Огляд події
В нещодавньому інтерв'ю Вівек Пандія, провідний аналітик Adobe Digital Insights, детально розповів, як аналітика на основі даних та розквіт генеративного штучного інтелекту (GenAI) кардинально змінюють ландшафт електронної комерції. Ця розмова, що відбулася в рамках підготовки до широко обговорюваного прогнозу святкових покупок від Adobe, підкреслила роль Adobe Analytics у наданні загальноринкового, реального бенчмаркінгу для роздрібних торговців, а також вибуховий вплив інструментів GenAI, таких як ChatGPT, на поведінку споживачів та цифрові подорожі за покупками.
Пандія наголосив на двох основних змінах. По-перше, агрегована аналітика Adobe тепер відстежує не лише ефективність окремого бізнесу, але й конкурентне позиціонування в усьому роздрібному секторі. По-друге, пошук на основі GenAI — персоналізовані рекомендації, порівняння цін та дослідження покупок — зазнав значного зростання трафіку, з більш ніж 700% збільшенням у деяких каналах за останній рік. Ці дві сили сходяться разом, змінюючи стратегію роздрібних торговців та технічну інфраструктуру онлайн-комерції.
Значення для електронної комерції та контент-інфраструктури
Тиск на товарні feed і якість каталогу
Оскільки трафік з платформ на базі GenAI зростає — дані Adobe повідомляють про 4700% річного збільшення відвідувань сайту, керованих штучним інтелектом, станом на липень 2025 року — очевидним наслідком є підвищений попит на високоякісні, машиночитні товарні feed. Інструменти GenAI рекомендують продукти на основі структурованих даних про продукти, цін та атрибутів; неповні або погано відформатовані feed знижують видимість роздрібних торговців та коефіцієнти конверсії. Технічна можливість швидко оновлювати та збагачувати feed на сотнях тисяч SKU тепер є конкурентною необхідністю, а не перевагою. Двигуни штучного інтелекту, на відміну від традиційного пошуку, суворо дотримуються узгодженості даних, тому погана таксономія каталогу або застарілі переліки все частіше каратимуться каналами пошуку на основі штучного інтелекту.
Стандарти каталогізації та прийняття схеми
Стрімка еволюція генеративних інструментів пошуку та рекомендацій змушує платформи електронної комерції надавати пріоритет універсальним стандартам каталогізації. Платформи сходяться до стандартизованих схем (наприклад, schema.org та GS1), щоб забезпечити сумісність з агентами GenAI та технологіями голосової комерції. Загальногалузевий бенчмаркінг — забезпечений за допомогою добровільних, анонімізованих наборів даних, агрегованих системами, такими як Adobe Analytics — робить ефективність на рівні категорій прозорою, прискорюючи впровадження найкращих практик структурування даних. Роздрібні торговці, які відстають у повноті каталогу або насиченості атрибутів, ризикують зменшити видимість AI, особливо коли «безклікові» взаємодії стають більш поширеними на сенсорних точках з підтримкою GenAI.
Повнота даних та швидкість виходу на ринок
З подіями, що відбуваються в роздрібній торгівлі (наприклад, Чорна п’ятниця, День холостяків, великі спортивні фінали), які забезпечують короткі, але інтенсивні скачки попиту, здатність інтегрувати, оновлювати та вилучати списки продуктів у режимі реального часу стала критично важливою. Інструменти генеративного штучного інтелекту використовують дані про запаси та ціни в реальному часі для створення рекомендацій; застарілі feed можуть призвести до втрачених можливостей продажу або незадоволеності клієнтів. Роздрібні торговці інвестують в автоматизацію та no-code рішення для оптимізації управління feed, синхронізації товарних запасів та зіставлення варіантів, задовольняючи знижені очікування latency як платформ GenAI, так і кінцевих споживачів.
Розширюється роль No-Code та AI в контент-операціях
Технології автоматизації, включаючи no-code платформи та створення контенту на основі штучного інтелекту, лежать в основі здатності масштабувати та персоналізувати контент продуктів. Оскільки платформи GenAI впливають на зростаючу частку пошуку та конверсії продуктів — Adobe зазначила, що понад 90% опитаних споживачів довіряють пропозиціям, згенерованим штучним інтелектом — роздрібні торговці потребують динамічних контент-каналів. No-code рішення дозволяють командам мерчандайзингу та менеджерам категорій запускати та оптимізувати product card, описи та рекламний контент без залежностей від розробників. Автоматизоване збагачення, яке працює на основі штучного інтелекту, гарантує, що ключові атрибути продуктів та відгуки клієнтів є актуальними та структуровані саме для споживання штучним інтелектом.
