Transformace e-commerce: Jak AI a analýza dat mění maloobchod

Přehled události

V nedávném rozhovoru Vivek Pandya, vedoucí analytik společnosti Adobe Digital Insights, podrobně popsal, jak analytika řízená daty a vzestup generativní umělé inteligence (GenAI) zásadně transformují prostředí e-commerce. Tato konverzace, která byla součástí příprav na široce sledovanou Adobe Holiday Shopping Forecast, poukázala jak na roli Adobe Analytics při poskytování celomarketingového benchmarkingu v reálném čase pro maloobchodníky, tak na explozivní dopad nástrojů GenAI, jako je ChatGPT, na chování spotřebitelů a digitální nákupní cesty.

Pandya zdůraznil dva klíčové posuny. Zaprvé, agregovaná analytika společnosti Adobe nyní sleduje nejen výkon jednotlivých podniků, ale také konkurenční pozici v celém maloobchodním sektoru. Zadruhé, vyhledávání řízené GenAI – personalizovaná doporučení, porovnávání cen a průzkum nákupů – zaznamenalo masivní růst provozu, s více než 700% nárůstem u některých kanálů za poslední rok. Tyto duální síly se sbíhají a mění strategii maloobchodníků i technickou infrastrukturu online obchodu.

Význam pro e-commerce a obsahovou infrastrukturu

Tlak na produktové feedy a kvalitu katalogů

Vzhledem k tomu, že provoz z platforem poháněných GenAI prudce roste – data společnosti Adobe uvádějí 4 700% meziroční nárůst návštěv webových stránek řízených AI k červenci 2025 – je jasným důsledkem zvýšená poptávka po vysoce kvalitních produktových feedech čitelných pro stroje. Nástroje GenAI doporučují produkty na základě strukturovaných dat o produktech, cenách a atribucích; neúplné nebo špatně formátované feedy snižují viditelnost maloobchodníků a míru konverze. Technická schopnost rychle aktualizovat a obohacovat feedy napříč stovkami tisíc SKU je nyní konkurenční nutností, nikoli výhodou. AI enginy, na rozdíl od tradičního vyhledávání, přísně vynucují konzistenci dat, takže špatná katalogová taxonomie nebo zastaralé seznamy budou stále více penalizovány vyhledávacími kanály poháněnými AI.

Standardy v katalogizaci a adaptaci schémat

Rychlý vývoj generativního vyhledávání a doporučovacích nástrojů nutí e-commerce platformy, aby upřednostňovaly univerzální katalogizační standardy. Platformy se sbíhají na standardizovaných schématech (např. schema.org a GS1), aby zajistily kompatibilitu s agenty GenAI a technologiemi hlasového obchodu. Benchmarkování v celém odvětví – umožněné opt-in, anonymizovanými datovými sadami agregovanými systémy, jako je Adobe Analytics – činí výkon na úrovni kategorií transparentním a urychluje přijímání osvědčených postupů ve strukturování dat. Maloobchodníci, kteří zaostávají v úplnosti katalogů nebo bohatosti atributů, riskují sníženou viditelnost AI, zejména s tím, jak se zážitky „bez kliknutí“ stávají v touchpointech s podporou GenAI běžnějšími.

Úplnost dat a rychlost uvedení na trh

S událostmi řízenými maloobchodem (např. Black Friday, Singles’ Day, velké sportovní finále), které přinášejí krátké, ale intenzivní špičky poptávky, se stala kritickou schopnost zapojovat, aktualizovat a ukončovat produktové listingy v reálném čase. Generativní nástroje AI spotřebovávají data o zásobách a cenách v reálném čase, aby generovaly doporučení; zastaralé feedy mohou vést ke zmeškaným prodejním příležitostem nebo nespokojenosti zákazníků. Maloobchodníci investují do automatizace a řešení bez kódu, aby zefektivnili správu feedů, synchronizaci inventáře a mapování variant, čímž splňují očekávání snížené latence jak platforem GenAI, tak koncových spotřebitelů.

Rozšiřující se role No-Code a AI v provozu obsahu

Automatizační technologie, včetně no-code platforem a generování obsahu s umělou inteligencí, podporují schopnost škálovat a personalizovat produktový obsah. Vzhledem k tomu, že platformy GenAI ovlivňují rostoucí podíl vyhledávání a konverze produktů – Adobe poznamenala, že více než 90 % dotázaných spotřebitelů důvěřuje návrhům generovaným umělou inteligencí – vyžadují maloobchodníci dynamické obsahové kanály. Řešení bez kódu umožňují merchandising týmům a manažerům kategorií spouštět a optimalizovat produktové karty, popisy a propagační obsah bez závislostí na inženýrech. Automatické obohacování, poháněné umělou inteligencí, zajišťuje, že klíčové atributy produktu a recenze zákazníků jsou aktuální a strukturované přesně pro spotřebu AI.

