Co se stalo v britském Zlatém čtvrtletí
Zpráva Salesforce o nákupních statistikách na konci roku uvádí, že globální online prodeje během Zlatého čtvrtletí roku 2025 dosáhly rekordních 1,29 bilionu dolarů, přičemž ve Spojeném království činil příjem z e-commerce 38 miliard dolarů (asi 28 miliard liber). Online prodeje ve Spojeném království vzrostly meziročně o 5,5 %, což bylo způsobeno 9% nárůstem průměrných prodejních cen a 10% nárůstem návštěvnosti, a to i přes celkové opatrné prostředí spotřebitelů. InternetRetailing.
Klíčovým zjištěním zprávy je nepřiměřená role umělé inteligence. Zhruba 20 % maloobchodních prodejů na celém světě bylo ovlivněno umělou inteligencí a agenty, což představuje výdaje ve výši 262 miliard dolarů. Nákupní kanály třetích stran s umělou inteligencí a vyhledávání s podporou umělé inteligence vykazovaly výrazně vyšší záměr: návštěvnost z těchto zdrojů konvertovala zhruba devětkrát lépe než doporučení ze sociálních sítí. Prodejci, kteří nasadili své vlastní agenty s umělou inteligencí, zaznamenali růst tržeb o téměř 60 % vyšší než konkurence a agenti s umělou inteligencí také absorbovali 142% nárůst v provozních úkolech, jako jsou vrácení zboží a aktualizace odeslání. InternetRetailing; Salesforce.
Současně maloobchod v kamenných prodejnách ve Spojeném království zaostal. Podle British Retail Consortium poklesla v prosinci návštěvnost v hlavních ulicích a nákupních centrech a prodeje nepotravinářského zboží v kamenných prodejnách vzrostly pouze o 0,4 % meziročně, zatímco online prodeje nepotravinářského zboží vzrostly o 11,1 %. InternetRetailing. Paralelní komentář ONS a průmyslu ke Zlatému čtvrtletí zdůrazňuje tlumený celkový růst maloobchodu, selektivní propagační reakci na Black Friday a pokračující strukturální posun směrem k online prodeji, přičemž online penetrace v listopadu se vyšplhala na nejvyšší úroveň od konce roku 2021. PwC; FashionUnited.
Obrázek je nuancovanější v oblasti potravin, která se do značné míry nachází mimo zaměření Salesforce na nepotravinářské zboží. Potraviny byly jedním z mála světlých bodů v britském maloobchodu přes Vánoce, podporované výdaji za vánoční jídlo a inflací; online penetrace se zde v období špičky pohybuje kolem nízkého až středního pásma, zatímco 85–87 % výdajů stále probíhá v kamenných prodejnách. InternetRetailing. V důsledku toho lze toto čtvrtletí popsat jako sezónu „dvěma rychlostmi“: digitální kanály zesílené umělou inteligencí se rozšiřují v hodnotě a efektivitě, oproti kamenným formátům, které vykazují marginální nebo záporný reálný růst.
Proč na tomto Zlatém čtvrtletí záleží pro infrastrukturu e-commerce
Zlaté čtvrtletí roku 2025 nejen potvrzuje sílu online poptávky; krystalizuje strukturální změnu ve způsobu generování a zprostředkování poptávky. Provoz a tržby jsou stále více směrovány prostřednictvím agentů umělé inteligence, konverzačních rozhraní a vyhledávání zaměřeného na záměr, spíše než tradičního vyhledávání, placených médií nebo sociálních sítí. Tato rekonfigurace má přímé důsledky pro struktury produktových dat, operace katalogu a toky obsahu.
Poptávka řízená umělou inteligencí a produktové feedy
Pokud je 20 % celosvětových maloobchodních prodejů již ovlivněno agenty s umělou inteligencí, produktové feedy již nejsou pouze vstupy pro reklamní platformy a tržiště; jsou jádrem „jazyka“, který systémy umělé inteligence používají k pochopení, hodnocení a doporučení inventáře. V tomto prostředí:
Úplnost feedu se stává faktorem obchodního rizika. Systémy umělé inteligence se spoléhají na strukturované atributy (velikost, materiál, barva, kontext použití, kompatibilita, označení udržitelnosti, historie cen), aby odvodily relevanci a personalizovaly hodnocení. Chybějící nebo nekonzistentní data snižují pravděpodobnost, že se produkt objeví ve vysoce cílených interakcích s umělou inteligencí, i když se mu daří v tradičním vyhledávání.
