Konsumenters beredskap för AI-assisterad shopping
Ny forskning som undersökt 2 000 konsumenter i USA och Storbritannien avslöjar en stark efterfrågan på AI inom online shopping, där 72 % förväntar sig att AI-assistenter ska öka effektiviteten genom funktioner som erbjudandevarningar (59 %), personliga rekommendationer (51 %) och presentidéer (44 %). Men förtroendet är fortfarande ömtåligt: 69 % skulle överge en plattform efter ett irrelevant förslag, 24 % på grund av oro för datahantering och 21 % om AI fattar beslut utan input.[8]
Tidiga användare, särskilt de i åldern 25–34 år (59 % användningsfrekvens jämfört med 34 % totalt), visar högre positivitet, med 77 % som litar mer på varumärken för att erbjuda AI-assistenter. Bland dem accepterar 81 % att AI bygger fulla varukorgar för olika tillfällen, och 88 % uppskattar buntförslag, vilket signalerar en utveckling mot komplexa uppgifter.
Ökande användning och generationsskiften
AI-användningen inom shopping i Storbritannien har fördubblats år över år från 12 % till 28 %, med Gen Z (43 %) och Millennials (42 %) i ledningen, där 18 % av Gen Z och 15 % av Millennials är förstagångsanvändare under det senaste året.[2][3] Nästan hälften av de brittiska shopparna (44 %) är öppna för att AI hanterar hela köpresor, inklusive köp, när preferenser som budget och funktioner är inställda – vilket stiger till 49 % för Millennials, 41 % för Gen Z och 42 % för Gen X.[2]
Återförsäljare anpassar sig, med 84 % öppna för AI-kompletteringar och 49 % som prioriterar det; 50 % planerar AI-expansioner för kundupplevelsen.[2] Vuxna under 45 år i Storbritannien visar 30 % öppenhet för AI som personliga agenter för rekommendationer, leveranskontroller och köp.[7] Globalt sett använde 78 % av konsumenterna AI-verktyg som ChatGPT nyligen, och nådde 93 % under 35 år.[7]
Implikationer för e-handelsinfrastruktur
Denna efterfrågan sätter press på product feeds, där irrelevanta resultat från dålig datakvalitet utlöser 69 % avhopp. Högkvalitativa feeds—rika på attribut som varianter, prissättning och kompatibilitet—blir väsentliga för AI-relevans, eftersom ofullständig data förstärker fel i realtidsförslag.
Katalogiseringsstandarder måste utvecklas för att stödja agentbaserad AI, med betoning på strukturerade scheman för attribut utöver grundläggande (t.ex. lämplighet för tillfället, buntpotential). Långsamt befintliga inkonsekvenser AI-träning, vilket ökar beredskapsgapet där endast 27 % av brittiska återförsäljare anser att stacks är skalbara för autonoma upplevelser.
Kortkvalitet och fullständighet påverkar direkt förtroendet: glesa beskrivningar eller saknade bilder underminerar 51 % förväntningar på personliga rekommendationer, medan full metadata möjliggör proaktiva buntar (88 % tidig användarattraktion). Återförsäljare som förutspår online-tillväxt 2026 (80 % i Storbritannien) kopplar AI till konverteringar, men kompetensbrister och efterlevnad hindrar implementeringen.[1][6]
Snabbare implementering genom no-code och AI-verktyg
No-code-plattformar överbryggar adoptionsbarriärer och möjliggör snabb feed-optimering och AI-integration utan tunga utvecklingskostnader – avgörande eftersom 90 % av de globala återförsäljarna planerar AI-utgifter för drift.[6] Dessa verktyg automatiserar katalogberikning och påskyndar sortimentsuppdateringar för att matcha dynamiska konsumentfrågor som prissänkningar (59 % efterfrågan).
AI-driven no-code hanterar skyddsräcken från första interaktionen och säkerställer dataansvar (24 % oro) via anonymiserad träning. Detta stöder hastighet: snabbare indexering av uppdaterade kataloger håller jämna steg med 44 % beredskap för end-to-end-automatisering, vilket förvandlar tidigt förtroende (77 %) till återkommande engagemang.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
Ur ett NotPIM-perspektiv belyser denna forskning en kritisk vändpunkt för e-handel. Konsumenternas förväntningar på AI-drivna shoppingupplevelser ökar, men prestandan för dessa verktyg är beroende av kvaliteten på produktdata. Återförsäljare måste prioritera högkvalitativa product feeds för att möta denna efterfrågan och bygga kundernas förtroende. NotPIM tillhandahåller en no-code-lösning för att berika och standardisera produktdata, så att företag snabbt kan anpassa sig och distribuera AI-förbättrade upplevelser med tillförsikt. Kvaliteten på produktdata diskuteras i hela den här artikeln. Att hantera denna data är ett nyckelelement i e-handelsinfrastrukturen. Lär dig hur du bättre förstår dina data med våra artiklar om product feeds på /blog/product_feed/. Dessutom, för bättre datahantering, läs mer för att förbättra din förståelse av hur man skapar säljdrivande produktbeskrivningar. Med effektiv hantering av dina produktdata är du bättre rustad att hantera ett prislista-bearbetningsprogram.