Τι συνέβη στο Golden Quarter του Ηνωμένου Βασιλείου
Η έκθεση Shopping Insights της Salesforce για το τέλος του έτους δείχνει ότι οι παγκόσμιες online πωλήσεις κατά τη διάρκεια του Golden Quarter του 2025 έφτασαν σε ένα ρεκόρ των 1,29 τρισεκατομμυρίων δολαρίων, με το Ηνωμένο Βασίλειο να αντιπροσωπεύει 38 δισεκατομμύρια δολάρια (περίπου 28 δισεκατομμύρια λίρες) σε έσοδα από ηλεκτρονικό εμπόριο. Οι online πωλήσεις του Ηνωμένου Βασιλείου αυξήθηκαν κατά 5,5% σε ετήσια βάση, με γνώμονα την αύξηση κατά 9% των μέσων τιμών πώλησης και την αύξηση της κίνησης κατά 10%, παρά το γενικό προσεκτικό καταναλωτικό περιβάλλον. InternetRetailing.
Ένα βασικό εύρημα της έκθεσης είναι ο δυσανάλογος ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Περίπου το 20% των λιανικών πωλήσεων παγκοσμίως επηρεάστηκαν από την AI και τους agents, αντιπροσωπεύοντας 262 δισεκατομμύρια δολάρια σε δαπάνες. Τα κανάλια αγορών τρίτων AI και η αναζήτηση με AI έδειξαν σημαντικά υψηλότερη πρόθεση: η κίνηση που προερχόταν μέσω αυτών των πηγών μετατράπηκε περίπου εννέα φορές καλύτερα από τις κοινωνικές παραπομπές. Οι έμποροι λιανικής που αναπτύσσουν τους δικούς τους agents AI είδαν αύξηση εσόδων κοντά στο 60% υψηλότερη από τους συνομηλίκους τους, και οι agents AI απορρόφησαν επίσης μια αύξηση κατά 142% σε λειτουργικές εργασίες όπως επιστροφές και ενημερώσεις αποστολής. InternetRetailing; Salesforce.
Ταυτόχρονα, το φυσικό λιανικό εμπόριο του Ηνωμένου Βασιλείου υπο-απέδωσε. Σύμφωνα με τη British Retail Consortium, η επισκεψιμότητα του Δεκεμβρίου μειώθηκε στους κεντρικούς δρόμους και τα εμπορικά κέντρα, και οι εκτός των τροφίμων πωλήσεις στα καταστήματα αυξήθηκαν μόνο κατά 0,4% σε ετήσια βάση, ενώ οι online εκτός των τροφίμων πωλήσεις αυξήθηκαν κατά 11,1%. InternetRetailing. Παράλληλα, σχόλια του ONS και της βιομηχανίας σχετικά με το Golden Quarter υπογραμμίζουν την συγκρατημένη συνολική ανάπτυξη του λιανικού εμπορίου, την επιλεκτική απάντηση προσφοράς στην Black Friday και μια συνεχιζόμενη διαρθρωτική αλλαγή προς το διαδίκτυο, με τη διείσδυση στο διαδίκτυο τον Νοέμβριο να φτάνει στο υψηλότερο επίπεδο από τα τέλη του 2021. PwC; FashionUnited.
Η εικόνα είναι πιο διαφοροποιημένη στα παντοπωλεία, τα οποία σε μεγάλο βαθμό είναι εκτός του πεδίου δράσης της Salesforce. Τα παντοπωλεία ήταν ένα από τα λίγα φωτεινά σημεία στο λιανικό εμπόριο του Ηνωμένου Βασιλείου τα Χριστούγεννα, με την υποστήριξη των εορταστικών δαπανών για τρόφιμα και του πληθωρισμού. Η διείσδυση στο διαδίκτυο εδώ παραμένει γύρω στα χαμηλά έως μεσαία δεκαπέντε τοις εκατό κατά τις περιόδους αιχμής, ενώ το 85–87% των δαπανών εξακολουθεί να πραγματοποιείται στα καταστήματα. InternetRetailing. Ως αποτέλεσμα, το τρίμηνο μπορεί να περιγραφεί ως μια σεζόν «δύο ταχυτήτων»: τα ψηφιακά κανάλια που ενισχύονται από την AI επεκτείνονται σε αξία και απόδοση, έναντι των φυσικών μορφών που καταγράφουν οριακή ή αρνητική πραγματική ανάπτυξη.
