implementeerden, zagen een omzetgroei van bijna 60% hoger dan hun concurrenten, en AI-agents absorbeerden ook een stijging van 142% in operationele taken zoals retourzendingen en verzendupdates. InternetRetailing; Salesforce.
Tegelijkertijd presteerde de fysieke detailhandel in het VK minder goed. Volgens het British Retail Consortium daalde de voetgangersstroom in december in winkelstraten en winkelcentra, en de non-food verkopen in de winkel groeiden slechts met 0,4% op jaarbasis, terwijl de online non-food verkopen met 11,1% stegen. InternetRetailing. Parallelle commentaar van ONS en de industrie over het 'Golden Quarter' benadrukt de ingetogen algemene detailhandelsgroei, selectieve promotionele respons op Black Friday en een aanhoudende structurele verschuiving naar online, waarbij de online penetratie in november steeg tot het hoogste niveau sinds eind 2021. PwC; FashionUnited.
Het beeld is genuanceerder in de supermarktbranche, die grotendeels buiten de non-food blik van Salesforce valt. De supermarktbranche was een van de weinige lichtpuntjes in de Britse detailhandel tijdens Kerstmis, ondersteund door feestelijke voedseluitgaven en inflatie; de online penetratie ligt hier tijdens piekperioden rond de lage tot midden tien procent, terwijl 85-87% van de uitgaven nog steeds in de winkel plaatsvindt. InternetRetailing. Als gevolg hiervan kan het kwartaal worden omschreven als een seizoen met "twee snelheden": AI-versterkte digitale kanalen die in waarde en efficiëntie toenemen, versus fysieke formaten die marginale of negatieve reële groei laten zien.
Waarom dit 'Golden Quarter' belangrijk is voor de e-commerce-infrastructuur
Het 'Golden Quarter' van 2025 bevestigt niet alleen de kracht van de online vraag, maar kristalliseert ook een structurele verandering in de manier waarop de vraag wordt gegenereerd en bemiddeld. Verkeer en omzet worden in toenemende mate gerouteerd via AI-agents, conversational interfaces en intent-gedreven ontdekking in plaats van traditionele zoekopdrachten, betaalde media of social media. Deze herconfiguratie heeft directe gevolgen voor productdatastructuren, catalogusbewerkingen en content pipelines.
AI-gestuurde vraag en productfeeds
Als 20% van de wereldwijde detailhandelverkopen al wordt beïnvloed door AI-agents, zijn productfeeds niet langer alleen inputs voor advertentieplatforms en marketplaces; ze zijn de kern "taal" die AI-systemen gebruiken om de inventaris te begrijpen, te rangschikken en aan te bevelen. In deze omgeving:
Feed volledigheid wordt een commerciële risicofactor. AI-systemen vertrouwen op gestructureerde attributen (maat, materiaal, kleur, gebruiksomgeving, compatibiliteit, duurzaamheidsvlaggen, prijshistorie) om relevantie af te leiden en ranglijsten te personaliseren. Ontbrekende of inconsistente gegevens verminderen de kans dat een product wordt getoond in AI-interacties met hoge intentie, zelfs als het goed presteert in traditionele zoekopdrachten.
Realtime feeds en event-aware feeds krijgen prioriteit. De handel in het 'Golden Quarter' wordt gekenmerkt door snelle prijsveranderingen, flashpromoties en snel bewegende voorraden. Voor een AI-agent die wordt geacht beperkingen (budget, leveringstermijnen, merkvoorkeuren) namens de shopper te onderhandelen, verminderen verouderde voorraad- of prijsgegevens de resultaten en het vertrouwen. Dat verschuift de investering van batch feed-exports naar API's met lage latentie, event-driven updates en een strakkere integratie tussen merchandising-systemen en AI-lagen.
Multi-channel feed governance wordt complexer. AI-verwijzingen komen in toenemende mate van bronnen die buiten de klassieke "walled gardens" vallen: onafhankelijke agents, algemene conversational tools en assistenten van retailers. Al deze consumeren product- en aanbiedingsgegevens op licht verschillende manieren. Het standaardiseren van taxonomie, attributensets en updateschema's over kanalen wordt een voorwaarde voor consistente prestaties. Product Feeds is een voorwaarde voor consistente prestaties.
Catalogusstandaarden en semantische structuur
De sterke outperformance van AI-beïnvloed verkeer onderstreept het belang van machine-leesbare catalogusstandaarden. Hoe meer verkopen via agentic experiences verlopen, hoe minder tolerant het ecosysteem wordt voor lawaaierige of ongestructureerde catalogi.
