Pregled događaja
U nedavnom intervjuu, Vivek Pandya, vodeći analitičar u Adobe Digital Insights, detaljno je opisao kako analitika vođena podacima i uspon generativne umjetne inteligencije (GenAI) temeljno transformiraju e-commerce krajolik. Ovaj razgovor, dio priprema za Adobeovu široko praćenu prognozu blagdanske kupovine, istaknuo je ulogu Adobe Analyticsa u pružanju referentnih vrijednosti za trgovce na malo na tržištu u stvarnom vremenu i eksplozivan utjecaj GenAI alata poput ChatGPT-a na ponašanje potrošača i putovanja digitalne kupovine.
Pandya je naglasio dvije ključne promjene. Prvo, agregirana analitika Adobea sada prati ne samo individualnu poslovnu uspješnost, već i konkurentsko pozicioniranje u cijelom maloprodajnom sektoru. Drugo, GenAI-vođena otkrića—personalizirane preporuke, usporedba cijena i istraživanje kupovine—doživjela su masivan rast prometa, s više od 700% povećanja u nekim kanalima tijekom prošle godine. Te se dvije sile konvergiraju, preoblikujući strategiju trgovaca i tehničku infrastrukturu internetske trgovine.
Značaj za e-commerce i sadržajnu infrastrukturu
Pritisak na feedove proizvoda i kvalitetu kataloga
Kako raste promet s platformi pokretanih GenAI - Adobeovi podaci bilježe porast posjeta web-lokacija pokretanih umjetnom inteligencijom od 4,700% na godišnjoj razini u srpnju 2025. - jasna je posljedica povećana potražnja za visokokvalitetnim, strojno čitljivim feedovima proizvoda. Alati GenAI preporučuju proizvode na temelju strukturiranih podataka o proizvodu, cijena i atributa; nepotpuni ili loše formatirani feedovi smanjuju vidljivost trgovca i stope konverzije. Tehnička sposobnost brzog ažuriranja i obogaćivanja feedova za stotine tisuća SKU-ova sada je konkurentska nužnost, a ne prednost. AI motori, za razliku od tradicionalnih pretraživanja, strogo provode dosljednost podataka, pa će slaba taksonomija kataloga ili zastarjeli unosi biti sve više kažnjavani putem kanala otkrivanja pokretanih AI.
Standardi u katalogizaciji i usvajanju shema
Brza evolucija generativnog pretraživanja i alata za preporuke potiče e-commerce platforme da prednost daju univerzalnim standardima katalogizacije. Platforme se konvergiraju na standardiziranim shemama (kao što su schema.org i GS1) kako bi osigurale kompatibilnost s GenAI agentima i tehnologijama glasovne trgovine. Referentne vrijednosti u cijeloj industriji—omogućene odabirom, anonimiziranim skupovima podataka agregiranim od strane sustava poput Adobe Analytics—čine transparentnom izvedbu na razini kategorije, ubrzavajući usvajanje najboljih praksi u strukturiranju podataka. Trgovci na malo koji zaostaju u potpunosti kataloga ili bogatstvu atributa riskiraju smanjenu vidljivost AI, posebno kako iskustva s "nula klikova" postaju sve raširenija na GenAI-omogućenim dodirnim točkama.
Potpunost podataka i brzina na tržištu
S događajima u maloprodaji (npr., Crni petak, Dan samaca, velika sportska finala) koji donose kratke, ali intenzivne skokove potražnje, sposobnost uključivanja, ažuriranja i povlačenja unosa proizvoda u stvarnom vremenu postala je kritična. Alati generativne AI konzumiraju podatke o zalihama i cijenama u stvarnom vremenu kako bi generirali preporuke; zastarjeli feedovi mogu rezultirati propuštenim prodajnim prilikama ili nezadovoljstvom kupaca. Trgovci na malo ulažu u automatizaciju i rješenja bez koda kako bi pojednostavili upravljanje feedovima, sinkronizaciju zaliha i mapiranje varijanti, ispunjavajući očekivanja niske latencije platformi GenAI i krajnjih potrošača.
Širenje uloge No-Code i AI u sadržajnim operacijama
Tehnologije automatizacije, uključujući no-code platforme i generiranje sadržaja pokretano umjetnom inteligencijom, podržavaju sposobnost za skaliranje i personaliziranje sadržaja proizvoda. Kako platforme GenAI utječu na sve veći udio otkrivanja proizvoda i konverzije - Adobe je primijetio da preko 90% anketiranih potrošača vjeruje sugestijama generiranim AI-om - trgovci na malo zahtijevaju dinamične sadržajne cjevovode. No-code rješenja omogućuju timovima za merchandising i voditeljima kategorija pokretanje i optimizaciju kartica proizvoda, opisa i promotivnog sadržaja bez inženjerskih ovisnosti. Automatizirano obogaćivanje, pokretano umjetnom inteligencijom, osigurava da su ključni atributi proizvoda i recenzije kupaca ažurirani i strukturirani upravo za konzumaciju umjetnom inteligencijom.
