Трансформација електронске трговине: Како вештачка интелигенција и анализа података обликују малопродају

Преглед Догађаја

У недавном интервјуу, Вивек Пандиа, главни аналитичар у Adobe Digital Insights, детаљно је описао како аналитика заснована на подацима и пораст генеративног АИ (GenAI) фундаментално трансформишу е-трговину. Овај разговор, који је био део припрема за Adobe-ову широко праћену прогнозу куповине за празник, истакао је и улогу Adobe Analytics-а у пружању бенчмаркинга на нивоу тржишта, у реалном времену за малопродајне објекте, и експлозиван утицај GenAI алата као што је цхатгпт на понашање потрошача и дигитални процес куповине.

Пандиа је нагласио две основне промене. Прво, Adobe-ова агрегирана аналитика сада прати не само индивидуалне перформансе бизниса, већ и конкурентску позицију у целом малопродајном сектору. Друго, откривање вођено GenAI-јем—персонализоване препоруке, поређење цена и истраживање куповине—доживело је масовни раст саобраћаја, са повећањем од преко 700% у неким каналима у протеклој години. Ове двоструке силе се спајају, преобликујући стратегију малопродаје и техничку инфраструктуру онлајн комерције.

Значај за Е-трговину и инфраструктуру садржаја

Притисак на product feed-ове и квалитет product catalog-а

Како саобраћај са платформа вођених GenAI-јем расте—Adobe-ови подаци извештавају о порасту посета сајтова вођених вештачком интелигенцијом од 4.700% у односу на претходну годину од јула 2025. године—јасна последица је повећана потражња за висококвалитетним product feed-овима који се могу читати од стране машине. GenAI алати препоручују производе на основу структурираних података о производима, ценама и атрибуцији; непотпуни или лоше форматирани feed-ови смањују видљивост малопродаје и стопе конверзије. Техничка способност да се брзо ажурирају и обогате feed-ови преко стотина хиљада SKUs-а сада је конкурентна неопходност, а не предност. AI мотори, за разлику од традиционалне претраге, строго примењују конзистенцију података, па ће лош catalog taxonomy или застарели листинзи све више бити кажњени од стране AI-ем вођених канала за откривање.

Стандарди у каталогизацији и усвајању шема

Брза еволуција генеративних алата за претрагу и препоруке тера платформе за е-трговину да дају предност универзалним стандардима каталогизације. Платформе се спајају на стандардизоване шеме (као што су schema.org и GS1) како би осигурале компатибилност са GenAI агентима и технологијама гласовне комерције. Бенчмаркинг на нивоу индустрије—омогућен опционим, анонимизираним скуповима података које су агрегирали системи као што је Adobe Analytics—чине транспарентним перформансе на нивоу категорије, убрзавајући усвајање најбоље праксе у структурирању података. Малопродајни објекти који заостају у комплетности каталога или богатству атрибута ризикују смањену AI видљивост, посебно када искуства са „нула кликова“ постану распрострањенија на GenAI-enabled touchpoint-овима.

Комплетност података и брзина изласка на тржиште

Како се догађаји у малопродаји вођени догађајима (нпр. Black Friday, Singles' Day, велика спортска финала) испоручују краткотрајне, али интензивне скокове потражње, способност да се укључе, ажурирају и пензионишу листинзи производа у реалном времену постала је критична. Генеративни AI алати троше податке о залихама и ценама у реалном времену за генерисање препорука; застарели feed-ови могу резултирати пропуштеном продајом или незадовољством купаца. Малопродајни објекти инвестирају у аутоматизацију и no-code решења за поједностављење управљања feed-овима, синхронизације залиха и мапирања варијанти, испуњавајући смањена очекивања латенције како GenAI платформи, тако и крајњих купаца.

Проширена улога No-Code-а и вештачке интелигенције у операцијама са садржајем

Технологије аутоматизације, укључујући no-code платформе и GenAI генерисање садржаја, подржавају могућност скалирања и персонализације садржаја производа. Како GenAI платформе утичу на све већи део откривања производа и конверзије—Adobe је приметио да преко 90% анкетираних потрошача верује у сугестије генерисане вештачком интелигенцијом—малопродајни објекти захтевају динамичне pipeline садржаја. No-code решења омогућавају тимовима за мерчендајзинг и менаџерима категорија да покрену и оптимизују product card-ове, описе и промотивни садржај без зависности од инжењеринга. Аутоматизовано обогаћивање, које покреће вештачка интелигенција, осигурава да су кључни атрибути производа и рецензије купаца ажурни и структурирани тачно за AI конзумацију.