Γιατί αυτό το Golden Quarter έχει σημασία για την υποδομή του ηλεκτρονικού εμπορίου
Το Golden Quarter του 2025 δεν επιβεβαιώνει μόνο την ισχύ της online ζήτησης. Κρυσταλλώνει μια διαρθρωτική αλλαγή στο πώς δημιουργείται και μεσολαβείται η ζήτηση. Η κίνηση και τα έσοδα κατευθύνονται όλο και περισσότερο μέσω agents AI, διεπαφών συνομιλιών και ανακάλυψης με βάση την πρόθεση και όχι μέσω της παραδοσιακής αναζήτησης, των πληρωμένων μέσων ή των κοινωνικών μέσων. Αυτή η αναδιαμόρφωση έχει άμεσες επιπτώσεις στις δομές δεδομένων προϊόντων, στις λειτουργίες catalog και στις ροές περιεχομένου.
Ζήτηση με γνώμονα την AI και feeds προϊόντων
Εάν το 20% των παγκόσμιων λιανικών πωλήσεων επηρεάζονται ήδη από agents AI, τα feeds προϊόντων δεν είναι πλέον μόνο είσοδοι για πλατφόρμες διαφημίσεων και marketplaces. Είναι η βασική «γλώσσα» που χρησιμοποιούν τα συστήματα AI για να κατανοήσουν, να κατατάξουν και να συστήσουν αποθέματα. Σε αυτό το περιβάλλον:
Η πληρότητα του feed γίνεται ένας εμπορικός παράγοντας κινδύνου. Τα συστήματα AI βασίζονται σε δομημένα χαρακτηριστικά (μέγεθος, υλικό, χρώμα, περιβάλλον χρήσης, συμβατότητα, σημαίες βιωσιμότητας, ιστορικό τιμών) για να συμπεράνουν τη συνάφεια και να εξατομικεύσουν τις κατατάξεις. Η ελλιπής ή ασυνεπής data μειώνει την πιθανότητα ενός προϊόντος να εμφανιστεί σε αλληλεπιδράσεις AI υψηλής πρόθεσης, ακόμα και αν αποδίδει καλά στην παραδοσιακή αναζήτηση.
Τα feeds σε πραγματικό χρόνο και που γνωρίζουν τα γεγονότα αποκτούν προτεραιότητα. Το εμπόριο του Golden Quarter χαρακτηρίζεται από γρήγορες αλλαγές τιμών, γρήγορες προσφορές και γρήγορα κινούμενα αποθέματα. Για έναν agent AI που αναμένεται να διαπραγματευτεί περιορισμούς (προϋπολογισμός, προθεσμίες παράδοσης, προτιμήσεις μάρκας) εκ μέρους του αγοραστή, τα παλιά αποθέματα ή τα data τιμών υποβαθμίζουν τα αποτελέσματα και την εμπιστοσύνη. Αυτό μετατοπίζει την επένδυση από τις εξαγωγές batch feed προς τα API χαμηλής καθυστέρησης, τις ενημερώσεις με γνώμονα τα συμβάντα και την στενότερη ενσωμάτωση μεταξύ των συστημάτων εμπορευματοποίησης και των επιπέδων AI.
Η διαχείριση multi-channel feed γίνεται πιο περίπλοκη. Οι παραπομπές AI φτάνουν όλο και περισσότερο από πηγές που βρίσκονται εκτός των κλασικών «walled gardens»: ανεξάρτητοι agents, εργαλεία συνομιλίας γενικής χρήσης και βοηθοί που ανήκουν στον έμπορο λιανικής. Όλα αυτά καταναλώνουν data προϊόντων και προσφορών με ελαφρώς διαφορετικούς τρόπους. Η τυποποίηση της ταξινομίας, των συνόλων χαρακτηριστικών και των χρονοδιαγραμμάτων ενημέρωσης σε όλα τα κανάλια γίνεται προϋπόθεση για συνεπή απόδοση. Product Feeds γίνεται προϋπόθεση για συνεπή απόδοση.
