Przegląd wydarzenia
W niedawnym wywiadzie Vivek Pandya, główny analityk w Adobe Digital Insights, szczegółowo opisał, w jaki sposób analityka oparta na danych i rozwój generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) zasadniczo zmieniają krajobraz e-commerce. Ta rozmowa, będąca częścią przygotowań do szeroko komentowanej prognozy zakupów świątecznych Adobe, podkreśliła zarówno rolę Adobe Analytics w dostarczaniu ogólnorynkowego benchmarkingu w czasie rzeczywistym dla detalistów, jak i eksplozję wpływu narzędzi GenAI, takich jak ChatGPT, na zachowania konsumentów i cyfrowe ścieżki zakupowe.
Pandya podkreślił dwie kluczowe zmiany. Po pierwsze, zagregowane dane analityczne Adobe śledzą obecnie nie tylko wyniki poszczególnych firm, ale także pozycjonowanie konkurencyjne w całym sektorze detalicznym. Po drugie, generowane przez GenAI wyszukiwanie — spersonalizowane rekomendacje, porównywanie cen i badania zakupowe — odnotowało ogromny wzrost ruchu, z ponad 700% wzrostem w niektórych kanałach w ciągu ostatniego roku. Te podwójne siły zbiegają się, zmieniając strategię detalistów i infrastrukturę techniczną e-commerce.
Znaczenie dla e-commerce i infrastruktury treści
Presja na feed produktów i jakość katalogu
Ponieważ ruch z platform opartych na GenAI rośnie — dane Adobe odnotowują 4700% wzrost wizyt na stronach internetowych napędzanych przez sztuczną inteligencję w skali roku od lipca 2025 r. — oczywistą konsekwencją jest większe zapotrzebowanie na wysokiej jakości, czytelne maszynowo feedy produktów. Narzędzia GenAI polecają produkty na podstawie ustrukturyzowanych danych o produkcie, cenach i atrybucji; niekompletne lub źle sformatowane feedy zmniejszają widoczność detalistów i wskaźniki konwersji. Umiejętność szybkiej aktualizacji i wzbogacania feedów dla setek tysięcy SKU jest teraz koniecznością konkurencyjną, a nie przewagą. Silniki AI, w przeciwieństwie do tradycyjnego wyszukiwania, ściśle egzekwują spójność danych, więc słaba taksonomia katalogu lub nieaktualne oferty będą w coraz większym stopniu karane przez kanały wyszukiwania oparte na sztucznej inteligencji.
Standardy w katalogowaniu i wdrażanie schematów
Szybka ewolucja narzędzi wyszukiwania i rekomendacji generatywnych zmusza platformy e-commerce do nadawania priorytetu uniwersalnym standardom katalogowania. Platformy zbiegają się na standaryzowanych schematach (takich jak schema.org i GS1), aby zapewnić kompatybilność z agentami GenAI i technologiami handlu głosowego. Benchmarking branżowy — umożliwiony przez opt-in, zanonimizowane zbiory danych agregowane przez systemy takie jak Adobe Analytics — sprawia, że wyniki na poziomie kategorii są przejrzyste, przyspieszając wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie strukturyzacji danych. Detaliści, którzy pozostają w tyle za kompletnością katalogu lub bogactwem atrybutów, ryzykują zmniejszoną widoczność AI, zwłaszcza że doświadczenia „zerowego kliknięcia” stają się bardziej powszechne w punktach styku z GenAI.
Kompletność danych i czas wprowadzania na rynek
Ponieważ wydarzenia w handlu detalicznym (np. Black Friday, Singles’ Day, duże finały sportowe) generują krótkie, ale intensywne skoki popytu, możliwość wprowadzania, aktualizowania i wycofywania list produktów w czasie rzeczywistym stała się kluczowa. Narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji wykorzystują dane o zapasach i cenach w czasie rzeczywistym do generowania rekomendacji; przestarzałe feedy mogą skutkować utraconymi możliwościami sprzedaży lub niezadowoleniem klientów. Detaliści inwestują w automatyzację i rozwiązania bez kodu, aby usprawnić zarządzanie feedem, synchronizację zapasów i mapowanie wariantów, spełniając obniżone oczekiwania dotyczące opóźnień zarówno platform GenAI, jak i odbiorców końcowych.
Rosnąca rola no-code i sztucznej inteligencji w operacjach związanych z treścią
Technologie automatyzacji, w tym platformy no-code i generowanie treści oparte na sztucznej inteligencji, stanowią podstawę możliwości skalowania i personalizacji treści produktowych. Ponieważ platformy GenAI wpływają na rosnący udział w odkrywaniu i konwersji produktów — Adobe zauważyło, że ponad 90% ankietowanych konsumentów ufa sugestiom generowanym przez sztuczną inteligencję — detaliści potrzebują dynamicznych potoków treści. Rozwiązania no-code pozwalają zespołom merchandisingowym i menedżerom kategorii na uruchamianie i optymalizację kart produktów, opisów i treści promocyjnych bez zależności inżynieryjnych. Zautomatyzowane wzbogacanie, oparte na sztucznej inteligencji, zapewnia aktualność kluczowych atrybutów produktu i recenzji klientów oraz precyzyjne ustrukturyzowanie dla potrzeb sztucznej inteligencji.