Prioritu získávají feedy v reálném čase a reagující na události. Obchodování ve Zlatém čtvrtletí se vyznačuje rychlými změnami cen, bleskovými akcemi a rychlým pohybem zásob. Pro agenta umělé inteligence, od kterého se očekává, že bude vyjednávat omezení (rozpočet, termíny dodání, preference značky) jménem nakupujícího, zastaralá data o zásobách nebo cenách zhoršují výsledky a důvěru. To přesouvá investice z dávkových exportů feedů směrem k API s nízkou latencí, aktualizacím řízeným událostmi a užší integraci mezi merchandisingovými systémy a vrstvami umělé inteligence.
Správa vícekanálového feedu se stává komplexnější. Doporučení umělé inteligence stále častěji přicházejí ze zdrojů, které se nacházejí mimo klasické „uzavřené zahrady“: nezávislí agenti, univerzální konverzační nástroje a asistenti ve vlastnictví prodejců. Všechny tyto nástroje spotřebovávají data o produktech a nabídkách poněkud odlišnými způsoby. Standardizace taxonomie, sad atributů a plánů aktualizací napříč kanály se stává nezbytným předpokladem pro konzistentní výkon. Produktové feedy se stává nezbytným předpokladem pro konzistentní výkon.
Standardy katalogu a sémantická struktura
Vysoký nadprůměrný výkon provozu ovlivněného umělou inteligencí podtrhuje důležitost strojově čitelných standardů katalogu. Čím více se prodejů přesouvá prostřednictvím agenturních zážitků, tím méně tolerantní je ekosystém vůči hlučným nebo nestrukturovaným katalogům.
Tento Zlatý kvartál posiluje několik trendů:
Od orientace na klíčová slova k sémantické orientaci. Agenti s umělou inteligencí interpretují záměry uživatelů, které jsou přirozeně vyjádřeny v cílech („najděte zimní kabát, který je teplý, ale stojí méně než 150 liber a bude dodán do pátku“) spíše než názvy produktů. Katalogy musí odhalit atributy a vztahy, které mapují na tyto záměry: hodnocení hřejivosti, typ izolace, příslib dodání podle poštovního směrovacího čísla, požadavky na údržbu atd. Pokud jsou taková data nestrukturovaná nebo ukrytá v marketingové kopii, musí je agenti odvodit, což zvyšuje riziko irelevantních nebo nevyhovujících doporučení.
Normalizace napříč značkami a kategoriemi. Když agenti porovnávají položky od více prodejců v jedné konverzaci, nekonzistentní pojmenování atributů (např. „námořnická modrá“ vs. „půlnoční modrá“, různé konvence velikostí) ztěžuje porovnávání mezi prodejci. To vytváří pobídku pro harmonizaci definic atributů, standardů jednotek a seznamů hodnot v celém sektoru a pro důslednější interní datové slovníky na úrovni prodejce.
Metadata životního cyklu a zásad. Vzhledem k tomu, že agenti nyní zpracovávají výrazně vyšší objem servisních úkolů, jako jsou vrácení zboží, výměny a aktualizace odeslání, musí katalogy zahrnovat strukturovaná data o zásadách a životním cyklu: okna pro vrácení podle typu produktu, poplatky za doplnění zásob, stav renovace, záruční podmínky. Když jsou tyto atributy explicitní a standardizované, mohou agenti odpovídat na provozní otázky a předcházet tření před pokladnou.
Stránky s detaily o produktech: kvalita, úplnost a strojová čitelnost
Přechod k vyhledávání zprostředkovanému umělou inteligencí mění funkci stránky s detaily o produktu (PDP). Vyprávění příběhů orientované na lidi zůstává zásadní, ale PDP stále více fungují jako „zdroj pravdy“ pro modely umělé inteligence, které analyzují obsah ve velkém měřítku.
