Consumentenbereidheid voor AI-gestuurd winkelen
Nieuw onderzoek onder 2.000 consumenten in de VS en het VK onthult een sterke vraag naar AI in online winkelen, waarbij 72% verwacht dat AI-assistenten de efficiëntie zullen verbeteren door functies als dealwaarschuwingen (59%), gepersonaliseerde aanbevelingen (51%) en cadeau-ideeën (44%). Het vertrouwen blijft echter kwetsbaar: 69% zou een platform verlaten na één irrelevante suggestie, 24% vanwege zorgen over gegevensbehandeling en 21% als AI beslist zonder input.[8]
Vroege gebruikers, met name 25- tot 34-jarigen (59% gebruik versus 34% in totaal), tonen meer positiviteit, waarbij 77% meer vertrouwen heeft in merken die AI-assistenten aanbieden. Van hen accepteert 81% dat AI volledige winkelwagens bouwt voor speciale gelegenheden, en 88% waardeert bundelsuggesties, wat duidt op een progressie naar complexe taken.
Toenemende adoptie en generatieverschuivingen
Het gebruik van AI bij het winkelen in het VK is jaar op jaar verdubbeld van 12% naar 28%, aangevoerd door Gen Z (43%) en Millennials (42%), waarbij 18% van Gen Z en 15% van Millennials in het afgelopen jaar voor het eerst gebruikers waren.[2][3] Bijna de helft van de Britse shoppers (44%) staat open voor AI die volledige trajecten afhandelt, inclusief aankopen, zodra voorkeuren zoals budget en features zijn ingesteld — oplopend tot 49% voor Millennials, 41% voor Gen Z en 42% voor Gen X.[2]
Retailers sluiten zich aan, met 84% open voor AI-aanvullingen en 49% die hier prioriteit aan geeft; 50% plant AI-uitbreidingen voor de klantervaring.[2] Volwassenen onder de 45 in het VK tonen 30% openheid voor AI als persoonlijke agenten voor aanbevelingen, leveringscontroles en aankopen.[7] Wereldwijd gebruikten 78% van de consumenten onlangs AI-tools zoals ChatGPT, met 93% onder de 35.[7]
Implicaties voor e-commerce infrastructuur
Deze vraag zet druk op product feeds, waarbij irrelevante outputs van slechte gegevenskwaliteit 69% churn veroorzaken. High-fidelity feeds – rijk aan attributen zoals varianten, prijzen en compatibiliteit – worden essentieel voor AI-relevantie, omdat onvolledige gegevens fouten in real-time suggesties versterken.
Catalogusstandaarden moeten evolueren om agentische AI te ondersteunen, met nadruk op gestructureerde schema's voor attributen die verder gaan dan de basis (bijvoorbeeld gelegenheidsgeschiktheid, de potentie voor bundelen). Legacy inconsistenties vertragen AI-training, waardoor de bereidheidskloof groter wordt, waarbij slechts 27% van de Britse retailers hun stacks schaalbaar acht voor autonome ervaringen.
De kwaliteit en volledigheid van product cards hebben direct invloed op het vertrouwen: schaarse beschrijvingen of ontbrekende afbeeldingen ondermijnen de verwachting van 51% voor gepersonaliseerde aanbevelingen, terwijl volledige metadata proactieve bundels mogelijk maakt (88% aantrekkingskracht vroege gebruikers). Retailers die in 2026 online groei voorspellen (80% in het VK) koppelen AI aan conversies, maar vaardigheidstekorten en compliance belemmeren de uitvoering.[1][6]
Versnellen via no-code en AI-tools
No-code platforms overbruggen de adoptiebarrières en maken snelle feed-optimalisatie en AI-integratie mogelijk zonder hoge ontwikkelingskosten — cruciaal omdat 90% van de wereldwijde retailers van plan is AI uit te geven voor operaties.[6] Deze tools automatiseren catalogusverrijking, waardoor assortimentsupdates worden versneld die overeenkomen met dynamische consumentenvragen zoals prijsverlagingen (59% vraag).
AI-gestuurde no-code behandelt guardrails vanaf de eerste interactie en zorgt voor gegevensverantwoordelijkheid (24% zorg) via geanonimiseerde training. Dit ondersteunt snelheid: snellere indexering van bijgewerkte catalogi houdt gelijke tred met 44% bereidheid voor end-to-end automatisering, waarbij vroege vertrouwen (77%) wordt omgezet in herhaalde betrokkenheid.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Vanuit een NotPIM-perspectief belicht dit onderzoek een kritiek kantelpunt voor e-commerce. De verwachtingen van consumenten voor AI-gestuurde winkelervaringen nemen toe, maar de prestaties van deze tools hangen af van de kwaliteit van product data. Retailers moeten prioriteit geven aan high-fidelity product feeds om aan deze vraag te voldoen en klantvertrouwen op te bouwen. NotPIM biedt een no-code oplossing om product data te verrijken en te standaardiseren, waardoor bedrijven zich snel kunnen aanpassen en AI-verbeterde ervaringen met vertrouwen kunnen implementeren. De kwaliteit van product data wordt in dit artikel besproken. Het beheer van deze data is een belangrijk onderdeel van de e-commerce infrastructuur. Leer hoe u uw gegevens beter kunt begrijpen met onze artikelen over product feeds op /blog/product_feed/ . Verder, voor beter data management, lees meer om inzicht te krijgen in hoe u verkoopgedreven productbeschrijvingen maakt. Met efficiënt beheer van uw product data, bent u beter toegerust om een programma voor prijslijstverwerking te hanteren.