Analiza trenutne dinamike na tržištu
Ponašanje potrošača i personalizacija vođena umjetnom inteligencijom
Nedavni podaci naglašavaju rastuću ulogu GenAI u putovanju kupovine. Za blagdansku sezonu 2024–2025, Adobe je izvijestio da je 38% američkih potrošača koristilo AI alate za planiranje kupovine, a sesije vođene GenAI-jem sada čine znatni udio istraživanja prije kupovine. Demografski doseg ovog usvajanja je širok: dok Gen Z predvodi, milenijalci i starije generacije sve više koriste GenAI za otkrivanje i usporedbu cijena. Tržište ne samo da svjedoči ranom usvajanju, već i unakrsnoj generacijskoj normalizaciji kupovine uz pomoć umjetne inteligencije. Tradicionalno oglašavanje i utjecajni marketing sada se križaju s otkrivanjem vođenim umjetnom inteligencijom, premještajući naglasak s masovnog ciljanja na personalizaciju u stvarnom vremenu, svjesnu preferencija.
Fragmentacija i ubrzanje vremenskih okvira kupovine
Konvencionalni blagdansko kupovni "scenarij" od studenog do prosinca blijedi. Adobe i eMarketer podaci potvrđuju da kupci sada počinju već u rujnu, s otkrivanjem i istraživanjem koji se uglavnom odvijaju na mobilnim uređajima, a zatim se konvergiraju s platformama koje olakšava AI kako sezona doseže vrhunac. Trgovci na malo i robne marke moraju sinkronizirati svoje zalihe, cijene i kalendare sadržaja s ovim fragmentiranim, varijabilnim ciklusima. Analitika u stvarnom vremenu postaje bitna - trgovci na malo koji uoče i kapitaliziraju signale ranog potraživanja ili se pripremaju za netradicionalne skokove kupovine vezane uz društvene ili sportske događaje mogu optimizirati konverziju i maržu daleko učinkovitije.
Tehnološki vođena pomjeranja u maloprodajnoj infrastrukturi
Mobilna trgovina nastavlja nadmašivati desktop; Adobeovi podaci otkrili su da se, od 2025., preko 90% neto novog rasta e-commerce blagdana događa putem mobilnih kanala. Otkrivanje proizvoda pokretano umjetnom inteligencijom, isprva desktop fenomen, brzo se prebacuje na mobilne uređaje; promet vođen temeljem LLM-a s mobilnih uređaja povećao se s 18% na 26% ukupnih sesija vođenih umjetnom inteligencijom u roku od šest mjeseci i predviđa se da će premašiti jednu trećinu do blagdanske sezone 2025. Integracija AI i mobilnih uređaja ne samo da otvara personalizaciju i otkrivanje široj demografskoj skupini, već također zahtijeva od trgovaca na malo da optimiziraju svoje mobilne feedove proizvoda, slike i tijekove plaćanja za konzumaciju i preporuke umjetnom inteligencijom u mobilnim kontekstima.
Implikacije za maloprodajnu strategiju
Trgovci na malo koji se kreću ovim novim krajolikom suočeni su s nizom jasnih imperativa:
- Uložite u robusno upravljanje feedovima, iskorištavanjem automatizacije za održavanje točnosti u stvarnom vremenu za sve atribute proizvoda i signale zaliha.
- Usvojite i provedite univerzalne standarde katalogizacije kako biste osigurali dosljedan prijenos podataka visoke vjernosti između internih sustava i površina za otkrivanje pokretanih GenAI.
- Prioritetno optimizirajte mobilne uređaje - ne samo za korisničko sučelje, već i za spremnost umjetne inteligencije, sa strukturiranim sadržajem i besprijekornim mobilnim plaćanjem.
- Omogućite agilne, no-code operacije sadržaja koje omogućuju brzo uključivanje proizvoda, ažuriranja i dinamičko upravljanje kampanjama bez zaostajanja za programerima.
- Pažljivo pratite analizu tržišta kako biste razlikovali prolazne hirove od dugotrajnih promjena u ponašanju, koristeći alate poput Adobe Digital Insights za prilagodbu ne samo brzini promjene, već i njezinom smjeru.
Izgledi
U nadolazećim mjesecima, naglašenim Prognozom blagdanske kupovine 2025., trebala bi se potvrditi teza da će analitika vođena podacima i GenAI nastaviti redefinirati konkurentsku prednost u maloprodaji. Oni koji prednjače u potpunosti podataka, standardizaciji kataloga i agilnosti sadržaja u stvarnom vremenu, zauzet će nerazmjerni udio, jer putovanja kupovine sve više prolaze kroz okruženja pokretana umjetnom inteligencijom i u kojima dominiraju mobilni uređaji. Maloprodajna infrastruktura evoluira od statičkih kataloga i naslijeđenih sustava feedova do inteligentnih, dinamičnih i visokoautomatiziranih cjevovoda usklađenih i s potražnjom potrošača i s neumoljivim tempom tehnoloških inovacija.
Izvori: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Trendovi istaknuti u ovoj analizi naglašavaju ključnu važnost dobro strukturiranih i lako dostupnih podataka o proizvodima za e-commerce uspjeh. Kako alati GenAI postaju sastavni dio putovanja kupovine, potreba za čistim, standardiziranim informacijama o proizvodima postaje najvažnija. NotPIM omogućuje trgovcima da se izravno suoče s tim izazovima automatiziranjem pretvorbe, obogaćivanja i standardizacije feedova proizvoda, ubrzavajući sposobnost prilagodbe dinamičnim zahtjevima otkrivanja proizvoda vođenog umjetnom inteligencijom i iskustava kupovine usmjerenih na mobilne uređaje. Ovaj proaktivan pristup osigurava da tvrtke mogu kapitalizirati prilike koje pruža GenAI i održati konkurentsku prednost u brzo razvijajućem se maloprodajnom krajoliku.