Πρότυπα catalog και σημασιολογική δομή
Η ισχυρή υπεραπόδοση της κίνησης που επηρεάζεται από την AI υπογραμμίζει τη σημασία των machine-readable catalog standards. Όσο περισσότερες πωλήσεις μετακινούνται μέσω agentic εμπειριών, τόσο λιγότερο ανεκτικό γίνεται το οικοσύστημα σε θορυβώδη ή μη δομημένα catalogs.
Αρκετές τάσεις ενισχύονται από αυτό το Golden Quarter:
Από τον προσανατολισμό λέξεων-κλειδιών στον σημασιολογικό προσανατολισμό. Οι agents AI ερμηνεύουν τις προθέσεις των χρηστών που εκφράζονται φυσικά σε στόχους («βρείτε ένα χειμωνιάτικο παλτό που είναι ζεστό, αλλά κάτω από 150 £ και παραδίδεται την Παρασκευή») και όχι σε ονόματα προϊόντων. Τα catalogs πρέπει να εκθέτουν χαρακτηριστικά και σχέσεις που αντιστοιχούν σε αυτές τις προθέσεις: βαθμολογίες ζεστασιάς, τύπος μόνωσης, υπόσχεση παράδοσης ανά ταχυδρομικό κώδικα, απαιτήσεις φροντίδας και ούτω καθεξής. Όπου αυτά τα data είναι μη δομημένα ή θαμμένα σε κείμενο marketing, οι agents πρέπει να τα συμπεράνουν, αυξάνοντας τον κίνδυνο μη σχετικών ή μη συμβατών συστάσεων.
Ομαλοποίηση σε όλες τις μάρκες και κατηγορίες. Καθώς οι agents συγκρίνουν στοιχεία από πολλούς εμπόρους λιανικής σε μια ενιαία συνομιλία, η ασυνεπής ονομασία των χαρακτηριστικών (π.χ. "navy" έναντι "midnight blue", μικτές συμβάσεις μεγεθών) καθιστά τη σύγκριση μεταξύ εμπόρων λιανικής πιο δύσκολη. Αυτό δημιουργεί ένα κίνητρο για την εναρμόνιση των ορισμών χαρακτηριστικών, των προτύπων μονάδων και των λιστών τιμών σε ολόκληρο τον τομέα, και για πιο αυστηρά εσωτερικά λεξικά data σε επίπεδο εμπόρου λιανικής.
Metadata κύκλου ζωής και πολιτικής. Με τους agents να χειρίζονται πλέον έναν πολύ υψηλότερο όγκο εργασιών εξυπηρέτησης, όπως επιστροφές, ανταλλαγές και ενημερώσεις αποστολής, τα catalogs πρέπει να ενσωματώσουν δομημένα data πολιτικής και κύκλου ζωής: παράθυρα επιστροφής ανά τύπο προϊόντος, τέλη αναπλήρωσης, κατάσταση ανακαίνισης, όροι εγγύησης. Όταν αυτά τα χαρακτηριστικά είναι ρητά και τυποποιημένα, οι agents μπορούν να απαντήσουν σε λειτουργικά ερωτήματα και να αποτρέψουν την τριβή πριν από την ολοκλήρωση της αγοράς.
Σελίδες λεπτομερειών προϊόντων: ποιότητα, πληρότητα και μηχανική αναγνωσιμότητα
Η μετατόπιση προς την ανακάλυψη με τη μεσολάβηση της AI αλλάζει τη λειτουργία της σελίδας λεπτομερειών προϊόντος (PDP). Η αφήγηση ιστοριών με ανθρώπινους φορείς παραμένει απαραίτητη, αλλά τα PDP λειτουργούν όλο και περισσότερο ως «πηγή αλήθειας» για τα μοντέλα AI που αναλύουν content σε κλίμακα.