Analýza aktuální dynamiky trhu

Chování spotřebitelů a personalizace řízená umělou inteligencí

Nedávná data podtrhují rozšiřující se roli GenAI v nákupní cestě. Pro sváteční sezónu 2024–2025 společnost Adobe uvedla, že 38 % amerických spotřebitelů používalo nástroje AI k plánování nákupů a relace řízené GenAI nyní tvoří podstatnou část výzkumu před nákupem. Demografický dosah tohoto přijetí je široký: zatímco Gen Z vede, mileniálové a starší generace stále více využívají GenAI pro vyhledávání a porovnávání cen. Trh je svědkem nejen časného přijetí, ale také mezigenerační normalizace nakupování s pomocí AI. Tradiční reklama a marketing influencerů se nyní prolínají s vyhledáváním poháněným AI, což přesouvá důraz z masového cílení na personalizaci v reálném čase, která si uvědomuje preference.

Fragmentace a zrychlení nákupních časových os

Konvenční nákupní „scénář“ svátků v listopadu–prosinci mizí. Data společností Adobe a eMarketer potvrzují, že nakupující začínají již v září, přičemž vyhledávání a výzkum probíhají převážně na mobilních zařízeních a poté se sbíhají s platformami usnadněnými AI, když sezóna vrcholí. Maloobchodníci a značky musí synchronizovat své inventáře, cenotvorbu a kalendáře obsahu s těmito fragmentovanými, variabilními cykly. Analýza v reálném čase se stává zásadní – maloobchodníci, kteří odhalí a využijí rané signály poptávky nebo se připraví na netradiční nákupní špičky spojené se společenskými nebo sportovními událostmi, mohou mnohem efektivněji optimalizovat konverzi a marži.

Změny infrastruktury maloobchodu řízené technologiemi

Mobilní obchod nadále předčí stolní počítače; data společnosti Adobe zjistila, že k roku 2025 pochází více než 90 % čistého nového růstu e-commerce ve svátečním období prostřednictvím mobilních kanálů. Vyhledávání produktů řízené AI, původně fenomén desktopu, se rychle přesouvá do mobilu; provoz generovaný LLM z mobilních zařízení vzrostl z 18 % na 26 % z celkového počtu relací řízených AI za šest měsíců a předpokládá se, že do vánoční sezóny 2025 překročí jednu třetinu. Integrace AI a mobilních zařízení nejen otevírá personalizaci a objevování pro širší demografickou skupinu, ale také vyžaduje, aby maloobchodníci optimalizovali své mobilní produktové feedy, obrázky a postupy pokladny pro spotřebu a doporučování AI v kontextech zaměřených na mobilní zařízení.

Dopady pro maloobchodní strategii

Maloobchodníci, kteří se pohybují v tomto novém prostředí, stojí před sadou jasných imperativů:

  • Investujte do robustní správy feedů a využijte automatizaci k udržení přesnosti v reálném čase napříč všemi atributy produktů a signály zásob.
  • Přijměte a vynucujte univerzální katalogizační standardy, abyste zajistili konzistentní, vysoce věrný přenos dat mezi interními systémy a vyhledávacími povrchy poháněnými GenAI.
  • Upřednostňujte mobilní optimalizaci – nejen pro uživatelské rozhraní, ale i pro připravenost AI, se strukturovaným obsahem a bezproblémovou mobilní pokladnou.
  • Umožněte agilní operace s obsahem bez kódu, které umožňují rychlé přidávání produktů, aktualizace a dynamickou správu kampaní bez zpoždění vývojářů.
  • Sledujte pečlivě analýzy trhu, abyste rozlišili krátkodobé záležitosti a trvalé změny chování, a používejte nástroje jako Adobe Digital Insights, abyste se nejen přizpůsobili tempu změn, ale i jejímu směru.

Výhled

Nadcházející měsíce, které se završují prognózou nákupů na svátky 2025, mají potvrdit tezi, že analytika řízená daty a GenAI budou i nadále redefinovat konkurenční výhodu v maloobchodě. Ti, kteří vedou v úplnosti dat, standardizaci katalogů a agilitě obsahu v reálném čase, získají nepřiměřený podíl, protože nákupní cesty stále častěji procházejí prostředími poháněnými AI a ovládanými mobilními zařízeními. Maloobchodní infrastruktura se vyvíjí ze statických katalogů a starších systémů feedů do inteligentních, dynamických a vysoce automatizovaných kanálů, které jsou sladěny jak s poptávkou spotřebitelů, tak s neúprosným tempem technologických inovací.

Zdroje: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights

Trendy zdůrazněné v této analýze podtrhují kritický význam dobře strukturovaných a snadno dostupných dat o produktech pro úspěch v e-commerce. Jak se nástroje GenAI stávají nedílnou součástí nákupní cesty, je potřeba čistých, standardizovaných informací o produktech prvořadá. NotPIM umožňuje maloobchodníkům čelit těmto výzvám přímo automatizací konverze, obohacování a standardizace produktových feedů, což urychluje schopnost přizpůsobit se dynamickým požadavkům na vyhledávání produktů řízené AI a nákupní zkušenosti zaměřené na mobily. Tento proaktivní přístup zajišťuje, že podniky mohou využít příležitostí, které GenAI nabízí, a udržet si konkurenční výhodu v rychle se vyvíjejícím maloobchodním prostředí.

Další

OpenAI spouští okamžitou pokladnu pro ChatGPT: Vzestup agentového obchodu

Předchozí

Personalizace e-commerce v roce 2025: Nástup zážitků řízených umělou inteligencí