Prezentare generală a evenimentului
Într-un interviu recent, Vivek Pandya, analist principal la Adobe Digital Insights, a detaliat modul în care analiza bazată pe date și ascensiunea inteligenței artificiale generative (GenAI) transformă fundamental peisajul comerțului electronic. Această conversație, parte a pregătirilor pentru previziunile de cumpărături de sărbători de la Adobe, a evidențiat atât rolul Adobe Analytics în furnizarea de referințe în timp real, la nivel de piață, pentru retaileri, cât și impactul exploziv al instrumentelor GenAI, precum ChatGPT, asupra comportamentului consumatorilor și călătoriilor digitale de cumpărături.
Pandya a subliniat două schimbări centrale. În primul rând, analiza agregată de la Adobe urmărește acum nu doar performanța individuală a afacerilor, ci și poziționarea concurențială în întregul sector de retail. În al doilea rând, descoperirea bazată pe GenAI — recomandări personalizate, compararea prețurilor și cercetarea pentru cumpărături — a înregistrat o creștere masivă a traficului, cu creșteri de peste 700% pe unele canale în ultimul an. Aceste forțe duale converg, remodelând strategia retailerilor și infrastructura tehnică a comerțului online.
Semnificație pentru comerțul electronic și infrastructura de conținut
Presiunea asupra feed-urilor de produse și a calității catalogului
Pe măsură ce traficul de pe platformele alimentate de GenAI crește vertiginos—datele Adobe indică o creștere de 4.700% de la an la an a vizitelor pe site-uri bazate pe inteligența artificială începând cu iulie 2025—o consecință clară este cererea sporită de feed-uri de produse de înaltă calitate, lizibile de mașini. Instrumentele GenAI recomandă produse pe baza datelor structurate despre produse, prețuri și atribuire; feed-urile incomplete sau slab formatate diminuează vizibilitatea retailerilor și ratele de conversie. Capacitatea tehnică de a actualiza și îmbogăți rapid feed-urile pe sute de mii de SKU-uri este acum o necesitate competitivă, nu un avantaj. Motoarele AI, spre deosebire de căutarea tradițională, impun cu strictețe consistența datelor, astfel încât taxonomiile de catalog precare sau listările învechite vor fi din ce în ce mai penalizate de canalele de descoperire bazate pe inteligența artificială.
Standarde în catalogare și adoptarea schemelor
Evoluția rapidă a instrumentelor de căutare și recomandare generative determină platformele de comerț electronic să prioritizeze standardele universale de catalogare. Platformele converg spre scheme standardizate (cum ar fi schema.org și GS1) pentru a asigura compatibilitatea cu agenții GenAI și tehnologiile de comerț vocal. Referințele la nivelul industriei—permise de seturile de date anonime, colectate de sisteme precum Adobe Analytics—fac ca performanța la nivel de categorie să fie transparentă, accelerând adoptarea celor mai bune practici în structurarea datelor. Retailerii care rămân în urmă în ceea ce privește completitudinea catalogului sau bogăția atributelor riscă o vizibilitate redusă a AI, mai ales pe măsură ce experiențele „zero-click” devin mai prevalente pe punctele de contact activate de GenAI.
Completitudinea datelor și intrarea rapidă pe piață
Cu momentele de retail conduse de evenimente (de exemplu, Black Friday, Singles’ Day, finale majore de sport) care oferă vârfuri de cerere scurte, dar intense, capacitatea de a înscrie, actualiza și retrage listările de produse în timp real a devenit critică. Instrumentele de inteligență artificială generativă consumă date de inventar și prețuri în timp real pentru a genera recomandări; feed-urile învechite pot duce la oportunități de vânzări ratate sau la nemulțumirea clienților. Retailerii investesc în automatizare și soluții fără cod pentru a simplifica gestionarea feed-urilor, sincronizarea inventarului și maparea variantelor, îndeplinind așteptările de latență mai scăzute atât ale platformelor GenAI, cât și ale consumatorilor finali.
Rolul în expansiune al soluțiilor No-Code și AI în operațiunile de conținut
Tehnologiile de automatizare, inclusiv platformele fără cod și generarea de conținut bazată pe inteligență artificială, stau la baza capacității de a scala și personaliza conținutul produselor. Pe măsură ce platformele GenAI influențează o cotă tot mai mare de descoperire și conversie a produselor—Adobe a remarcat că peste 90% dintre consumatorii chestionați au încredere în sugestiile generate de AI—retailerii necesită conducte de conținut dinamice. Soluțiile fără cod permit echipelor de merchandising și managerilor de categorii să lanseze și să optimizeze product card-urile, descrierile și conținutul promoțional fără dependențe de inginerie. Îmbogățirea automată, bazată pe AI, asigură faptul că atributele cheie ale produsului și recenziile clienților sunt actualizate și structurate cu precizie pentru consumul de AI.