Στο πλαίσιο αυτού του Golden Quarter:
Οι παραπομπές AI υψηλής μετατροπής τονίζουν την αξία των πλήρων PDPs. Εφόσον η AI τείνει να κατευθύνει ήδη εξειδικευμένη πρόθεση, το «bottleneck» συχνά έγκειται στην επίλυση των τελευταίων αβεβαιοτήτων: εφαρμογή, συμβατότητα, φροντίδα, στοιχεία που περιλαμβάνονται, ή στην επιβεβαίωση συνθηκών επιστροφής και παράδοσης. Οι έμποροι λιανικής που εκθέτουν αυτές τις data καθαρά και με συνέπεια – τόσο για τους ανθρώπους όσο και για τα μηχανήματα – είναι σε καλύτερη θέση να εκμεταλλευτούν αυτήν την πρόθεση.
Τα Rich media γίνονται δομημένη είσοδος. Οι εικόνες, τα βίντεο και το content που δημιουργείται από τους χρήστες έχουν παραδοσιακά τονώσει τη μετατροπή μέσω της ανθρώπινης πειθούς. Καθώς η όραση υπολογιστών και τα πολυτροπικά μοντέλα ενσωματώνονται σε shopping agents, αυτά τα assets γίνονται επίσης πηγές data. Ο καθαρός χαρακτηρισμός των εικόνων (γωνίες, περιβάλλον χρήσης, μετρήσεις μοντέλων) και τα συνεπή metadata γύρω από βίντεο ή οδηγούς επιτρέπει στους agents να απαντούν σε ερωτήματα οπτικού ή στυλιστικού τύπου με μεγαλύτερη ακρίβεια.
Το content αξιολόγησης και ερωτήσεων-απαντήσεων είναι ένα σήμα εκπαίδευσης. Οι κριτικές χρηστών και οι ενότητες ερωτήσεων-απαντήσεων ενημερώνουν πλέον όχι μόνο την ανθρώπινη αντίληψη αλλά και την κατανόηση του μοντέλου των πλεονεκτημάτων, των αδυναμιών και της πραγματικής χρήσης των προϊόντων. Οι έμποροι λιανικής κερδίζουν μόχλευση με τον συντονισμό, την προσθήκη ετικετών και τη δομή αυτού του content – για παράδειγμα, συνοψίζοντας τα επαναλαμβανόμενα θέματα, εμφανίζοντας συχνές ερωτήσεις ως ρητά χαρακτηριστικά και διασφαλίζοντας ότι οι βασικές διευκρινίσεις διαδίδονται πίσω στα βασικά data προϊόντων.
Ταχύτητα ανάπτυξης της ποικιλίας και εποχική ευελιξία
Με τις online πωλήσεις του Ηνωμένου Βασιλείου να αυξάνονται ταχύτερα από το συνολικό λιανικό εμπόριο και το non-food e-commerce να αυξάνεται κατά διψήφιο ποσοστό τα Χριστούγεννα, ο χρόνος κυκλοφορίας στην αγορά για νέα SKUs γίνεται ακόμη πιο κρίσιμος. Η AI ενισχύει αυτή τη δυναμική και όχι την χαλαρώνει.
Τα σημεία data του Golden Quarter υποδηλώνουν αρκετές λειτουργικές πιέσεις:
Συντομότεροι χρόνοι παράδοσης content. Για να εκμεταλλευτούν τα παράθυρα μέγιστης ζήτησης, οι έμποροι λιανικής πρέπει να μπορούν να καταναλώνουν data προμηθευτών, να τα εμπλουτίζουν και να αναπτύσσουν ζωντανά PDPs σε μέρες και όχι σε εβδομάδες. Η χειροκίνητη συγγραφή και τα workflows βαρέων στούντιο δυσκολεύονται να συμβαδίσουν με αυτόν τον ρυθμό, ειδικά σε μεγάλες ποικιλίες και εποχιακές κάψουλες.
