Купци током празника дубоко верују у вештачку интелигенцију — трговци на мало суочени са изазовом хитног прилагођавања
Сезона празника 2025. године означава кључну промену у понашању потрошача: алати који користе вештачку интелигенцију прешли су са нише на масовну употребу на глобалним тржиштима. Недавна истраживања наглашавају да 74% купаца сада верује препорукама вештачке интелигенције колико и онима које нуде пријатељи, а још већих 83% планира да користи вештачку интелигенцију за подршку својим активностима куповине током празника. У практичном смислу, више од једног од три потрошача очекује да ће користити вештачку интелигенцију за задатке који се крећу од генерисања идеја за поклоне и поређења цена до потврђивања понуда и олакшавања трансакција. Овај тренд је најизраженији у млађим демографским групама — 56% припадника генерације З и 50% миленијалаца требало би да се ослоне на вештачку интелигенцију ове сезоне, вођени све већим економским притисцима и великим очекивањима од дигиталне погодности.
Иза овог наглашеног тренда није само технолошка радозналост, већ и еволуирајуће околности потрошача. Купци се крећу кроз инфлацију, колебања залиха и промотивне циклусе на почетку сезоне. Ови фактори су повећали спремност да се верује дигиталним асистентима и великим језичким моделима, посебно алатима као што су ChatGPT и Google Gemini, у критичним тачкама одлучивања о куповини. Разлика међу генерацијама је очигледна, јер скоро половина генерације З планира да користи ChatGPT, док старије групе изражавају већу отвореност према алтернативама као што је Google Gemini. Ипак, у свим групама, дефинишућа карактеристика је брзо, интуитивно прихватање вештачке интелигенције као сапутника који нуди олакшање од стреса при куповини и умора од одлучивања.
Стратешке импликације за e-commerce и инфраструктуру садржаја
Директан утицај на product feed-ове
Куповина уз помоћ вештачке интелигенције представља и могућности и изазове у управљању product feed-овима. Велики језички модели агрегирају и тумаче информације о производима из више извора, што значи да трговци на мало морају да обезбеде да њихови атрибути производа, слике и описи не само да буду тачни, већ и оптимизовани за анализу у оквиру workflowa вештачке интелигенције. Непотпуни или лоше структурирани feed-ови ризикују неувид, погрешно представљање или негативно расположење, јер генеративни мотори састављају препоруке на основу било којих доступних и лако читљивих података за машине. Ова нова парадигма откривања захтева робусне, структуриране metadata-е производа, стандардизоване атрибуте (величина, боја, спецификације) и ажурне статусе доступности. Трговци на мало који не успевају да одрже динамичне, висококвалитетне product feed-ове суочавају се са наглим падом видљивости, не само код купаца, већ и путем алгоритама који сада воде пут доношења одлука потрошача. Питање је погоршано у оквиру agentic commerce модела, где агенти вештачке интелигенције могу аутономно да бирају, упоређују и купују артикле у име корисника. Према Adobe-овом извештају о куповини током празника, очекује се да ће саобраћај на сајтовима малопродаје из извора вештачке интелигенције порасти за преко 500% ове сезоне, што наглашава хитност оптимизације feed-а. За више информација, прочитајте наш блог о product feed-овима.
Стандарди каталогизације и квалитет product card-а
Купци који користе вештачку интелигенцију захтевају конзистентност, комплетност и јасноћу у каталогизацији производа. Тамо где је некада била довољна богата визуализација или емоционални текст, тренутни трендови сугеришу да су детаљне, структуриране product card-ови — са инкорпорирањем детаљних спецификација, порекла и транспарентних историја оцена — основне. Product card сада служи вишеструкој публици: не само крајњим потрошачима, већ и асистентима за конверзацијску вештачку интелигенцију који програмски анализирају податке. Квалитетни недостаци, застареле спецификације или контрадикторни детаљи производа се лакше појављују, што доводи до алгоритамске искључености или неповољних рангирања. Како генеративно претраживање расте утицај, трговци на мало морају поново да процењују како су њихови каталози форматирани, означени и синхронизовани на свим каналима. Усавршавање стандарда каталога више није питање оперативне ефикасности, већ захтев на првој линији за наклоност бренда и обим трансакција. Да бисте помогли у томе, размислите о коришћењу feed validator-a како бисте били сигурни да су ваши подаци чисти.
Брзина изласка на тржиште: Убрзавање лансирања асортимана
Са пажњом потрошача која се помера на ране понуде сезоне, брзина којом се нови асортимани производа лансирају и индексирају од стране вештачке интелигенције постаје директна одредница успеха током празника. Трговци на мало који користе аутоматизовано креирање садржаја и управљање feed-овима могу да надмаше конкуренте у изношењу најновијих релевантних артикала у претраживању и моторима препорука које покреће вештачка интелигенција. Одлагање ажурирања асортимана ризикује искључивање из циклуса препорука високе вредности, посебно током компресованих промотивних прозора. Аутоматизација при увођењу производа — подржана платформама без кодирања и алатима за листу native вештачке интелигенције — омогућава брзо скалирање без пропорционалног повећања ручног рада. Ова динамика се даље појачава за специјалне колекције и ограничења издања, где брзо лансирање и тренутна видљивост на платформама вештачке интелигенције могу да произведу огромне добитке.
