Possiedi l’intelligenza, vinci il cliente: una guida per i retailer all’e-commerce agente

Secondo recenti dati di Accenture, il 74% dei consumatori globali indica che si fiderebbero di un agente AI personale più che del loro miglior amico per effettuare un acquisto in loro nome. Non so cosa questo dica sulla qualità delle amicizie moderne, ma sicuramente indica che il commercio agente è pronto a diventare mainstream.

In effetti, McKinsey stima che gli agenti AI mediati conservativamente rappresentano 3-5 trilioni di dollari nel commercio al dettaglio globale entro il 2030. Stiamo vedendo la distanza tra intento e acquisto collassare in tempo reale, ma la maggior parte dei retailer e delle aziende di e-commerce non sono progettate per questo cambiamento.

Per anni, l'”esperienza del cliente senza soluzione di continuità” ha servito come stella polare per l’industria, ma il commercio agente cambia ciò che questo realmente comporta. Ciò che iniziava nel negozio, ora inizia in conversazioni su piattaforme che non possiedi, plasmate da segnali che hai probabilmente esternalizzato a terze parti in cambio di aumenti incrementali.

Vincere la gara del commercio agente richiede di pensare come un’operazione nativa AI, il che significa possedere l’intelligenza sottostante all’esperienza. In altre parole, devi possedere i dati che insegnano a un agente cosa desidera realmente il tuo cliente — prima ancora che sia arrivato.

Questo cambiamento paradigmatico richiede di scavare più a fondo nei livelli che rendono possibili le operazioni AI agente e di agire immediatamente per guadagnare il vantaggio nell’acquisizione dei dati di formazione necessari.

I dati che stai cedendo sono la chiave del castello del commercio agente

Una delle maggiori sfide che impedisce ai retailer di essere pronti per il commercio agente è che stanno affrontando l’AI attraverso la stessa lente delle precedenti soluzioni puntuali: un fornitore di ricerca, un chatbot, un motore di raccomandazione, uno strumento di contenuto generativo, un plugin di ricerca visiva.

Ognuno risolve un problema ristretto. E se l’aumento di conversione può apparire immediatamente, tutta l’apprendimento si accumula all’interno del prodotto di qualcun altro. Nel frattempo, il retailer rimane con uno stack frammentato e dati ancora più frammentati.

Un’esperienza agente veramente differenziata si basa su qualcosa che quei fornitori non possono (o non vogliono) darti: un’immagine longitudinale e posseduta del tuo cliente. Ciò che ha esitato. Ciò a cui è tornato. Ciò che ha chiesto in più sessioni, abbandonato nel carrello e acquistato sei settimane dopo.

Quando organizzato in un modo che gli agenti possano utilizzare, questo tipo di dati rende possibile ciò che chiamiamo strato di intelligenza. Questo è dove l’intento viene interpretato e le decisioni vengono prese. Queste decisioni includono chiamate a basso rischio come classificazione, raccomandazioni, personalizzazione e comprensione del prodotto; fino a quelle più grandi intorno alla logistica, ai resi e alla risoluzione dei problemi di pagamento.

Per la maggior parte dei retailer, il vantaggio che nessuno può copiare vive in come capiscono i clienti, i prodotti, le occasioni, la voce del marchio e i momenti di servizio. Per portare questo nel futuro del commercio agente richiede sfruttare il patrimonio di dati che già possiedi e costruire strategicamente su di esso.

Non lasciare che i dati disordinati si frappongano tra te e la costruzione della strada agente

La maggior parte dei retailer tratta i dati disordinati come un ostacolo per iniziare, ma una pulizia multiennale per “prepararsi” all’AI è un costoso malinteso che costerà ancora di più in clienti persi, spese di acquisizione in aumento e segnali ad alta intensità che non vengono catturati.

Quello è la dimensione composta del commercio agente che non esisteva prima: un mese di ritardo è un mese di dati di formazione che i tuoi concorrenti stanno generando e tu no.