Анализа тренутне динамике тржишта

Понашање потрошача и персонализација вођена вештачком интелигенцијом

Недавни подаци наглашавају проширену улогу GenAI-ја у процесу куповине. За празник 2024–2025, Adobe је известио да је 38% потрошача у САД користило AI алате за планирање куповине, а сесије вођене GenAI-јем сада чине значајан удео истраживања пре куповине. Демографски досег овог усвајања је широк: док Gen Z предњачи, миленијалци и старије генерације све више користе GenAI за откривање и поређење цена. Тржиште не само да је сведок раног усвајања, већ и међугенерацијске нормализације куповине уз помоћ вештачке интелигенције. Традиционално оглашавање и инфлуенсер маркетинг сада се укрштају са откривањем вођеним вештачком интелигенцијом, пребацујући нагласак са масовног циљања на персонализацију у реалном времену, која води рачуна о преференцама.

Фрагментација и убрзање рокова куповине

Конвенционални „сценарио” за куповину током новембра–децембра нестаје. Adobe и eMarketer подаци потврђују да купци сада почињу већ у септембру, при чему се откривање и истраживање одвијају претежно на мобилним телефонима, а затим се спајају са платформама које олакшава вештачка интелигенција како се сезона приближава врхунцу. Малопродајни објекти и брендови морају да синхронизују своје залихе, цене и календаре садржаја са овим фрагментираним, променљивим циклусима. Аналитика у реалном времену постаје неопходна—малопродајни објекти који уоче и искористе ране сигнале потражње, или се припреме за нетрадиционалне скокове куповине везане за друштвене или спортске догађаје, могу оптимизовати конверзију и маржу далеко ефикасније.

Технолошке промене у инфраструктури малопродаје

Мобилна комерција и даље надмашује десктоп; Adobe-ови подаци су открили да, од 2025. године, преко 90% нето новог раста е-трговине за празнике долази преко мобилних канала. Откривање производа вођено вештачком интелигенцијом, што је првобитно био феномен десктопа, брзо се премешта на мобилни; саобраћај вођен LLM-ом са мобилних уређаја повећан је са 18% на 26% од укупног броја сесија вођених вештачком интелигенцијом у року од шест месеци, а предвиђа се да ће премашити једну трећину до сезоне празника 2025. Интеграција вештачке интелигенције и мобилног телефона не само да отвара персонализацију и откривање за шири демографски опсег, већ и захтева да малопродајни објекти оптимизују своје мобилне feed-ове производа, слике и процесе одјаве за AI конзумацију и препоруке у контекстима који су усмерени на мобилне телефоне.

Ипликације за малопродајну стратегију

Малопродајни објекти који се крећу овим новим пејзажом суочавају се са скупом јасних императива:

  • Инвестирајте у робусно управљање feed-овима, користећи аутоматизацију да бисте одржали тачност у реалном времену у свим атрибутима производа и сигналима залиха.
  • Усвојити и спроводити универзалне стандарде каталогизације како би се осигурао доследан, високовјерни пренос података између интерних система и GenAI-powersких површина за откривање.
  • Дати приоритет мобилној оптимизацији—не само за кориснички интерфејс, већ и за спремност за АИ, са структурираним садржајем и мобилно одјавом без трења.
  • Омогућити агилне, no-code операције садржаја који омогућавају брзо укључивање производа, ажурирања и динамично управљање кампањама без кашњења програмера.
  • Пратити аналитику тржишта пажљиво како бисмо разликовали пролазне модне трендове и одрживе промене у понашању, користећи алате као што је Adobe Digital Insights да бисмо се прилагодили не само темпу промене, већ и њеном правцу.

Изгледи

Наредни месеци, који су пропраћени прогнозом куповине за празник 2025, треба да потврде тезу да ће аналитика заснована на подацима и GenAI наставити да редефинишу конкурентску предност у малопродаји. Они који предњаче у комплетности података, стандардизацији каталога и агилности садржаја у реалном времену ће заузети несразмерни удео, јер процеси куповине све више пролазе кроз окружења која су вођена вештачком интелигенцијом и доминирају мобилни телефони. Инфраструктура малопродаје еволуира од статичних каталога и застарелих feed система до интелигентних, динамичних и високо аутоматизованих pipeline-ова усклађених и са потражњом потрошача и са немилосрдним темпом технолошких иновација.

Извори: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights

Трендови наглашени у овој анализи подвлаче критични значај добро структурираних и лако доступних података о производима за успех е-трговине. Како GenAI алати постају интегрални за процес куповине, потреба за чистим, стандардизованим информацијама о производима постаје од највеће важности. NotPIM омогућава малопродајним објектима да директно одговоре на ове изазове аутоматизовањем конверзије, обогаћивања и стандардизације product feed-ова, убрзавајући способност прилагођавања динамичним захтевима откривања производа вођених вештачком интелигенцијом и искуствима куповине прво на мобилном телефону. Овај проактивни приступ осигурава да предузећа могу да искористе могућности које представља GenAI и да задрже конкурентску предност у брзо развијајућем малопродајном пејзажу.

Sledeća

OpenAI запуска тренутну наплату за ChatGPT: Успон трговине засноване на агентима

Prethodna

Персонализација е-трговине у 2025: Појава искустава вођених вештачком интелигенцијом