Miliki Kecerdasan, Menangkan Pelanggan: Panduan Pedagang untuk Perdagangan Agensi

Menurut data terbaru dari Accenture, 74% konsumen global mengindikasikan bahwa mereka akan mempercayai agen AI pribadi lebih dari teman terbaik mereka untuk melakukan pembelian atas nama mereka. Saya tidak tahu apa yang dikatakan tentang kualitas persahabatan modern, tetapi itu pasti menunjukkan bahwa perdagangan agensi siap untuk menjadi mainstream.

Faktanya, McKinsey memperkirakan bahwa agen AI akan konservatif memediasi $3-5 triliun dalam perdagangan konsumen global pada tahun 2030. Kami melihat jarak antara niat dan pembelian runtuh dalam waktu nyata, tetapi sebagian besar pedagang dan perusahaan e-commerce tidak dirancang untuk perubahan ini.

Selama bertahun-tahun, “pengalaman pelanggan yang mulus” telah menjadi bintang utama industri, tetapi perdagangan agensi mengubah apa yang sebenarnya dimaksud. Apa yang dulunya dimulai di toko, sekarang dimulai dalam percakapan di platform yang tidak Anda miliki, yang dibentuk oleh sinyal yang mungkin telah Anda outsource ke pihak ketiga untuk mendapatkan kenaikan inkremental.

Memenangkan perlombaan perdagangan agensi memerlukan berpikir seperti operasi asli AI, yang berarti memiliki kecerdasan di bawah pengalaman. Dengan kata lain, Anda harus memiliki data yang mengajarkan agen apa yang sebenarnya diinginkan pelanggan — sebelum mereka tiba.

Perubahan paradigma ini menuntut untuk lebih dalam ke lapisan yang membuat operasi AI agensi memungkinkan dan mengambil tindakan segera untuk mendapatkan keunggulan dalam memperoleh data pelatihan yang diperlukan.

Data yang Anda berikan adalah kunci untuk kastil perdagangan agensi

Salah satu tantangan terbesar yang menjaga pedagang dari menjadi siap untuk perdagangan agensi adalah mereka mendekati AI melalui lensa yang sama seperti solusi titik sebelumnya: vendor pencarian, chatbot, mesin rekomendasi, alat konten generatif, plugin pencarian visual.

Masing-masing menyelesaikan masalah yang sempit. Dan sementara lonjakan konversi mungkin muncul segera, semua pembelajaran yang terkompresi di dalam produk orang lain. Sementara itu, pedagang ditinggalkan dengan tumpukan yang terfragmentasi dan data yang lebih terfragmentasi.

Pengalaman agensi yang benar-benar berbeda berjalan pada sesuatu yang vendor tidak dapat (atau tidak akan) berikan kepada Anda: gambaran longitudinal yang dimiliki tentang pelanggan Anda. Apa yang mereka ragukan. Apa yang mereka kembali. Apa yang mereka tanyakan di seluruh sesi, meninggalkan di keranjang, dan akhirnya membeli enam minggu kemudian.

Ketika diatur dalam cara yang dapat digunakan agen, jenis data ini membuat apa yang kami sebut lapisan kecerdasan memungkinkan. Ini adalah tempat di mana niat ditafsirkan, dan keputusan dibuat. Keputusan ini termasuk panggilan risiko yang lebih rendah seperti peringkat, rekomendasi, personalisasi, dan pemahaman produk; semua jalan menuju keputusan yang lebih besar sekitar logistik, pengembalian, dan pemecahan masalah pembayaran.

Bagi sebagian besar pedagang, keunggulan yang tidak dapat disalin hidup dalam cara mereka memahami pelanggan, produk, kesempatan, suara merek, dan momen layanan. Untuk membawa itu ke masa depan perdagangan agensi memerlukan memanfaatkan estate data yang sudah Anda miliki, dan membangunnya secara strategis.

Jangan biarkan data yang berantakan menghalangi jalan agensi

Sebagian besar pedagang mengobati data yang berantakan sebagai penghalang untuk memulai, tetapi pembersihan multi-tahun untuk “mempersiapkan” AI adalah kesalahpahaman yang mahal yang akan dikenakan biaya lebih dalam kehilangan pelanggan, biaya akuisisi yang meningkat, dan sinyal niat yang tidak tertangkap.

Itu adalah dimensi yang terkompresi dari perdagangan agensi yang tidak ada sebelumnya: sebulan penundaan adalah sebulan data pelatihan yang dihasilkan oleh pesaing yang tidak Anda miliki.

