Vähittäiskauppiat sopeutuvat tekoälyyn: Mitä uudessa e-commerce-normaalissa on tärkeää?

Tekoälytyökalujen jatkuva kehitys vaikuttaa syvästi e-commerceen. Kuluttajat käyttävät yhä enemmän generatiivisia tekoälytyökaluja, kuten ChatGPT:ä, tuotteiden etsimiseen, valintaan ja jopa ostamiseen, mikä vaikuttaa jokaiseen e-commerce-markkinointikanavaan. Samaan aikaan vähittäiskauppiat käyttävät tekoälytyökaluja keräämään reaaliaikaisia julkaistuja verkkotietoja dynaamisen hinnoittelun, kysyntäennusteen ja varastohallinnan tarkoituksiin.

Tärkeintä on, että nämä muutokset tapahtuvat nopeasti, ja e-commerce-vähittäiskauppien on seurattava kehitystä. Tutkimuksen mukaan 67 %:lla asiakkaista on mielipide, etteivät yritykset reagoi heidän muuttuviin tarpeisiinsa tarpeeksi nopeasti. E-commerce-kauden huipulla 2025, joka kattaa Black Fridayn ja joululoman, on ensimmäinen suuri testi siitä, miten asiakkaat käyttävät tekoälyä ja miten hyvin vähittäiskauppiat ovat sopeutuneet ja voivat hyödyntää sitä.

Tekoälystä GEO:hin

Adoben analytiikan mukaan liikenne vähittäiskauppoihin generatiivisista tekoälytyökaluista, kuten ChatGPT:stä, Perplexitystä ja Claudesta kasvoi 1 200 % heinäkuun 2024 ja helmikuun 2025 välisenä aikana. Samaan aikaan tutkimuksen mukaan 23 %:lla ostajista on aikomus käyttää chatboteja ja tekoälytyökaluja tänä joulukaudeksi, ja tämä luku nousee yli 42 %:iin Z-sukupolven ja millenniaalien keskuudessa. Ja tekoälyn vaikutus ulottuu tuotteen löytämisen ulkopuolelle, sillä OpenAI on vastikään ottanut käyttöön Instant Checkoutin ChatGPT:hen, jolloin asiakkaat voivat tehdä ostoksia ilman, että heidän tarvitsee poistua työkalusta. Tämä on tällä hetkellä saatavilla Etsyssä ja joissakin Shopify-kaupoissa.

Nämä kehityssuunnat tarkoittavat, että e-commerce-vähittäiskauppojen on uudelleenarvioitava sisältö, markkinointi ja myynti. Konsulttiyhtiö Bain arvioi, että merkittävä enemmistö kuluttajista luottaa nyt zero-click-tuloksiin (jossa vastaukset annetaan tekoälykatsauksella eikä vierailla verkkosivustolla) 40 %:ssa haunnoistaan. Tämä tarkoittaa vähemmän liikennettä vähittäiskauppojen verkkosivuille, vaikka konversiotaso niistä, jotka saapuvat sivuille tekoälylähteistä, on korkeampi.

Kuvailevat tuotekyselyt

Toinen GEO-tekijä, jota on otettava huomioon, on se, miten asiakkaat muodostavat kyselyjä, kun he käyttävät generatiivisia tekoälytyökaluja. OpenAI:n mukaan lähes puolet kaikista kyselyistä käyttää “kysymismalleja”. US-retail-jätti Targetin Chief Information and Product Officer väitti äskettäin, että 25 %:lla hakupyynnöistä heidän alustallaan on nyt “kuvailevia kyselyjä”, jotka ovat monimutkaisia ja sofistikoituja.

Kun asiakas etsii hakukoneella “slim-fit pink shirt”, sama kysely tekoälytyökalussa voisi olla “Slim-fit pink shirts for business casual events”. Kuvailevissa kyselyissä, kuten tässä, tuotekuvausten on oltava mukautettu. Esimerkiksi tuotesivuilla GEO:n parhaat käytännöt suosittelevat sisällyttämään paljon enemmän tuotekuvauksia tarkasti kirjoitettujen, yksityiskohtaisten usein kysyttyjen kysymysten (FAQ) muodossa. Tämä mahdollistaa tekoälyhäkkien helposti tunnistaa, mihin kysymyksiin tuotteenne on hyvä vastaus.

Digitaaliset hiekkalaatikot GEO:lle

Ironisesti tekoälyä käytetään myös sisällön analytiikkaan ja GEO:hen. Columbian liiketoimintakoulun tutkijat käyttävät suuria kielen malleja (LLM) luomaan “digitaalisia kaksoiskappaleita”, jotka jäljittelevät ihmisen käyttäytymistä. Kun tietty tuote syötetään, LLM luo digitaalisen kaksoiskappaleen, jolla on ostajan henkilöllisyys, mukaan lukien nimi, ikä, ammatti ja mieltymykset. Tämä kaksoiskappale suorittaa sitten relevantteja hakutoimia ChatGPT:llä, jotta voidaan nähdä, miten korkealla yrityksen tuote on listattu. Yritykset voivat sitten hyödyntää generatiivista tekoälyä sovittamaan tuotteidensa kuvausta ja esittämistä näiden digitaalisten kaksoiskappaleiden löydösten perusteella.