Аналіз поточної ринкової динаміки
Поведінка споживачів та персоналізація на основі штучного інтелекту
Недавні дані підкреслюють розширену роль GenAI у подорожі за покупками. Для святкового сезону 2024–2025 років Adobe повідомила, що 38% споживачів США використовували інструменти AI для планування покупок, і сеанси на основі GenAI зараз становлять значну частку досліджень перед покупкою. Демографічний охоплення цього прийняття широке: хоча Gen Z лідирує, тисячоліття та старші покоління все частіше використовують GenAI для пошуку та порівняння цін. Ринок спостерігає не лише раннє прийняття, але й міжпоколінську нормалізацію покупок за допомогою штучного інтелекту. Традиційна реклама та маркетинг впливу тепер перетинаються з пошуком на основі штучного інтелекту, зміщуючи акцент з масового націлювання на персоналізацію в реальному часі, з урахуванням уподобань.
Фрагментація та прискорення термінів покупок
Звичайний графік святкових покупок у листопаді-грудні зникає. Дані Adobe та eMarketer підтверджують, що покупці тепер починають вже у вересні, з пошуком та дослідженнями, що відбуваються переважно на мобільних пристроях, а потім сходяться з платформами, що сприяють AI, коли сезон досягає піку. Роздрібні торговці та бренди повинні синхронізувати свої інвентаризаційні, цінові та контент-календарі з цими фрагментованими змінними циклами. Аналітика в реальному часі стає важливою — роздрібні торговці, які помічають та використовують ранні сигнали попиту, або готуються до нетрадиційних сплесків покупок, пов’язаних з соціальними чи спортивними подіями, можуть набагато ефективніше оптимізувати конверсію та прибуток.
Технологічні зміни в інфраструктурі роздрібної торгівлі
Мобільна комерція продовжує випереджати десктоп; дані Adobe показали, що станом на 2025 рік понад 90% нового приросту святкової електронної комерції надходить через мобільні канали. Пошук продуктів на основі AI, спочатку явище для настільних комп’ютерів, швидко переміщується на мобільні пристрої; трафік на основі LLM з мобільних пристроїв збільшився з 18% до 26% від загальної кількості сеансів, керованих AI, протягом шести місяців, і прогнозується, що він перевищить третину до святкового сезону 2025 року. Інтеграція AI та мобільного пристрою не тільки відкриває персоналізацію та пошук для ширшої демографічної групи, але й вимагає від роздрібних торговців оптимізувати свої мобільні product feed, зображення та процеси оформлення замовлень для споживання та рекомендацій AI в мобільних умовах.
Наслідки для стратегії роздрібної торгівлі
Роздрібні торговці, які орієнтуються у цьому новому ландшафті, стикаються з низкою чітких імперативів:
- Інвестувати в надійне керування feed, використовуючи автоматизацію для підтримки в реальному часі точності всіх атрибутів продукту та сигналів інвентаризації.
- Прийняти та забезпечити дотримання універсальних стандартів каталогізації, щоб забезпечити узгоджений та якісний передавання даних між внутрішніми системами та поверхнями пошуку на основі GenAI.
- Надати пріоритет мобільній оптимізації — не лише для інтерфейсу користувача, але й для готовності до AI, зі структурованим контентом та безперешкодним оформленням замовлень на мобільних пристроях.
- Увімкнути гнучкі no-code контент-операції, що дозволяють швидко інтегрувати продукти, оновлювати та керувати динамічними кампаніями без затримок для розробників.
- Пильно стежити за ринковою аналітикою, щоб розрізняти ефемерні примхи та стійкі зміни в поведінці, використовуючи інструменти, такі як Adobe Digital Insights, щоб адаптуватися не лише до темпу змін, але й до їхнього напрямку.
Прогноз
Найближчі місяці, відзначені Прогнозом святкових покупок 2025 року, повинні підтвердити тезу про те, що аналітика на основі даних та GenAI продовжуватимуть переосмислювати конкурентну перевагу в роздрібній торгівлі. Ті, хто лідирує у повноті даних, стандартизації каталогу та оперативності контенту в реальному часі, отримають непропорційну частку, оскільки подорожі за покупками все частіше проходять через середовища, керовані AI та домінуючі мобільні пристрої. Інфраструктура роздрібної торгівлі еволюціонує від статичних каталогів та застарілих систем feed до інтелектуальних, динамічних та високоавтоматизованих каналів, пристосованих як до споживчого попиту, так і до невпинного темпу технологічних інновацій.
Джерела: eMarketer; MetricsCart; Adobe Digital Insights
Тенденції, висвітлені в цьому аналізі, підкреслюють критичну важливість добре структурованих та легкодоступних даних про продукти для успіху в електронній комерції. Оскільки інструменти GenAI стають невід’ємною частиною подорожі за покупками, потреба у чистій, стандартизованій інформації про продукти стає першорядною. NotPIM дає змогу роздрібним торговцям безпосередньо вирішувати ці проблеми, автоматизуючи перетворення, збагачення та стандартизацію product feed, прискорюючи здатність адаптуватися до динамічних вимог пошуку продуктів на основі AI та покупок з пріоритетом мобільних пристроїв. Цей проактивний підхід гарантує, що підприємства зможуть скористатися можливостями, наданими GenAI, та підтримувати конкурентну перевагу в стрімко мінливому роздрібному ландшафті.