V kontextu tohoto Zlatého čtvrtletí:
Vysoce konvertující doporučení umělé inteligence zvýrazňují hodnotu kompletních PDP. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence má tendenci směrovat již kvalifikovaný záměr, úzké místo často spočívá v řešení posledních nejistot: padnutí, kompatibility, údržby, sdružených položek nebo v potvrzení podmínek vrácení a dodání. Prodejci, kteří tyto informace zveřejňují jasně a důsledně – pro lidi i stroje – jsou lépe připraveni na tento záměr.
Bohatá média se stávají strukturovaným vstupem. Obrázky, videa a obsah generovaný uživateli tradičně zvyšovaly konverzi prostřednictvím přesvědčování lidí. Jak se počítačové vidění a multimodální modely začleňují do nákupních agentů, stávají se tyto zdroje také zdroji dat. Čisté označování obrázků (úhly, kontext použití, rozměry modelu) a konzistentní metadata kolem videí nebo průvodců umožňují agentům odpovídat na vizuální nebo stylistické dotazy přesněji.
Obsah recenzí a otázek a odpovědí je signálem pro školení. Recenze uživatelů a sekce otázek a odpovědí nyní informují nejen o lidském vnímání, ale také o porozumění modelu silným stránkám, slabým stránkám a reálnému použití produktu. Prodejci získávají vliv moderováním, označováním a strukturou tohoto obsahu – například shrnují opakující se témata, vyzdvihují často kladené otázky jako explicitní atributy a zajišťují, aby se klíčová objasnění šířila zpět do základních produktových dat.
Rychlost nasazení sortimentu a sezónní agilita
Vzhledem k tomu, že online prodeje ve Spojeném království rostou rychleji než celkový maloobchod a nepotravinářský e-commerce roste o dvojciferná čísla přes Vánoce, je čas uvedení nových SKU na trh ještě kritičtější. Umělá inteligence tento dynamický prvek spíše zesiluje než uvolňuje.
Datové body ze Zlatého čtvrtletí naznačují několik provozních tlaků:
Kratší dodací lhůty obsahu. Aby prodejci mohli profitovat z období špičkové poptávky, musí být schopni přijímat data od dodavatelů, obohacovat je a nasazovat živé PDP během několika dnů, nikoli týdnů. Manuální copywriting a studiové pracovní postupy se s touto kadencí jen těžko udrží, zejména napříč dlouhými sortimenty a sezónními kapslemi.
Dynamická kurace sortimentu. Agenti s umělou inteligencí, kteří rozumějí kontextu na úrovni košíku a deklarovaným omezením, mohou nasměrovat nakupující k alternativním SKU, když primární položky nejsou skladem nebo selžou při omezení, jako je doba dodání. Aby to fungovalo, musí být architektura sortimentu, pravidla substituce a metadata kompatibility zakódovány v systémech, spíše než ponechány ad hoc merchandisingovým rozhodnutím.
Experimenty s elasticitou cen a akcí. Vyšší průměrné prodejní ceny a selektivní propagační reakce během Zlatého čtvrtletí poukazují na to, že nakupující pečlivěji obchodují s hodnotou. Vložení experimentálních rámců do cenových a obsahových vrstev – například testování různých balíčků, rámování výhod nebo nabídky prahových hodnot – vyžaduje úzké propojení mezi cenovými moduly, správou obsahu a personalizací řízenou umělou inteligencí.
No-code, umělá inteligence a industrializace operací s obsahem
Narativní efektivita, která se objevuje z dat Salesforce – agenti, kteří zpracovávají velké množství servisních úkolů a podporují nadprůměrný růst tržeb – zdůrazňuje hlubší posun: industrializaci obsahu a operací e-commerce prostřednictvím no-code a AI nástrojů.