Δυναμική επιμέλεια ποικιλίας. Οι agents AI που κατανοούν το πλαίσιο σε επίπεδο καλαθιού και τους δηλωμένους περιορισμούς μπορούν να κατευθύνουν τους αγοραστές προς εναλλακτικά SKUs όταν τα κύρια στοιχεία δεν είναι σε απόθεμα ή αποτυγχάνουν σε έναν περιορισμό, όπως ο χρόνος παράδοσης. Για να λειτουργήσει αυτό, η αρχιτεκτονική της γκάμας, οι κανόνες αντικατάστασης και τα metadata συμβατότητας πρέπει να κωδικοποιούνται στα συστήματα και όχι να αφήνονται σε ad hoc αποφάσεις εμπορευματοποίησης.
Πειράματα τιμολόγησης και ελαστικότητας προσφορών. Οι υψηλότερες μέσες τιμές πώλησης και η επιλεκτική απάντηση προσφοράς κατά τη διάρκεια του Golden Quarter υποδηλώνουν ότι οι αγοραστές κάνουν καλύτερες επιλογές όσον αφορά την αξία. Η ενσωμάτωση πλαισίων πειραματισμού στις τιμές και τα επίπεδα περιεχομένου – για παράδειγμα, η δοκιμή διαφορετικών πακέτων, η διαμόρφωση οφέλους ή προσφορές κατωφλίου – απαιτεί στενή σύνδεση μεταξύ των μηχανών τιμολόγησης, της διαχείρισης περιεχομένου και της εξατομίκευσης με γνώμονα την AI.
No-code, AI και η εκβιομηχάνιση των λειτουργιών content
Η αφήγηση της αποτελεσματικότητας που προκύπτει από τα data της Salesforce – agents που χειρίζονται μεγάλη αύξηση σε εργασίες εξυπηρέτησης και υποστηρίζουν την πάνω από το μέσο όρο αύξηση εσόδων – υπογραμμίζει μια βαθύτερη αλλαγή: την εκβιομηχάνιση του e-commerce content και των λειτουργιών μέσω no-code και εργαλείων AI.
Αρκετά μοτίβα ξεχωρίζουν:
Αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών content. Η AI χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για τη δημιουργία πρώτων προσχεδίων τίτλων, περιγραφών και κειμένου SEO, για την τοπική προσαρμογή content, για την συμπλήρωση χαρακτηριστικών που λείπουν από τα PDF ή τις εικόνες των προμηθευτών και για την τυποποίηση του τόνου της φωνής. Οι διεπαφές No-code επιτρέπουν στους εμπόρους να καθορίζουν κανόνες και workflows (π.χ. ποια χαρακτηριστικά θα έχουν προτεραιότητα ανά κατηγορία, πώς να χειρίζονται τις κανονιστικές φράσεις) χωρίς την παρέμβαση του προγραμματιστή, συμπιέζοντας τους χρόνους κύκλου διατηρώντας παράλληλα την εκδοτική εποπτεία.
Έλεγχος ποιότητας βάσει κανόνων. Καθώς τα catalogs μεγαλώνουν και η AI μεσολαβεί σε περισσότερα ταξίδια, οι αυτοματοποιημένοι έλεγχοι πληρότητας, συνέπειας και συμμόρφωσης γίνονται απαραίτητοι. Τα no-code orchestration και τα μοντέλα επικύρωσης AI μπορούν να επισημάνουν προϊόντα που στερούνται κρίσιμων χαρακτηριστικών για την κατάταξη AI, που αποκλίνουν από τους κανόνες ταξινόμησης ή που περιέχουν αντικρουόμενες data πολιτικής, ωθώντας μόνο items «AI-ready» σε feeds υψηλής προβολής.
Λειτουργικοί agents ως βάση. Με agents που ήδη χειρίζονται μια αύξηση στις επιστροφές και τις ερωτήσεις αποστολής, το επόμενο βήμα είναι η ενσωμάτωσή τους βαθύτερα στα back-office systems: inventory, διαχείριση παραγγελιών, επικοινωνία με πελάτες και αποθετήρια content. Αυτό επιτρέπει, για παράδειγμα, την αυτόματη δημιουργία ή ενημέρωση content PDP με βάση τους λόγους επιστροφής ή τη δυναμική ρύθμιση των μηνυμάτων onsite ως απάντηση σε περιορισμούς logistics.