Еволуција инфраструктуре без кодирања и инфраструктуре који покреће AI
Пораст AI-centric купаца убрзава усвајање система без кодирања и са ниским кодом за одржавање инфраструктуре садржаја. Трговци на мало распоређују алате уз помоћ вештачке интелигенције за аутоматизацију мапирања таксономије, категоризације производа, генерисања копија, па чак и креирања креативних средстава. Ова решења драстично смањују време и стручност потребну за одржавање висококвалитетних, AI-компатибилних каталога како се обимом и варијантама производа шири. Workflow-ови без кодирања такође олакшавају експериментисање у реалном времену са новим атрибутима производа, алтернативним форматима картица и синдикацијом на више канала, јер трговци на мало покушавају да остану испред развијања LLM стандарда. Стратешки императив је јасан: агилни, аутоматизовани процеси садржаја су темељни за усклађивање са тренутним и предвиђеним праксама куповине са вештачком интелигенцијом. Разумевање ових процеса може да води вашу стратегију, а може се даље истражити у теми Вештачка интелигенција за бизнис.
Редефинисање откривања, поверења и персонализације
Куповина уз помоћ вештачке интелигенције обликује основне аспекте поверења потрошача и ангажовања бренда у циклусу малопродаје током празника. Истраживања јасно указују да 64% купаца сада вештачку интелигенцију види као једнак или супериорни извор савета за поклон у поређењу са пријатељима или породицом. Међу млађим корисницима, ово поверење расте до 76%. Штавише, више од половине испитаника изјављује да вештачка интелигенција смањује њихов стрес при куповини, што сугерише да су емоционални фактори све више повезани са алгоритамском курацијом.
Међутим, ово поверење није некритично; многи купци остају дискретни у погледу улоге вештачке интелигенције у својим изборима куповине, што указује на нерешена питања о систему у оквиру личних и културних традиција. Стога, трговци на мало имају изазов да креирају екосистеме садржаја који не само да испуњавају техничке захтеве, већ и комуницирају транспарентност, поузданост и емоционалну резонанцију неопходну за дубље прихватање.
Нови изазови и хипотезе
Убрзање agentic commerce-а поставља хипотезе о будућим тачкама трења. На пример, пошто агенти вештачке интелигенције почињу да обављају трансакције аутономно, старији малопродајни објекти са крутом, силосираном инфраструктуром садржаја могу се наћи заобиђенима у корист брендова са дигиталним присуством у реалном времену, стандардизованим. Неслагања или празнине у информацијама о производима постаће све видљивије, не само купцима, већ и свеприсутним дигиталним агентима који сада проверавају сваки аспект путовања куповине.
Неки коментатори примећују парадокс широко распрострањене употребе вештачке интелигенције и пригушеног обелодањивања — купци цене услужност, али ретко разговарају о свом ослањању, вероватно због неизвесности или забринутости за друштвене суптилности даривања. Ово представља и изазов и могућност: трговци на мало морају да помогну у нормализацији и контекстуализацији улоге вештачке интелигенције, премостивши јаз између аутоматизованог пружања услуга и људског осећања.
Закључак: Конкурентно усаглашавање за пејзаж куповине који је првобитно за AI
Мејнстриминг куповине помогнуте вештачком интелигенцијом обавезује на потпуну реоријентацију стратегије садржаја e-commerce-а, инфраструктуре и стандарда квалитета. Трговци на мало морају хитно да пређу са експериментисања са вештачком интелигенцијом на потпуно усклађивање, оптимизујући product feed-ове, подижући стандарде каталога, убрзавајући лансирање асортимана и распоређујући скалабилну аутоматизацију без кодирања. Неуспех у томе ризикује организациону застарелост пред купцима и агентима који сада очекују тренутна, персонализована и технички робусна искуства.
У 2025. години, вештачка интелигенција није ни опционални додатак, ни само радозналост — она је нова основа за откривање, поверење и успех у малопродаји током празника. Брендови морају да припреме операције садржаја за окружење у којем је купац и особа и алгоритам, и где је дигитална емпатија критична као и прецизност података.
За даље читање, погледајте: Tinuiti, UserTesting.
Трендови наглашени у овом чланку наглашавају критичну потребу за робусним управљањем информацијама о производима. Како вештачка интелигенција постаје неопходна за путовање куповине, квалитет, тачност и структура података о производима су од највеће важности. У НоtPIM, препознајемо ову промену и пружамо платформу за оптимизацију и аутоматизацију припреме података. Ово обезбеђује да су трговци на мало добро позиционирани да задовоље захтеве e-commerce-а који покреће вештачка интелигенција. Можете сазнати више о томе како да структурирате своје податке помоћу нашег водича за CSV формат.