Готовність споживачів до покупок з використанням штучного інтелекту
Нове дослідження, в якому взяли участь 2000 споживачів у США та Великобританії, виявляє значний попит на штучний інтелект в онлайн-шопінгу, причому 72% очікують, що помічники на основі ШІ підвищать ефективність за допомогою таких функцій, як сповіщення про знижки (59%), персоналізовані рекомендації (51%) та ідеї подарунків (44%). Однак довіра залишається крихкою: 69% покинули б платформу після однієї недоречної пропозиції, 24% - через проблеми з обробкою даних, а 21% - якщо ШІ вирішуватиме без їхньої згоди.[8]
Ранні користувачі, зокрема, люди віком від 25 до 34 років (59% показник використання проти 34% загалом), демонструють більшу позитивність, причому 77% більше довіряють брендам за пропозицію помічників на основі ШІ. Серед них 81% погоджуються на те, щоб ШІ збирав повні кошики для певних подій, а 88% цінують пропозиції щодо пакунків, що свідчить про перехід до складніших завдань.
Зростаюче впровадження та зміни поколінь
Використання ШІ в покупках у Великобританії подвоїлося рік до року з 12% до 28%, лідерами є покоління Z (43%) та міленіали (42%), причому 18% представників покоління Z та 15% міленіалів є новими користувачами минулого року.[2][3] Майже половина британських покупців (44%) відкриті до того, щоб ШІ керував усіма покупками, включаючи купівлі, після налаштування таких параметрів, як бюджет та функції — зростає до 49% для міленіалів, 41% для покоління Z та 42% для покоління X.[2]
Рітейлери погоджуються, 84% з них відкриті до автозавершення ШІ, а 49% надають їм пріоритет; 50% планують розширення ШІ для покращення клієнтського досвіду.[2] Дорослі у Великобританії віком до 45 років демонструють 30% готовність до використання ШІ як персональних агентів для рекомендацій, перевірки доставки та покупок.[7] У всьому світі 78% споживачів нещодавно використовували інструменти ШІ, такі як ChatGPT, досягнувши 93% серед тих, кому менше 35 років.[7]
Наслідки для інфраструктури електронної комерції
Цей попит тисне на product feed, де недоречні результати через низьку якість даних спричиняють відтік 69% клієнтів. Високоякісні feed — багаті атрибутами, як-от варіанти, ціни та сумісність — стають важливими для релевантності ШІ, оскільки неповні дані збільшують помилки в рекомендаціях у реальному часі.
Стандарти каталогізації мають розвиватися для підтримки агентного ШІ, роблячи акцент на структурованих схемах для атрибутів, що виходять за рамки основних (наприклад, відповідність події, потенціал пакування). Застарілі невідповідності сповільнюють навчання ШІ, збільшуючи розрив у готовності, де лише 27% британських рітейлерів вважають стеки масштабованими для автономного досвіду.
Якість і повнота product card безпосередньо впливають на довіру: невеликі описи або відсутні зображення підривають очікування персоналізованих рекомендацій на 51%, тоді як повні метадані дозволяють пропонувати проактивні пакунки (88% звернень ранніх користувачів). Рітейлери, які прогнозують зростання онлайн-продажів у 2026 році (80% у Великобританії), пов'язують ШІ з конверсіями, але прогалини в навичках і відповідність нормативним вимогам перешкоджають реалізації.[1][6]
Прискорення за допомогою No-Code та інструментів ШІ
No-code платформи долають бар'єри впровадження, забезпечуючи швидку оптимізацію feed та інтеграцію ШІ без значних витрат на розробку — це критично важливо, оскільки 90% світових рітейлерів планують витратити кошти на ШІ для операцій.[6] Ці інструменти автоматизують збагачення каталогу, прискорюючи оновлення асортименту, щоб відповідати динамічним запитам споживачів, наприклад, зниження цін (59% попиту).
ШІ-керований no-code керує засобами захисту з першої взаємодії, забезпечуючи відповідальність за дані (24% занепокоєння) за допомогою анонімізованого навчання. Це підтримує швидкість: швидше індексування оновлених каталогів дозволяє встигати за 44% готовністю до наскрізної автоматизації, перетворюючи ранню довіру (77%) на повторну взаємодію.[2]
Інтернет-рітейлінг; Adyen Retail Report 2026.
З точки зору NotPIM, це дослідження підкреслює критичну переломну точку для електронної комерції. Очікування споживачів щодо покупок на основі ШІ зростають, однак ефективність цих інструментів залежить від якості даних про товари. Рітейлери повинні віддати пріоритет високоякісним product feed, щоб задовольнити цей попит і зміцнити довіру клієнтів. NotPIM надає no-code рішення для збагачення та стандартизації даних про товари, що дозволяє компаніям швидко адаптуватися та з упевненістю розгортати досвід на основі ШІ. Якість даних про товари обговорюється протягом цієї статті. Управління цими даними є ключовим елементом інфраструктури електронної комерції. Дізнайтеся, як краще зрозуміти свої дані, з нашими статтями про product feed на /blog/product_feed/. Крім того, для кращого управління даними прочитайте більше, щоб покращити своє розуміння як створювати описи товарів, що збільшують продажі. З ефективним управлінням даними про ваші товари ви краще підготовлені до роботи з програмою обробки прайс-листів.