Δημοκρατικοποίηση του πειραματισμού. Τα εργαλεία No-code διευκολύνουν τις ομάδες e-commerce και content να διαμορφώσουν και να δοκιμάσουν παραλλαγές στην παρουσίαση του προϊόντος, στην πλοήγηση, στα φίλτρα και στην εκδοτική αφήγηση, χωρίς να περιμένουν για sprints ανάπτυξης. Όταν συνδυάζεται με τμηματοποίηση με γνώμονα την AI, αυτό επιτρέπει τη συνεχή βελτιστοποίηση ευθυγραμμισμένη με τις αλλαγές συμπεριφοράς που παρατηρούνται στο Golden Quarter.
Στρατηγικές επιπτώσεις για την υποδομή του e-commerce και του content
Το Golden Quarter του 2025 τοποθετεί την AI όχι ως ένα εργαλείο περιφερειακής βελτιστοποίησης, αλλά ως ένα κεντρικό επίπεδο που μεσολαβεί στη ζήτηση, την ανακάλυψη και τις λειτουργίες. Για τους παίκτες e-commerce, τα σημεία data από αυτήν την περίοδο μεταφράζονται σε ένα σύνολο προτεραιοτήτων υποδομής:
- Αντιμετωπίστε τα data προϊόντων ως ένα asset πρώτης κατηγορίας, δομημένο για μηχανές όσο προσεκτικά έχει σχεδιαστεί για τους ανθρώπους.
- Επενδύστε σε πρότυπα catalog και διακυβέρνηση ικανά να υποστηρίξουν την κατανάλωση cross-channel, multi-agent.
- Ξαναχτίστε τα PDPs και το βοηθητικό περιεχόμενο έχοντας κατά νου διπλό κοινό: human shoppers και συστήματα AI που θα προ-φιλτράρουν και θα προ-εξηγούν όλο και περισσότερο τις επιλογές.
- Συντομεύστε και αυτοματοποιήστε την αλυσίδα εφοδιασμού content από το feed του προμηθευτή στο live PDP, χρησιμοποιώντας AI και no-code για τη διατήρηση της ποιότητας σε κλίμακα.
- Ενσωματώστε agents AI τόσο στις ροές εργασίας που αφορούν τους πελάτες όσο και στις λειτουργικές ροές εργασίας, θεωρώντας τους ως συνδετικό ιστό μεταξύ content, εμπορίου και logistics και όχι ως απομονωμένα chat widgets.
Με αυτή την έννοια, το Golden Quarter χρησιμεύει ως ζωντανή δοκιμή ενός αναδυόμενου μοντέλου λιανικής στο οποίο η ανάπτυξη εξαρτάται όλο και περισσότερο από το πόσο καλά η υποδομή περιεχομένου και catalog ενός εμπόρου λιανικής «μιλάει» στα συστήματα AI που επηρεάζουν πλέον ένα σημαντικό μερίδιο δαπανών. Η κατανόηση του αντίκτυπου στη δική σας product data management είναι το κλειδί της επιτυχίας.
Οι πληροφορίες από το Golden Quarter υπογραμμίζουν την κρίσιμη ανάγκη για στιβαρό product data management. Καθώς η AI γίνεται ο κύριος μοχλός ανακάλυψης και πωλήσεων, η ποιότητα, η πληρότητα και η δομή των data προϊόντων είναι υψίστης σημασίας. Στην NotPIM, αναγνωρίζουμε αυτήν την αλλαγή και προσφέρουμε μια ολοκληρωμένη λύση που επιτρέπει στις επιχειρήσεις e-commerce να βελτιώσουν τη διαχείριση feeds, να εμπλουτίσουν τα data προϊόντων και να προσαρμοστούν στις εξελισσόμενες απαιτήσεις του εμπορίου που βασίζεται στην AI. Οι εταιρείες που δίνουν προτεραιότητα στην υποδομή data τους είναι έτοιμες να αποκτήσουν ένα σημαντικό ανταγωνιστικό πλεονέκτημα.