Proč důvěra spotřebitelů rozhodne o vítězích v agentic commerce

E-commerce vstupuje do nové fáze, ve které spotřebitelé již nejsou pouze při hledání produktů využívající umělou inteligenci, ale začínají důvěřovat umělé inteligenci i při radě, výzkumu a dokonce i při delegování rozhodnutí na stroj. Kromě poskytování doporučení se umělá inteligence vyvinula tak, aby procházel, porovnával, vybíral a dokonce nakupoval produkty jménem spotřebitele.

Agentic commerce slibuje maximální pohodlí a minimální tření. Ovšem výměna je hlubší: nyní vyžaduje úroveň přístupu a důvěry, se kterou lidé historicky nebyli spokojení. Spotřebitelé jsou stále více experimentují s umělou inteligencí, která jim pomáhá při nákupu něčeho levného nebo při opětovném objednání, ale stále jsou váhaví, zda důvěřovat umělé inteligenci, aby skutečně nakupovala za ně, nebo místo nich. Tento rozdíl je další éra agentic commerce; úroveň důvěry pro objevování a nakupování versus známý nákup.

Společnosti, které uspějí v agentic commerce, budou ty, které zachovají pocit kontroly spotřebitele, zatímco poskytují rychlost a snadnost.

Problém důvěry za agentic commerce

Jedna z největších obav týkajících se agentů pro nákup s umělou inteligencí je hloubka behaviorálních poznatků, které tyto systémy mohou shromáždit. Nesledují pouze to, co kupujete; učí se, jak děláte rozhodnutí.

V průběhu času mohou systémy s umělou inteligencí zaznamenat váhavost, citlivost na cenu, věrnost značce a dokonce i jemné signály, které naznačují náladu nebo úmysl. To vytváří mnohem rozšířenější osobní profil, který je mnohem více odhalující než jednoduchá historie nákupů, a může být neznámý a cítit se invazivně pro průměrného spotřebitele.

Problém se stává ještě složitějším, protože agentic systémy závisí na stále centralizovanějších datech, aby fungovaly účinně. Pro to, aby agent s umělou inteligencí byl užitečný, často potřebuje přístup k platebním metodám, poloze, kalendářům, e-mailům a preferencím napříč mnoha kategoriemi. Tato kombinace vytváří pochopení potřeby nakupujícího v daném okamžiku, zatímco je ovlivněna předchozími interakcemi. Nová schopnost je konverzace a otázky, které vedou k pochopení v daném okamžiku, které je nesrovnatelné s tím, co bylo možné z kliknutí a předchozích nákupů. Nicméně, existuje stejně tolik příležitostí pro špatný výsledek. Čím je systém schopnější, tím více dat vyžaduje, a tím vyšší jsou sázky, pokud něco půjde špatně.

Další obavou je posun směrem k systémům, které jsou vždy přítomny a vždy se učí. Tyto agenti fungují nejlépe, když jsou ambientní, neustále pozorují a aktualizují informace o osobě na pozadí. To vyvolává známou otázku o tom, kolik je monitorováno a kdy začíná užitečná povědomí cítit se jako pasivní sledování. Jak často je to, že přemýšlíme nahlas o něčem a okamžitě jsou sociální a reklamní kanály na našich zařízeních reagují s obsahem a produkty souvisejícími s “myšlenkou”? To je nyní normální chování pro většinu z nás.

Když personalizace začíná cítit se jako vliv

Existuje také jemnější riziko, které se objevuje kolem vlivu. Když umělá inteligence rozumí zvykům spotřebitele a je autorizována k jednání v jejich jménu, může formovat výsledky nákupů způsoby, které nejsou okamžitě zřejmé.

Agenti s umělou inteligencí mohou upřednostňovat produkty s vyšší marží, směrovat k určitým značkám a preferovaným maloobchodním partnerům, nebo využít známých behaviorálních vzorců. To nevyžaduje zlé úmysly, aby se cítilo nepříjemně. Je to prostě inference založená na předchozím chování nakupujícího. To je důvod, proč je okamžitý vhled tak zásadní a proč kombinace interakcí při objevování jsou nejúčinnější při získání nejlepší možnosti. Opětovné objednávky jsou poměrně předvídatelným nákupem. Nicméně, předpoklad, že jeden člověk chce high-end máslo znamená, že chce high-end kávu, by byl příkladem chyby. To je místo, kde může jednoduchá otázka nebo otázka v rámci zkušenosti zachránit den. Položení jednoduché otázky prostřednictvím agenta poskytuje příležitost prokázat péči a jednoduše poskytnout 2 možnosti. Nebo také položit rychlé “ano” nebo “ne” na produkt, který má být přidán do košíku. Můžeme použít tento přístup, abychom se vyhnuli být dotěrní nebo nátlakoví a aby jsme nakupujícímu poskytli to, co chce, okamžitě.