Vyniká několik vzorců:
Automatizace opakujících se úkolů s obsahem. Umělá inteligence se stále více používá ke generování prvních konceptů názvů, popisů a textu SEO, k lokalizaci obsahu, k vyplňování chybějících atributů z PDF nebo obrázků dodavatelů a ke standardizaci tónu hlasu. No-code rozhraní umožňují merchandiserům specifikovat pravidla a pracovní postupy (např. které atributy upřednostnit podle kategorií, jak se vypořádat s regulačními frázemi) bez zásahu vývojáře, což zkracuje dobu cyklu při zachování redakční kontroly.
QA založená na pravidlech. Jak se katalogy rozrůstají a umělá inteligence zprostředkovává více cest, stávají se nutné automatické kontroly úplnosti, konzistence a shody. No-code orchestrace a modely validace umělé inteligence mohou označit produkty, kterým chybí kritické atributy pro hodnocení umělou inteligencí, které se odchylují od pravidel taxonomie nebo které obsahují rozporuplné informace o zásadách, a do vysoce viditelných feedů se dostanou pouze položky „připravené na AI“.
Operativní agenti jako páteř. Protože agenti již zpracovávají nárůst vráceného zboží a dotazů na odeslání, dalším krokem je jejich hlubší integrace do back-office systémů: inventář, správa objednávek, komunikace se zákazníky a datová úložiště obsahu. To umožňuje například automatické vytváření nebo aktualizaci obsahu PDP na základě důvodů vrácení nebo dynamické úpravy zpráv na místě v reakci na logistická omezení.
Demokratizace experimentů. Nástroje No-code usnadňují týmům e-commerce a obsahu konfigurovat a testovat variace v prezentaci produktu, navigaci, filtrech a redakčním vyprávění, aniž by musely čekat na vývojové sprinty. V kombinaci s segmentací řízenou umělou inteligencí to umožňuje nepřetržitou optimalizaci v souladu s posuny v chování pozorovanými ve Zlatém čtvrtletí.
Strategické důsledky pro infrastrukturu e-commerce a obsahu
Zlaté čtvrtletí roku 2025 staví umělou inteligenci nejen jako periferní optimalizační nástroj, ale jako centrální vrstvu zprostředkovávající poptávku, objevování a operace. Pro hráče v e-commerce se datové body z tohoto období promítají do sady priorit infrastruktury:
- Zacházet s produktovými daty jako s prvotřídním aktivem, strukturovaným pro stroje stejně pečlivě, jako je navržen pro lidi.
- Investovat do standardů a správy katalogů, které jsou schopné podporovat vícekanálovou spotřebu více agentů.
- Přestavět PDP a pomocný obsah s ohledem na duální publikum: nakupující lidi a systémy umělé inteligence, které budou stále více předfiltrovat a předem vysvětlovat možnosti.
- Zkrátit a automatizovat dodavatelský řetězec obsahu od feedu dodavatele po živé PDP, pomocí umělé inteligence a no-code zachovat kvalitu ve velkém měřítku.
- Vložit agenty umělé inteligence do pracovních postupů zaměřených na zákazníky i operativních, považovat je za spojovací tkáň mezi obsahem, obchodem a logistikou, a nikoli za izolované chatové widgety.
V tomto smyslu slouží Zlaté čtvrtletí jako živý test nově se objevujícího maloobchodního modelu, ve kterém je růst stále více závislý na tom, jak dobře infrastruktura obsahu a katalogu prodejce „mluví“ se systémy umělé inteligence, které nyní ovlivňují značnou část výdajů. Pochopení dopadu na vaše product data management je klíčové pro úspěch.
Postřehy ze Zlatého čtvrtletí zdůrazňují kritickou potřebu robustního product data management. Vzhledem k tomu, že se umělá inteligence stává hlavním hnacím motorem objevování a prodeje, jsou kvalita, úplnost a struktura informací o produktech prvořadé. Ve společnosti NotPIM si uvědomujeme tento posun a nabízíme komplexní řešení, které umožňuje podnikům v oblasti e-commerce zefektivnit správu feedů, obohatit produktová data a přizpůsobit se vyvíjejícím se požadavkům e-commerce řízeného umělou inteligencí. Společnosti, které upřednostňují svou datovou infrastrukturu, jsou připraveny získat významnou konkurenční výhodu.