Готовността на потребителите за пазаруване с помощта на изкуствен интелект
Ново проучване, обхващащо 2000 потребители в САЩ и Великобритания, разкрива силно търсене на изкуствен интелект (AI) при онлайн пазаруването, като 72% очакват AI асистенти да повишат ефективността чрез функции като известия за сделки (59%), персонализирани препоръки (51%) и идеи за подаръци (44%). Доверието обаче остава крехко: 69% биха изоставили платформа след една нерелевантна препоръка, 24% поради опасения за обработката на данните и 21% ако AI взема решения без входни данни.[8]
Ранните последователи, особено тези на възраст 25-34 години (59% скорост на използване срещу 34% средно), показват по-висока позитивност, като 77% се доверяват повече на марките за предлагане на AI асистенти. Сред тях 81% приемат AI да изгражда пълни пазарски кошове за събития, а 88% ценят предложенията за пакети, което сигнализира за напредък към сложни задачи.
Нарастващо приемане и промени в поколенията
Използването на AI при пазаруването във Великобритания се е удвоило на годишна база от 12% до 28%, водено от Gen Z (43%) и Millennials (42%), като 18% от Gen Z и 15% от Millennials са нови потребители през последната година.[2][3] Близо половината от купуващите във Великобритания (44%) са отворени за AI да обработва цялото пътуване, включително покупки, след като бъдат зададени предпочитания като бюджет и функции - което се увеличава до 49% за Millennials, 41% за Gen Z и 42% за Gen X.[2]
Търговците на дребно се обединиха, като 84% са отворени за AI комплитания и 49% го приоритизират; 50% планират AI разширения за клиентско изживяване.[2] Възрастните под 45 години във Великобритания проявяват 30% отвореност към AI като лични агенти за препоръки, проверки на доставка и покупки.[7] В световен мащаб 78% от потребителите са използвали AI инструменти като ChatGPT наскоро, достигайки 93% под 35 години.[7]
Последици за инфраструктурата на електронната търговия
Това търсене оказва натиск върху product feeds, където нерелевантните резултати от лошото качество на данните предизвикват 69% от текучеството. Висококачествените feeds — богати на атрибути като варианти, цени и съвместимост — стават от съществено значение за AI релевантността, тъй като непълните данни усилват грешките в препоръките в реално време.
Стандартите за каталогизиране трябва да се развиват, за да поддържат agentic AI, като се набляга на структурирани схеми за атрибути, освен основните (напр. подходящи за повод, потенциал за пакетиране). Старите несъответствия забавят обучението на AI, разширявайки пропастта в готовността, където само 27% от търговците на дребно във Великобритания считат стековете за мащабируеми за автономни преживявания.
Качеството и пълнотата на product card директно влияят на доверието: оскъдните описания или липсващите изображения подкопават 51% от очакванията за персонализирани препоръки, докато пълните метаданни дават възможност за проактивни пакети (88% привлекателност на ранните последователи). Търговците на дребно, прогнозиращи онлайн растеж през 2026 г. (80% във Великобритания), свързват AI с конверсиите, но липсата на умения и спазването на изискванията възпрепятстват изпълнението.[1][6]
Ускоряване чрез No-Code и AI инструменти
No-code платформи преодоляват бариерите пред приемането, позволявайки бърза оптимизация на feed и AI интеграция без големи разходи за разработка — критично, тъй като 90% от глобалните търговци на дребно планират AI разходи за операции.[6] Тези инструменти автоматизират обогатяването на catalog, ускорявайки актуализациите на асортимента, за да съответстват на динамичните потребителски заявки като намаления на цените (59% търсене).
Създаденият от AI no-code се справя с guardrails от първото взаимодействие, осигурявайки отговорност за данните (24% опасения) чрез анонимизирано обучение. Това поддържа скоростта: по-бързото индексиране на актуализираните каталози е в крак с 44% готовност за автоматизация от край до край, превръщайки ранното доверие (77%) в повтаряща се ангажираност.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
От перспективата на NotPIM, това изследване подчертава критична преломна точка за електронната търговия. Потребителските очаквания за пазаруване, задвижвано от AI, нарастват, но ефективността на тези инструменти зависи от качеството на данните за продуктите. Търговците на дребно трябва да приоритизират висококачествените product feeds, за да отговорят на това търсене и да изградят доверие у клиентите. NotPIM предоставя no-code решение за обогатяване и стандартизиране на данните за продуктите, което позволява на бизнеса да се адаптира бързо и да разгърне AI-подобрено изживяване с увереност. Качеството на product data е обсъдено в цялата тази статия. Управлението на тези данни е ключов елемент на инфраструктурата на електронната търговия. Научете как да разберете по-добре вашите данни с нашите статии за product feeds на /blog/product_feed/. Освен това, за по-добро управление на данните, прочетете повече, за да подобрите разбирането си за това how to create sales-driving product descriptions. С ефективно управление на вашите данни за продуктите, вие сте по-добре подготвени да се справите с a price list processing program.