Quindi, invece di smantellare il tuo PIM, OMS, CDP o altre piattaforme di commercio, puoi costruire un strato di contesto agente che si trova sopra il tuo lago di dati attuale, funziona parallelamente a ciò che già c’è e accelera drasticamente l’innovazione AI organizzando i tuoi dati in modo che gli agenti possano utilizzarli.

Un solido strato di contesto copre quattro aree: comprensione del prodotto (attributi, adattamento, compatibilità, compromessi), contesto del cliente (comportamento, fedeltà, storia degli ordini, intento dichiarato), contesto di sessione (ciò che lo shopper ha confrontato, chiesto, esitato e lasciato nel carrello), e contesto aziendale (inventario, margine, promozioni e regole di merchandising). Costruendo questo strato ora, i benefici del catturare ulteriori dati si accumuleranno.

Ogni ricerca, ogni domanda, ogni immagine caricata, ogni momento di esitazione si convertono in intento strutturato, e quell’intento affina la classificazione, le raccomandazioni, il contenuto e il servizio. Non fraintendermi – questo non si traduce in una carta “Esci gratis dalla pulizia dei dati”. Devi continuare a spingere la qualità dei dati verso l’alto in parallelo mentre lo strato accumula l’intento sopra. Ma i retailer che agiscono per primi possiederanno i dati di formazione che tutti gli altri desidereranno di aver catturato.

L’economia favorisce il possesso dell’esperienza – quindi costruisci qualcosa che non possa essere interrotto

I retailer tradizionalmente competono sul livello di esperienza del cliente, con le migliori esperienze definite come quei momenti che sembrano senza sforzo per i clienti, anche un po’ magici. Naturalmente, la realtà dietro la magia è che i retailer utilizzano ciò che sanno dei loro clienti e del contesto intorno a loro per rimuovere ogni attrito.

Il SaaS ha avuto un ruolo importante nel rimuovere questo attrito, con i retailer che sfruttano piattaforme di terze parti perché costruire le proprie era troppo costoso. Ciò significava anche scegliere tra le stesse piattaforme – rendendo difficile raggiungere esperienze veramente differenziate.

Ma l’ingegneria del software agente sta rompendo questa matematica. Roadmap che una volta richiedevano anni sono ora consegnati in mesi, quindi è il momento di riaprire la conversazione “costruire o acquistare” e considerare come i sistemi personalizzati potrebbero portare a esperienze veramente differenziate.

Ancor più importante, tuttavia, costruire strategicamente all’interno può anche servire come polizza assicurativa quando non si può prevedere cosa sembri il domani. Con modelli frontalieri (e i loro prezzi) in costante cambiamento, l’adattabilità è il miglior modo per assicurare che il tuo successo non sia legato a un solo fornitore o provider. Ciò è reso possibile costruendo un strato di orchestrazione che lavora per scegliere il modello, lo strumento o il flusso di lavoro giusto per il lavoro. Con interfacce pulite e forti contratti di dati, qualsiasi modello può essere collegato, attingere al tuo contesto portatile e essere provato contro i tuoi dati e la tua barra di qualità attraverso un sistema di valutazione permanente prima di passare.

Ciò non significa costruire tutto. Le soluzioni puntuali vinceranno ancora tratti del percorso del cliente. Ma i retailer dovrebbero anche investire in un modello di commercio AI più ampio con infrastrutture condivise, intelligenza riutilizzabile, sistemi interoperabili e apprendimento continuo diffuso in tutta l’organizzazione.

Fai questo, e stai gettando le basi che gli agenti possono utilizzare per consegnare il tipo di personalizzazione che un tempo era disponibile solo per i marchi più premium – in modo accessibile e su larga scala. Il futuro del commercio non è un negozio o una pagina di prodotto migliore, è un sistema di apprendimento, un volano AI che comprende l’intento in tutto il percorso, mette quell’intelligenza ovunque e diventa più intelligente con ogni interazione. Se costruisci per esso.