Gotowość konsumentów na zakupy wspomagane przez sztuczną inteligencję
Nowe badania, w których wzięło udział 2000 konsumentów w USA i Wielkiej Brytanii, ujawniają silne zapotrzebowanie na sztuczną inteligencję w zakupach online. 72% respondentów oczekuje, że asystenci AI zwiększą wydajność dzięki funkcjom takim jak powiadomienia o ofertach (59%), spersonalizowane rekomendacje (51%) i pomysły na prezenty (44%). Zaufanie pozostaje jednak kruche: 69% zrezygnowałoby z platformy po jednej nieistotnej sugestii, 24% z powodu obaw o przetwarzanie danych, a 21% jeśli AI podejmowałaby decyzje bez udziału użytkownika. [8]
Wcześni użytkownicy, zwłaszcza osoby w wieku 25–34 lata (59% wskaźnika użycia w porównaniu do 34% ogółem), wykazują większą pozytywność, a 77% z nich ufa markom bardziej za oferowanie asystentów AI. Wśród nich 81% akceptuje AI budujące pełne koszyki na specjalne okazje, a 88% ceni sobie sugestie dotyczące pakietów, co świadczy o przechodzeniu do bardziej złożonych zadań.
Rosnąca adopcja i zmiany pokoleniowe
Wykorzystanie AI w zakupach w Wielkiej Brytanii podwoiło się rok do roku z 12% do 28%, prowadzone przez pokolenie Z (43%) i millenialsów (42%), przy czym 18% pokolenia Z i 15% millenialsów to nowi użytkownicy w ciągu ostatniego roku. [2] [3] Prawie połowa brytyjskich kupujących (44%) jest otwarta na to, aby AI obsługiwała całe zakupy, w tym transakcje, po ustawieniu preferencji takich jak budżet i cechy – wskaźnik ten wzrasta do 49% dla millenialsów, 41% dla pokolenia Z i 42% dla pokolenia X. [2]
Sprzedawcy detaliczni dostosowują się, z 84% otwartymi na uzupełnianie przez AI i 49% traktującymi to jako priorytet; 50% planuje rozszerzenie AI w celu poprawy obsługi klienta. [2] Dorośli Brytyjczycy poniżej 45 roku życia wykazują 30% otwartość na AI jako osobistych agentów w zakresie rekomendacji, sprawdzania dostawy i zakupów. [7] Globalnie, 78% konsumentów korzystało ostatnio z narzędzi AI, takich jak ChatGPT, osiągając 93% wśród osób poniżej 35 roku życia. [7]
Implikacje dla infrastruktury e-commerce
To zapotrzebowanie wywiera presję na feed produktów, gdzie nieistotne wyniki ze słabej jakości danych wywołują 69% rezygnacji. Feed o wysokiej wierności – bogate w atrybuty, takie jak warianty, ceny i kompatybilność – stają się niezbędne dla trafności AI, ponieważ niekompletne dane wzmacniają błędy w sugestiach w czasie rzeczywistym.
Standardy katalogowania muszą ewoluować, aby wspierać agentologiczną AI, kładąc nacisk na ustrukturyzowane schematy dla atrybutów wykraczających poza podstawowe (np. dopasowanie do okazji, potencjał pakietowania). Niezgodności w starszych systemach spowalniają szkolenie AI, poszerzając lukę w gotowości, gdzie tylko 27% brytyjskich sprzedawców detalicznych uważa swoje systemy za skalowalne dla autonomicznych doświadczeń.
Jakość i kompletność kart produktów bezpośrednio wpływają na zaufanie: skąpe opisy lub brak zdjęć podważają 51% oczekiwań co do spersonalizowanych rekomendacji, podczas gdy pełne metadane umożliwiają proaktywne pakiety (88% atrakcyjności dla wczesnych użytkowników). Sprzedawcy detaliczni prognozujący wzrost sprzedaży online w 2026 roku (80% w Wielkiej Brytanii) łączą AI z konwersjami, ale luki w umiejętnościach i zgodność z przepisami utrudniają wdrożenie. [1] [6]
Przyspieszanie dzięki narzędziom No-Code i AI
Platformy No-code pokonują bariery w adopcji, umożliwiając szybką optymalizację feed i integrację AI bez wysokich kosztów programistycznych – co jest kluczowe, ponieważ 90% światowych sprzedawców detalicznych planuje wydatki na AI w zakresie operacji. [6] Narzędzia te automatyzują wzbogacanie katalogu, przyspieszając aktualizacje asortymentu w celu dopasowania do dynamicznych zapytań konsumentów, takich jak obniżki cen (59% zapotrzebowania).
AI napędzane No-code obsługuje zabezpieczenia od pierwszej interakcji, zapewniając odpowiedzialność za dane (24% obaw) poprzez anonimizowane szkolenia. To wspiera prędkość: szybsze indeksowanie zaktualizowanych katalogów nadąża za 44% gotowością do automatyzacji end-to-end, zamieniając wczesne zaufanie (77%) w powtarzające się zaangażowanie. [2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Z perspektywy NotPIM, te badania wskazują na krytyczny punkt zwrotny dla e-commerce. Oczekiwania konsumentów dotyczące zakupów opartych na AI rosną, ale wydajność tych narzędzi zależy od jakości danych o produktach. Sprzedawcy detaliczni muszą priorytetowo traktować feed produktów o wysokiej wierności, aby sprostać temu zapotrzebowaniu i budować zaufanie klientów. NotPIM zapewnia rozwiązanie no-code do wzbogacania i standaryzacji danych o produktach, umożliwiając firmom szybkie dostosowanie się i wdrażanie ulepszonych doświadczeń opartych na AI z pewnością. Jakość danych o produktach jest omawiana w całym artykule. Zarządzanie tymi danymi jest kluczowym elementem infrastruktury e-commerce. Dowiedz się, jak lepiej zrozumieć swoje dane, dzięki naszym artykułom na temat feed produktów pod adresem /blog/product_feed/. Ponadto, aby lepiej zarządzać danymi, przeczytaj więcej, aby poprawić swoje zrozumienie jak tworzyć sprzedażowe opisy produktów. Dzięki efektywnemu zarządzaniu danymi o produktach, jesteś lepiej przygotowany do obsługi programu przetwarzania cenników.