Připravenost spotřebitelů na nákupy s pomocí umělé inteligence
Nový výzkum, který se zaměřil na 2 000 spotřebitelů v USA a Spojeném království, odhaluje silnou poptávku po umělé inteligenci v online nakupování, přičemž 72 % respondentů očekává, že asistenti s umělou inteligencí zvýší efektivitu prostřednictvím funkcí, jako jsou upozornění na slevy (59 %), personalizovaná doporučení (51 %) a návrhy na dárky (44 %). Důvěra však zůstává křehká: 69 % by opustilo platformu po jedné irelevantní nabídce, 24 % po obavách z nakládání s daty a 21 % v případě, že by umělá inteligence rozhodovala bez vstupu uživatele.[8]
Počáteční uživatelé, zejména osoby ve věku 25 až 34 let (59 % míra využití oproti 34 % celkově), vykazují vyšší pozitivitu, přičemž 77 % důvěřuje značkám více za to, že nabízejí asistenty s umělou inteligencí. Z nich 81 % akceptuje, že umělá inteligence sestavuje plné nákupní košíky pro různé příležitosti, a 88 % oceňuje návrhy na balíčky, což signalizuje posun ke složitějším úkolům.
Rostoucí adopce a generační posuny
Využívání umělé inteligence v nakupování ve Spojeném království se meziročně zdvojnásobilo z 12 % na 28 %, přičemž vedou generace Z (43 %) a mileniáni (42 %), přičemž 18 % generace Z a 15 % mileniánů jsou novými uživateli v uplynulém roce.[2][3] Téměř polovina britských nakupujících (44 %) je otevřena tomu, aby umělá inteligence řešila celé nákupní cesty, včetně nákupů, jakmile se nastaví preference, jako je rozpočet a vlastnosti – u mileniálů to stoupá na 49 %, u generace Z na 41 % a u generace X na 42 %.[2]
Prodejci se s tím srovnávají, 84 % je otevřeno automatickému doplňování umělou inteligencí a 49 % ji upřednostňuje; 50 % plánuje rozšíření umělé inteligence pro zákaznickou zkušenost.[2] Dospělí ve Spojeném království do 45 let vykazují 30% otevřenost k umělé inteligenci jako osobním asistentům pro doporučení, kontroly dodávek a nákupy.[7] Celosvětově použilo 78 % spotřebitelů v poslední době nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT, přičemž u osob do 35 let to bylo 93 %.[7]
Důsledky pro infrastrukturu e-commerce
Tato poptávka vyvíjí tlak na produktové feedy, kde irelevantní výstupy ze špatné kvality dat spouštějí 69% odliv zákazníků. High-fidelity feedy – bohaté na atributy, jako jsou varianty, ceny a kompatibilita – se stávají zásadními pro relevanci umělé inteligence, protože neúplná data zesilují chyby v doporučeních v reálném čase.
Standardy katalogizace se musí vyvíjet, aby podporovaly agentní umělou inteligenci, s důrazem na strukturovaná schémata pro atributy nad rámec základů (např. vhodné pro danou příležitost, potenciál balení). Dědictvím způsobené nesrovnalosti zpomalují trénování umělé inteligence a rozšiřují propast v připravenosti, kde pouze 27 % britských prodejců považuje své systémy za škálovatelné pro autonomní zážitky.
Kvalita a kompletnost product card přímo ovlivňují důvěru: řídké popisy nebo chybějící obrázky podkopávají 51% očekávání personalizovaných doporučení, zatímco plná metadata umožňují proaktivní balíčky (88% zaujetí raných uživatelů). Prodejci, kteří předpokládají růst online prodeje v roce 2026 (80 % ve Spojeném království), spojují umělou inteligenci s konverzemi, ale mezery v dovednostech a dodržování předpisů brzdí realizaci.[1][6]
Zrychlení prostřednictvím no-code a nástrojů umělé inteligence
Platformy no-code překlenují překážky adopce a umožňují rychlou optimalizaci feedu a integraci umělé inteligence bez vysokých nákladů na vývoj – což je zásadní, protože 90 % globálních prodejců plánuje výdaje na umělou inteligenci pro operace.[6] Tyto nástroje automatizují obohacování katalogu, zrychlují aktualizace sortimentu, aby odpovídaly dynamickým dotazům spotřebitelů, jako jsou poklesy cen (59% poptávka).
Umělou inteligencí řízený no-code zvládá záchranné prvky od první interakce a zajišťuje odpovědnost za data (24% obavy) prostřednictvím anonymizovaného tréninku. To podporuje rychlost: rychlejší indexace aktualizovaných katalogů drží krok s 44% připraveností na end-to-end automatizaci, což proměňuje počáteční důvěru (77 %) v opakované zapojení.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Z pohledu NotPIM tento výzkum zdůrazňuje kritický bod obratu pro e-commerce. Očekávání spotřebitelů ohledně nákupních zkušeností řízených umělou inteligencí rostou, přesto výkonnost těchto nástrojů závisí na kvalitě produktových dat. Prodejci se musí zaměřit na high-fidelity produktové feedy, aby uspokojili tuto poptávku a vybudovali důvěru zákazníků. NotPIM poskytuje no-code řešení pro obohacení a standardizaci produktových dat, což firmám umožňuje rychle se adaptovat a s jistotou nasazovat zkušenosti vylepšené umělou inteligencí. Kvalita produktových dat je diskutována v celém tomto článku. Správa těchto dat je klíčovým prvkem infrastruktury e-commerce. Zjistěte, jak lépe porozumět svým datům, pomocí našich článků o produktových feedech na /blog/product_feed/. Kromě toho se pro lepší správu dat přečtěte více informací, abyste zlepšili své znalosti o tom, jak vytvářet prodejní produktové popisy. S efektivní správou produktových dat jste lépe vybaveni pro řešení programu pro zpracování ceníku.