Jadi, alih-alih menghancurkan PIM, OMS, CDP, atau platform perdagangan lainnya, Anda dapat membangun lapisan konteks agensi yang duduk di atas danau data saat ini, berjalan seiring dengan apa yang sudah ada, dan secara dramatis mempercepat inovasi AI dengan mengatur data sehingga agen dapat benar-benar menggunakannya.

Lapisan konteks yang kuat mencakup empat area; pemahaman produk (atribut, kecocokan, kompatibilitas, tradeoff), konteks pelanggan (perilaku, loyalitas, riwayat pesanan, niat yang dinyatakan), konteks sesi (apa yang dibandingkan, ditanyakan, ragu, dan ditinggalkan di keranjang), dan konteks bisnis (persediaan, margin, promosi, dan aturan merchandising). Dengan membangun lapisan ini sekarang, manfaat dari menangkap data lebih lanjut akan terakumulasi.

Setiap pencarian, setiap pertanyaan, setiap gambar yang diunggah, setiap saat ragu menjadi terstruktur niat, dan niat itu memperkuat peringkat, rekomendasi, konten, dan layanan. Jangan salah paham – ini tidak berarti kartu “Keluar dari Pembersihan Data Gratis”. Anda harus terus mendorong kualitas data ke atas secara paralel sementara lapisan menumpuk niat di atas. Tetapi pedagang yang bertindak pertama akan memiliki data pelatihan yang semua orang lain akan ingin mereka tangkap.

Ekonomi mendukung memiliki pengalaman – jadi bangun sesuatu yang tidak dapat diganggu

Pedagang tradisional bersaing pada lapisan pengalaman pelanggan , dengan pengalaman terbaik didefinisikan sebagai saat-saat yang terasa tanpa usaha bagi pelanggan, bahkan sedikit ajaib. Tentu saja, kenyataan di balik keajaiban adalah pedagang menggunakan apa yang mereka ketahui tentang pelanggan dan konteks di sekitar mereka untuk menghilangkan gesekan.

SaaS telah memainkan peran besar dalam menghilangkan gesekan ini, dengan pedagang menggunakan platform pihak ketiga karena membangun sendiri terlalu mahal. Ini juga berarti memilih dari platform yang sama – membuat pengalaman yang benar-benar berbeda sulit untuk dicapai.

Tetapi teknik perangkat lunak agensi memecahkan matematika itu. Peta jalan yang dulunya membutuhkan waktu bertahun-tahun sekarang disampaikan dalam beberapa bulan, sehingga saatnya untuk membuka kembali percakapan tentang membangun vs membeli dan mempertimbangkan bagaimana sistem kustom dapat mengarah pada pengalaman yang benar-benar berbeda.

Lebih penting lagi, bagaimanapun, membangun secara internal dapat berfungsi sebagai polis asuransi ketika tidak ada yang dapat memprediksi apa yang terlihat besok. Dengan model frontier (dan harganya) yang terus berubah, kemampuan beradaptasi adalah cara terbaik untuk memastikan kesuksesan Anda tidak terikat pada satu vendor atau penyedia. Ini dimungkinkan dengan membangun lapisan orkestrasi yang bekerja untuk memilih model, alat, atau alur kerja yang tepat untuk pekerjaan. Dengan antarmuka yang bersih dan kontrak data yang kuat, setiap model dapat dimasukkan, menarik pada konteks portabel Anda, dan dibuktikan melawan data dan kualitas batang Anda melalui harness evaluasi berdiri sebelum Anda beralih.

Ini tidak berarti membangun semuanya. Solusi titik masih akan memenangkan bagian dari perjalanan pelanggan. Tetapi pedagang juga harus berinvestasi dalam model operasi perdagangan AI yang lebih luas dengan infrastruktur yang dibagikan, kecerdasan yang dapat digunakan kembali, sistem yang saling beroperasi, dan pembelajaran berkelanjutan yang menyebar di seluruh organisasi.

Lakukan itu, dan Anda meletakkan dasar yang dapat digunakan agen untuk menyampaikan jenis personalisasi yang sebelumnya hanya tersedia untuk merek premium – terjangkau dan skala besar. Masa depan perdagangan bukanlah toko yang lebih baik atau halaman produk, tetapi sistem pembelajaran, roda gigi AI yang memahami niat di seluruh perjalanan, meletakkan kecerdasan di mana-mana, dan menjadi lebih pintar dengan setiap interaksi. Jika Anda membangun untuk itu.