Tällainen “digitaalisen hiekkalaatikon” lähestymistapa voi olla tuottava tapa e-commerce-yrityksille suorittaa GEO:ta, mutta se ei ole vaaraton. Tekoälyagentit ovat omiaan omiin harhauksiin, mikä voi vaikuttaa siihen, miten ne suorittavat ja käyttäytyvät. Kuitenkin nämä lähestymistavat tarjoavat potentiaalisen tien eteenpäin e-commerce-viestinnässä.

Tehtäväkohtainen datakeräys

Markkinointikanava on vain yksi alue, jota tekoäly häiritsee. Mahdollisesti tärkeämpi alue on liiketoimintatiedustelu (BI), joka on laaja termi, joka kuvaa datan keräämistä ja käyttämistä parantamaan strategiaa ja toimintaa. Tehokkaan BI:n vuoksi e-commerce-yritysten on kerättävä luotettavia ja ajantasaisia tietoja, mukaan lukien ulkoiset tiedot. Tekoäly on nyt tärkeässä roolissa kilpailutietojen keräämisessä.

Julkaistujen verkkotietojen, kuten hintojen ja tuotekuvauksien, poimiminen on ollut e-commerce-kilpailun perusta vuosia. Nyt tekoäly tehostaa tätä. Tekoälykäyttöiset työkalut voidaan ohjata luonnollisen kielen avulla, mikä tarkoittaa, että koodaamista ei tarvita, eikä insinöörien tarvitse viettää tunteja rakentamassa täydellistä datakeräysputkea. Tekoäly voi myös kerätä ja suodattaa soveltuvat URL-osoitteet hakkerointia varten, esimerkiksi etsimällä kaikki tuotesivut tietystä luokasta kilpailijan verkkosivustolta.

Tehtäväkohtaisen ostamisen avustajien kasvun myötä e-commerce-yritykset ovat myös enemmän taipuvaisia keräämään toisistaan tietopisteitä, jotka näkyvät vasta, kun tietty toiminto on suoritettu, esimerkiksi lopullinen kassatila.

Kysynnän ennustaminen ja reagointi reaaliajassa

Kerättyjen reaaliaikaisen datan avulla, kilpailijoiden hinnoittelusta varastoihin, vähittäiskauppiat voivat sopeuttaa hinnoitteluaan tai markkinointiaan välittömästi ja tarjota parhaat tarjoukset asiakkaille.

Dynaaminen hinnoittelu on yksi tärkeimmistä ja suosituimmista BI-toiminnoista, joita vähittäiskauppiat voivat käyttää, ja äskettäisen tutkimuksen mukaan 61 %:lla vähittäiskauppiasta Euroopassa käytetään tätä. Kuitenkin sama tutkimus osoitti, että vähemmän kuin 15 %:lla käytetään algoritmeja tai tekoälyä tähän tarkoitukseen, mikä paljastaa mahdollisuuden. Hyödyntämällä uusimmat tiedot kilpailijoiden hinnoittelusta, LLM:t voidaan kouluttaa sopeuttamaan hinnoittelua automaattisesti, mikä on erityisen hyödyllistä huippukausina, kuten joulukaudeksi.

Tehtäväkohtainen voidaan käyttää ennustamaan tulevaa kysyntää asiakastiedon ja varastotason avulla. Tästä on useita etuja. Deloitte Digital on korostanut, miten vähittäiskauppiat voivat käyttää tekoälyä seuraamaan omaa varastoa, hallita varastoa ja tehdä tilauksia dynaamisesti. Lisäksi tekoäly voidaan käyttää analysoimaan verkkotiedot ymmärtääkseen, miten brändi nähdään, ja tarjoamaan strategiatasoisia näkemyksiä.

Avoimuus mahdollisuuksille

Vaikka tekoäly häiritsee e-commerce-markkinointikanavaa, se luo myös uusia mahdollisuuksia. Se voidaan hyödyntää analysoimaan ja luomaan geo-optimoitua sisältöä. Se on voimassa keräämässä arvokkaita reaaliaikaisia julkaistuja verkkotietoja. Tekoäly on myös lisäämässä arvoa analysoimalla tietoja hinnoittelun, varastoinnin ja strategian päätöksentekoa varten. Ja se on mainitsemisen arvoinen myös muista potentiaalisista käytöistä, kuten parannetusta asiakastuesta.

Tehtäväkohtainen on aina pelottava, etenkin vähittäiskauppiaille, jotka lähestyvät päämyyntikauttaan. Kuitenkin ne, jotka pysyvät avoimina tekoälyn luomille mahdollisuuksille, voivat tehdä enemmän kuin vain selviytyä. He voivat menestyä.