Analiza obecnej dynamiki rynku
Zachowanie konsumentów i personalizacja oparta na sztucznej inteligencji
Ostatnie dane podkreślają rosnącą rolę GenAI w podróży zakupowej. W sezonie świątecznym 2024–2025 Adobe poinformowało, że 38% amerykańskich konsumentów korzystało z narzędzi AI do planowania zakupów, a sesje prowadzone przez GenAI stanowią obecnie znaczną część badań przed zakupem. Zakres demograficzny tego przyjęcia jest szeroki: podczas gdy pokolenie Z przewodzi, millenialsi i starsze pokolenia w coraz większym stopniu wykorzystują GenAI do odkrywania i porównywania cen. Rynek obserwuje nie tylko wczesne przyjęcie, ale i międzygeneracyjną normalizację zakupów wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Tradycyjna reklama i marketing influencerów przecinają się teraz z odkryciami opartymi na sztucznej inteligencji, przesuwając nacisk z masowego targetowania na personalizację w czasie rzeczywistym i uwzględniającą preferencje.
Fragmentacja i przyspieszenie harmonogramów zakupów
Konwencjonalny „scenariusz” zakupów świątecznych w listopadzie–grudniu zanika. Dane Adobe i eMarketer potwierdzają, że kupujący zaczynają już we wrześniu, a odkrywanie i badania odbywają się głównie na urządzeniach mobilnych, a następnie zbiegają się z platformami ułatwionymi przez sztuczną inteligencję w miarę osiągania przez sezon szczytu. Detaliści i marki muszą synchronizować swoje zapasy, ceny i kalendarze treści z tymi rozdrobnionymi, zmiennymi cyklami. Analityka w czasie rzeczywistym staje się niezbędna — detaliści, którzy dostrzegają i wykorzystują wczesne sygnały popytu lub przygotowują się na nietradycyjne skoki zakupowe związane z wydarzeniami społecznymi lub sportowymi, mogą optymalizować konwersję i marżę znacznie bardziej skutecznie.
Zmiany w infrastrukturze handlu detalicznego napędzane przez technologię
Handel mobilny w dalszym ciągu przewyższa komputery stacjonarne; dane Adobe wykazały, że od 2025 r. ponad 90% nowych wzrostów sprzedaży e-commerce w okresie świątecznym pochodzi z kanałów mobilnych. Odkrywanie produktów oparte na sztucznej inteligencji, początkowo zjawisko komputerów stacjonarnych, szybko przechodzi na urządzenia mobilne; ruch LLM z urządzeń mobilnych wzrósł z 18% do 26% wszystkich sesji opartych na sztucznej inteligencji w ciągu sześciu miesięcy i przewiduje się, że przekroczy jedną trzecią do sezonu świątecznego 2025. Integracja sztucznej inteligencji i urządzeń mobilnych nie tylko otwiera personalizację i odkrywanie dla szerszej demografii, ale także wymaga, aby detaliści optymalizowali swoje mobilne feedy produktów, obrazy i przepływy realizacji transakcji pod kątem spożycia i rekomendacji przez sztuczną inteligencję w kontekście mobile-first.
Implikacje dla strategii handlu detalicznego
Detaliści poruszający się w tym nowym krajobrazie stają przed zestawem jasnych imperatywów:
- Inwestuj w solidne zarządzanie feedem, wykorzystując automatyzację do utrzymywania aktualnej w czasie rzeczywistym dokładności we wszystkich atrybutach produktu i sygnałach zapasów.
- Przyjmij i egzekwuj uniwersalne standardy katalogowania, aby zapewnić spójny, wysokiej jakości transfer danych między systemami wewnętrznymi a powierzchniami odkrywania opartymi na GenAI.
- Należy dać priorytet optymalizacji dla urządzeń mobilnych — nie tylko dla interfejsu użytkownika, ale także dla gotowości na sztuczną inteligencję, ze ustrukturyzowanymi treściami i bezproblemową realizacją transakcji mobilnych.
- Umożliwiaj sprawne operacje dotyczące treści no-code, pozwalające na szybkie wprowadzanie produktów, aktualizacje i dynamiczne zarządzanie kampaniami bez opóźnień ze strony programistów.
- Monitoruj uważnie analitykę rynkową, aby odróżniać efemeryczne mody od trwałych zmian behawioralnych, używając narzędzi takich jak Adobe Digital Insights, aby dostosować się nie tylko do tempa zmian, ale i do ich kierunku.
Perspektywy
Nadchodzące miesiące, podkreślone przez prognozę zakupów świątecznych 2025, mają potwierdzić tezę, że analityka oparta na danych i GenAI będą nadal na nowo definiować przewagę konkurencyjną w handlu detalicznym. Ci, którzy przodują w kompletności danych, standaryzacji katalogu i elastyczności treści w czasie rzeczywistym, zdobędą nieproporcjonalny udział, ponieważ podróże zakupowe coraz częściej przechodzą przez środowiska oparte na sztucznej inteligencji i zdominowane przez urządzenia mobilne. Infrastruktura detaliczna ewoluuje z katalogów statycznych i starszych systemów feedów do inteligentnych, dynamicznych i wysoce zautomatyzowanych potoków dostosowanych zarówno do popytu konsumenckiego, jak i nieustannego tempa innowacji technologicznych.
Źródła: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Trendy podkreślone w tej analizie podkreślają krytyczne znaczenie dobrze ustrukturyzowanych i łatwo dostępnych danych o produktach dla sukcesu e-commerce. Ponieważ narzędzia GenAI stają się integralną częścią podróży zakupowej, potrzeba czystych, znormalizowanych informacji o produkcie staje się nadrzędna. NotPIM umożliwia detalistom sprostanie tym wyzwaniom poprzez automatyzację konwersji, wzbogacania i standaryzacji feedów produktów, przyspieszając zdolność do adaptacji do dynamicznych wymagań odkrywania produktów opartych na sztucznej inteligencji i doświadczeń zakupowych typu mobile-first. To proaktywne podejście zapewnia, że firmy mogą wykorzystać możliwości oferowane przez GenAI i utrzymać przewagę konkurencyjną w szybko zmieniającym się krajobrazie handlu detalicznego.