Verschillende trends worden versterkt door dit 'Golden Quarter':
Van keyword-oriëntatie naar semantische oriëntatie. AI-agents interpreteren gebruikersintenties die van nature worden uitgedrukt in doelen ("zoek een winterjas die warm is, maar minder dan £ 150 kost en voor vrijdag wordt geleverd") in plaats van productnamen. Catalogi moeten attributen en relaties weergeven die overeenkomen met deze intenties: warmtegradaties, isolatietype, leveringsbelofte per postcode, zorgvereisten, enzovoort. Waar dergelijke gegevens ongestructureerd zijn of begraven liggen in marketingteksten, moeten agents deze afleiden, wat het risico op irrelevante of niet-conforme aanbevelingen vergroot.
Normalisatie over merken en categorieën. Aangezien agents items van meerdere retailers in een enkel gesprek vergelijken, maakt inconsistente attribuut-naamgeving (bijv. "marine" vs. "middernachtsblauw", gemengde maatconventies) cross-retailer vergelijking moeilijker. Dit creëert een stimulans voor sectorbrede harmonisatie van attribuutdefinities, eenheidsstandaarden en waardelijsten, en voor rigoureuzere interne datadictionaries op retailniveau.
Levenscyclus- en beleidsmetagegevens. Nu agents een aanzienlijk groter volume aan servicetaken afhandelen, zoals retouren, omruilingen en verzendupdates, moeten catalogi gestructureerde beleids- en levenscyclusgegevens bevatten: retourtermijnen per producttype, herbevoorradingskosten, opknapstatus, garantievoorwaarden. Wanneer deze attributen expliciet en gestandaardiseerd zijn, kunnen agents operationele vragen beantwoorden en frictie voor de checkout voorkomen.
Product detail pagina's: kwaliteit, volledigheid en machine-leesbaarheid
De verschuiving naar door AI bemiddelde ontdekking verandert de functie van de product detail pagina (PDP). Mensgerichte storytelling blijft essentieel, maar PDP's functioneren in toenemende mate als "bron van waarheid" voor AI-modellen die content op schaal parsen.
In de context van dit 'Golden Quarter':
Hoog converterende AI-verwijzingen accentueren de waarde van complete PDP's. Aangezien AI de neiging heeft om al gekwalificeerde intentie te sturen, ligt de bottleneck vaak in het oplossen van de laatste onzekerheden: pasvorm, compatibiliteit, verzorging, gebundelde items of in het bevestigen van retour- en leveringsvoorwaarden. Retailers die deze informatie duidelijk en consistent weergeven - zowel voor mensen als machines - zijn beter gepositioneerd om van die intentie te profiteren.
Rich media wordt gestructureerde input. Afbeeldingen, video's en door gebruikers gegenereerde content hebben de conversie traditioneel gestimuleerd door menselijke overtuiging. Naarmate computer vision en multimodale modellen worden opgenomen in shopping agents, worden deze assets ook databronnen. Schone tagging van afbeeldingen (hoeken, gebruiksomgeving, modelmaten) en consistente metagegevens rond video's of handleidingen stellen agents in staat om visuele of stilistische vragen met meer precisie te beantwoorden.
Review- en Q&A-content is een trainingssignaal. Gebruikersreviews en Q&A-secties informeren nu niet alleen de menselijke perceptie, maar ook het modelbegrip van productsterktes, -zwaktes en het gebruik in de echte wereld. Retailers krijgen meer invloed door deze content te modereren, te taggen en te structureren - bijvoorbeeld door terugkerende thema's samen te vatten, veelgestelde vragen als expliciete attributen weer te geven en ervoor te zorgen dat belangrijke verduidelijkingen terugkeren in de basisproductgegevens.
Snelheid van assortimentsimplementatie en seizoensgebonden flexibiliteit
Nu de online verkopen in het VK sneller groeien dan de totale detailhandel en de non-food e-commerce met dubbele cijfers is gestegen tijdens de kerstperiode, wordt de time-to-market voor nieuwe SKU's nog kritischer. AI versterkt deze dynamiek in plaats van deze te versoepelen.
De gegevens van het 'Golden Quarter' suggereren verschillende operationele druk:
Kortere doorlooptijden voor content. Om te profiteren van piekvraagperioden, moeten retailers in staat zijn om leveranciersgegevens op te nemen, te verrijken en live PDP's binnen enkele dagen in plaats van weken te implementeren. Handmatig schrijven en studio-zware workflows hebben moeite om deze cadans bij te houden, vooral in lange-staart assortimenten en seizoensgebonden capsules.
Dynamische assortimentscuratie. AI-agents die de context op mand-niveau en de geformuleerde beperkingen begrijpen, kunnen shoppers naar alternatieve SKU's leiden wanneer primaire items niet op voorraad zijn of niet voldoen aan een beperking, zoals de levertijd. Om dit te laten werken, moeten range-architectuur, substitutieregels en compatibiliteitsmetagegevens in systemen worden gecodificeerd in plaats van overgelaten te worden aan ad-hoc merchandising-beslissingen.