Analiza dinamicii actuale a pieței
Comportamentul consumatorilor și personalizarea bazată pe AI
Datele recente subliniază rolul în expansiune al GenAI în călătoria de cumpărături. Pentru sezonul de sărbători 2024–2025, Adobe a raportat că 38% dintre consumatorii din SUA au folosit instrumente AI pentru a planifica achiziții, iar sesiunile bazate pe GenAI reprezintă acum o parte substanțială din cercetarea de pre-cumpărare. Domeniul demografic al acestei adopții este larg: în timp ce Gen Z conduce, Millennials și generațiile mai în vârstă folosesc din ce în ce mai mult GenAI pentru descoperire și comparare a prețurilor. Piața este martora nu doar a adoptării timpurii, ci și a normalizării transgeneraționale a cumpărăturilor asistate de AI. Publicitatea tradițională și marketingul de influență se intersectează acum cu descoperirea bazată pe AI, schimbând accentul de la direcționarea în masă la personalizarea în timp real, conștientă de preferințe.
Fragmentarea și accelerarea calendarului de cumpărături
„Scriptul” convențional de cumpărături de sărbători din noiembrie–decembrie se estompează. Datele Adobe și eMarketer confirmă că cumpărătorii încep acum încă din septembrie, descoperirea și cercetarea având loc predominant pe mobil, apoi convergând cu platformele facilitate de AI pe măsură ce sezonul atinge apogeul. Retailerii și mărcile trebuie să-și sincronizeze inventarul, prețurile și calendarele de conținut cu aceste cicluri fragmentate și variabile. Analiza în timp real devine esențială—retailerii care detectează și capitalizează semnalele de cerere timpurie sau se pregătesc pentru vârfuri de cumpărături non-tradiționale legate de evenimente sociale sau sportive pot optimiza conversia și marja mult mai eficient.
Schimbările induse de tehnologie în infrastructura de retail
Comerțul mobil continuă să depășească desktopul; datele Adobe au constatat că, începând cu 2025, peste 90% din creșterea netă a comerțului electronic în perioada sărbătorilor provine prin intermediul canalelor mobile. Descoperirea de produse bazată pe AI, inițial un fenomen de desktop, se mută rapid pe mobil; traficul alimentat de LLM de pe dispozitivele mobile a crescut de la 18% la 26% din totalul sesiunilor bazate pe AI în șase luni și se preconizează că va depăși o treime până în sezonul de sărbători din 2025. Integrarea AI și a dispozitivelor mobile nu numai că deschide personalizarea și descoperirea pentru o demografie mai largă, dar de asemenea, cere retailerilor să-și optimizeze feed-urile de produse mobile, imaginile și fluxurile de checkout pentru consumul și recomandarea de AI în contexte mobile-first.
Implicații pentru strategia de retail
Retailerii care navighează în acest nou peisaj se confruntă cu un set de imperative clare:
- Investiți în gestionarea robustă a feed-urilor, valorificând automatizarea pentru a menține acuratețea în timp real pe toate atributele produselor și semnalele de inventar.
- Adoptați și aplicați standarde universale de catalogare pentru a asigura transferul de date consecvent, de înaltă fidelitate între sistemele interne și suprafețele de descoperire alimentate de GenAI.
- Prioritizați optimizarea mobilă—nu doar pentru interfața cu utilizatorul, ci și pentru pregătirea AI, cu conținut structurat și checkout mobil fără frecare.
- Activați operațiuni agile de conținut fără cod, permițând înscrierea rapidă a produselor, actualizări și gestionarea dinamică a campaniilor fără întârziere din partea dezvoltatorilor.
- Monitorizați îndeaproape analizele de piață pentru a distinge între fads efemere și schimbări comportamentale susținute, folosind instrumente precum Adobe Digital Insights pentru a vă adapta nu numai la ritmul schimbării, ci și la direcția acesteia.
Perspectivă
Următoarele luni, punctate de Previziunile de cumpărături de sărbători 2025, sunt stabilite pentru a valida teza că analiza bazată pe date și GenAI vor continua să redefinească avantajul competitiv în retail. Cei care conduc în ceea ce privește completitudinea datelor, standardizarea catalogului și agilitatea conținutului în timp real vor captura o cotă disproporționată, deoarece călătoriile de cumpărături trec din ce în ce mai mult prin medii alimentate de AI și dominate de dispozitive mobile. Infrastructura de retail evoluează de la cataloage statice și sisteme legacy feed la conducte inteligente, dinamice și extrem de automatizate, adaptate atât la cererea consumatorilor, cât și la ritmul neîncetat al inovației tehnologice.
Surse: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Tendințele evidențiate în această analiză subliniază importanța critică a datelor de produse bine structurate și ușor accesibile pentru succesul în comerțul electronic. Pe măsură ce instrumentele GenAI devin integrante pentru călătoria de cumpărături, necesitatea unor informații clare și standardizate despre produse devine primordială. NotPIM le permite retailerilor să facă față acestor provocări direct prin automatizarea conversiei, îmbogățirii și standardizării feed-urilor de produse, accelerând capacitatea de a se adapta la cerințele dinamice ale descoperirii de produse bazate pe inteligența artificială și experiențelor de cumpărături mobile-first. Această abordare proactivă asigură faptul că companiile pot capitaliza oportunitățile oferite de GenAI și pot menține un avantaj competitiv în peisajul de retail în evoluție rapidă.