Linie mezi nápomocností a nátlakem se může stát obtížně rozpoznatelnou. Spotřebitelé již rozpoznávají, že algoritmy napříč sociálními médii servírují koncentrované úrovně obsahu, aby krmené zájem. Tato intenzita může dosáhnout bodu, kdy spotřebitelé cítí, že žijí v umělém bublině. Linie mezi nápomocností a nátlakem se stává mnohem obtížněji rozpoznatelnou, když doporučení se vyvinou v automatizovaná rozhodnutí. To je důvod, proč důvěra v agentic commerce bude záviset méně na sofistikovanosti umělé inteligence a více na tom, zda spotřebitelé cítí, že zůstávají v kontrolě zkušenosti.

Spotřebitelé chtějí pomoc a kontrolu

Přes tyto obavy spotřebitelé ukázali, že jsou ochotni učinit jisté kompromisy, aby využili asistence s umělou inteligencí. Podle nedávného průzkumu Algolie 61% spotřebitelů říká, že širší přijetí umělé inteligence vytvoří lepší nákupní zkušenosti.

Mnozí budou sdílet některé osobní údaje výměnou za jasné, okamžité výhody, jako je úspora času nebo získání lepších nabídek. Jsou také ochotni delegovat rutinní, nízkorizikové rozhodnutí, jako je opětovné objednání domácích potřeb nebo srovnání cestovních možností. Pokud jsou výsledky konzistentně užitečné, lidé jsou často ochotni akceptovat určitou úroveň neprůhlednosti v tom, jak jsou rozhodnutí učiněna.

Místo toho, aby plně odmítli technologii, musí být stanoveny hranice. Důvěra začíná erodovat, když finanční kontrola feels kompromitovaná, zejména pokud nákup probíhá způsoby, které feel nečekané nebo nesouvisející se záměrem spotřebitele. Lidé také reagují silně, když systémy začínají dělat inference o citlivých oblastech, jako je zdraví, vztahy nebo finanční stres, bez explicitního vstupu. To je místo, kde “nápomocná” začíná přecházet do “invaivní”.

Průhlednost se také stává kritickou, když systémy s umělou inteligencí rostou více autonomně. Když uživatelé nemohou snadno pochopit, proč bylo rozhodnutí učiněno, důvěra klesá rychle. To se stává ještě důležitějším, když jsou zapojeny peníze. 1 z 5 (20%) spotřebitelů by důvěřilo umělé inteligenci, aby nakoupila 50 dolarů nebo méně bez přezkumu, ale pouze 8% řeklo, že by důvěřilo umělé inteligenci s čímkoli nad 250 dolarů. Chyby jsou obecně tolerovány, ale pouze pokud jsou snadno reverzibilní. Irreverzibilní nebo obtížně opravovatelné chyby vytvářejí frustraci a podkopávají důvěru. Podobně spotřebitelé mají malou toleranci pro to, aby jejich osobní údaje byly znovu použity mimo kontext, ve kterém byly původně sdíleny, zejména pokud jsou prodány nebo použity pro reklamu.

Nakonec je napětí nejen mezi soukromím a pohodlím. Je to o kontrole a delegaci. Lidé jsou ochotni předat úkoly, ale ne svůj smysl pro agenturu nebo jejich primární touhu být pochopeni; to je jádro zákaznické zkušenosti. Když feels, že systém jedná s nimi, zkušenost je osvobozující. Když feels, že jedná místo nich, hodnota rychle klesá.

Společnosti, které uspějí v tomto prostoru, dělají dohledání jednoduchým a viditelným, nabízejí jasné a flexibilní povolení, a budují důvěru prostřednictvím konzistentního, předvídatelného chování. Když je to uděláno dobře, lidé nebudou cítit, že se vzdávají svého soukromí. Cítí, že získali novou super sílu, (nebo životní hack, cheat kód), která se stává součástí toho, jak přemýšlejí o vaší značce.