Experimenten met prijs- en promo-elasticiteit. Hogere gemiddelde verkoopprijzen en selectieve promotionele respons tijdens het 'Golden Quarter' wijzen erop dat shoppers zorgvuldiger ruilen van waarde. Het insluiten van experimenteerframeworks in prijs- en contentlagen - bijvoorbeeld het testen van verschillende bundels, voordelen of drempelaanbiedingen - vereist een nauwe koppeling tussen prijsmotoren, content management en AI-gedreven personalisatie.
No-code, AI en de industrialisatie van contentbewerkingen
Het efficiëntieverhaal dat uit de Salesforce-gegevens naar voren komt - agents die een grote toename in servicetaken afhandelen en een bovengemiddelde omzetgroei ondersteunen - benadrukt een diepere verschuiving: de industrialisatie van e-commerce-content en -bewerkingen door middel van no-code en AI-tools.
Verschillende patronen vallen op:
Automatisering van repetitieve contenttaken. AI wordt in toenemende mate gebruikt om eerste ontwerpen van titels, beschrijvingen en SEO-tekst te genereren, om content te lokaliseren, om ontbrekende attributen uit leveranciers-PDF's of -afbeeldingen in te vullen en om de toon te standaardiseren. No-code interfaces stellen merchandisers in staat om regels en workflows te specificeren (bijv. welke attributen per categorie prioriteit moeten krijgen, hoe om te gaan met wettelijke zinnen) zonder tussenkomst van een ontwikkelaar, waardoor de cyclustijden worden verkort en de redactionele controle behouden blijft.
Op regels gebaseerde kwaliteitsborging. Naarmate catalogi groeien en AI meer reizen bemiddelt, worden geautomatiseerde controles op volledigheid, consistentie en compliance noodzakelijk. No-code orchestratie en AI-validatiemodellen kunnen producten markeren die kritische attributen missen voor AI-ranglijsten, die afwijken van taxonomie regels of die tegenstrijdige beleidsinformatie bevatten, en alleen "AI-ready" items in feeds met hoge zichtbaarheid plaatsen.
Operationele agents als ruggengraat. Nu agents al een toename in retouren en verzendingsvragen afhandelen, is de volgende stap hun integratie dieper in back-officesystemen: inventaris, orderbeheer, klantencommunicatie en content repositories. Dit maakt bijvoorbeeld het automatisch creëren of updaten van PDP-content mogelijk op basis van retourredenen, of dynamische aanpassing van on-site messaging in reactie op logistieke beperkingen.
Democratisering van experimenten. No-code tools maken het voor e-commerce- en contentteams gemakkelijker om variaties in productpresentatie, navigatie, filters en redactionele storytelling te configureren en te testen zonder te wachten op ontwikkelingssprints. In combinatie met AI-gestuurde segmentatie maakt dit continue optimalisatie mogelijk die is afgestemd op de gedragsveranderingen die in het 'Golden Quarter' zijn waargenomen.
Strategische implicaties voor e-commerce en contentinfrastructuur
Het 'Golden Quarter' van 2025 positioneert AI niet als een perifere optimalisatietool, maar als een centrale laag die vraag, ontdekking en bewerkingen bemiddelt. Voor e-commerce spelers vertalen de gegevenspunten uit deze periode zich in een reeks infrastructuurprioriteiten:
- Behandel productgegevens als een eersteklas asset, gestructureerd voor machines net zo zorgvuldig als het is ontworpen voor mensen.
- Investeer in catalogusstandaarden en governance die geschikt zijn voor cross-channel, multi-agent consumptie.
- Bouw PDP's en aanvullende content opnieuw op met dubbele doelgroepen in gedachten: menselijke shoppers en AI-systemen die in toenemende mate opties vooraf zullen filteren en uitleggen.
- Verkort en automatiseer de content supply chain van leveranciersfeed naar live PDP, met behulp van AI en no-code om de kwaliteit op schaal te behouden.
- Integreer AI-agents in zowel klantgerichte als operationele workflows, en beschouw ze als een bindweefsel tussen content, commerce en logistiek in plaats van als geïsoleerde chatwidgets.
In die zin dient het 'Golden Quarter' als een live test van een opkomend retailmodel waarin groei in toenemende mate afhankelijk is van hoe goed de content- en catalogusinfrastructuur van een retailer "spreekt" met AI-systemen die nu een aanzienlijk deel van de uitgaven beïnvloeden. Inzicht in de impact op uw product data management is cruciaal voor succes.
De inzichten uit het 'Golden Quarter' onderstrepen de kritieke noodzaak van robuuste product data management. Naarmate AI de belangrijkste drijfveer van ontdekking en verkoop wordt, zijn de kwaliteit, volledigheid en structuur van productinformatie van het grootste belang. Bij NotPIM erkennen we deze verschuiving en bieden we een uitgebreide oplossing waarmee e-commercebedrijven het feedbeheer kunnen stroomlijnen, productgegevens kunnen verrijken en zich kunnen aanpassen aan de veranderende eisen van AI-gedreven commerce. Bedrijven die prioriteit geven aan hun datainfrastructuur zijn klaar om een aanzienlijk concurrentievoordeel te behalen.