Perché la fiducia dei consumatori deciderà i vincitori nel commercio agente

Il commercio elettronico sta entrando in una nuova fase in cui i consumatori non stanno più solo cercando prodotti che utilizzano l’intelligenza artificiale, ma stanno iniziando a fidarsi dell’IA per consigli, ricerche e persino delegare decisioni alla macchina. Oltre a fornire raccomandazioni, l’IA è evoluta per navigare, confrontare, selezionare e persino acquistare prodotti per conto di un consumatore.

Il commercio agente promette la massima convenienza e la minima frizione. Tuttavia, il prezzo da pagare è più profondo: ora richiede un livello di accesso e fiducia che le persone hanno storicamente avuto difficoltà a offrire. I consumatori stanno sperimentando con l’IA che li aiuta ad acquistare qualcosa a basso costo o a riordinare, ma sono ancora esitanti a fidarsi completamente dell’IA per fare acquisti al loro posto o al posto loro. Questa distinzione è l’era successiva del commercio agente; il livello di fiducia per la scoperta e lo shopping rispetto a un acquisto noto.

Le aziende che avranno successo con il commercio agente saranno quelle che preserveranno un senso di controllo del consumatore mentre offrono velocità e facilità.

Il problema della fiducia dietro il commercio agente

Una delle preoccupazioni più grandi che circondano gli agenti di shopping dell’IA è la profondità delle informazioni comportamentali che questi sistemi possono raccogliere. Non si limitano a tenere traccia di ciò che acquisti; imparano come prendi decisioni.

Nel tempo, i sistemi di IA possono rilevare esitazione, sensibilità al prezzo, fedeltà al marchio e persino sottili indizi che suggeriscono umore o intenti. Ciò crea un profilo personale molto più ampio che è molto più rivelatore di una semplice storia degli acquisti e potrebbe essere sconosciuto e sentirsi invasivo per il consumatore medio.

Il problema diventa ancora più complesso perché i sistemi agente dipendono da piscine di dati sempre più centralizzate per funzionare efficacemente. Perché un agente di IA sia utile, spesso ha bisogno di accedere a metodi di pagamento, posizione, calendari, email e preferenze in molte categorie. Ciò crea una comprensione del bisogno dello shopper in quel momento esatto mentre è influenzato da precedenti interazioni. La nuova capacità è la conversazione e le domande che portano a una comprensione nel momento che è impareggiabile da ciò che era possibile dai clic e dagli acquisti precedenti. Tuttavia, c’è altrettanta opportunità per un esito negativo. Più il sistema diventa capace, più dati richiede e più alti sono gli interessi se qualcosa va storto.

Un’altra preoccupazione è lo spostamento verso sistemi che sono sempre presenti e sempre in apprendimento. Questi agenti funzionano meglio quando sono ambientali, osservando e aggiornando continuamente le informazioni sulla persona in background. Ciò solleva una domanda familiare su quanto viene monitorato e quando l’assistenza utile inizia a sentirsi come sorveglianza passiva. Quanto è comune pensare ad alta voce a qualcosa e immediatamente i canali sociali e pubblicitari sui nostri dispositivi rispondono con contenuti e prodotti relativi al “pensiero”? Questo è ora un comportamento normale per la maggior parte di noi.

Quando la personalizzazione inizia a sentirsi come influenza

C’è anche un rischio più sottile che emerge intorno all’influenza. Quando un’IA comprende gli abiti di un consumatore e ha l’autorizzazione ad agire per suo conto, può plasmare i risultati degli acquisti in modi che non sono immediatamente ovvi.

Gli agenti di IA potrebbero dare priorità a prodotti a margine più alto, orientare verso determinati marchi e partner di vendita preferiti o approfittare di modelli di comportamento noti. Ciò non richiede un’intenzione maliziosa per sentirsi a disagio. È semplicemente un’inferenza basata sul comportamento passato dello shopper. Questo è il motivo per cui la comprensione immediata è così cruciale e dove la combinazione di interazioni nella scoperta sono le più efficaci nel recuperare la migliore opzione. I riordini sono acquisti abbastanza prevedibili. Tuttavia, supporre che una persona che desidera burro di alta qualità voglia anche caffè di alta qualità sarebbe un esempio di errore. Questo è dove una promemoria o una domanda nell’esperienza può salvare la situazione. Chiedere una semplice domanda tramite un agente offre l’opportunità di mostrare cura e di fornire semplicemente due opzioni. O anche chiedere un rapido “sì” o “no” su un prodotto da aggiungere al carrello. Possiamo utilizzare questo approccio per evitare di essere invadenti o fastidiosi e per ottenere ciò che il consumatore desidera immediatamente.

La linea tra aiutare e influenzare può diventare difficile da vedere. I consumatori già riconoscono che gli algoritmi nei canali dei social media servono contenuti concentrati per alimentare un interesse percepito. Questa intensità può raggiungere un punto in cui i consumatori si sentono come se stessero vivendo in una bolla artificiale. La linea tra aiutare e influenzare diventa molto più difficile da identificare quando le raccomandazioni si evolvono in decisioni automatizzate. È per questo che la fiducia nel commercio agente dipenderà meno dalla sofisticazione dell’IA stessa e più dal fatto che i consumatori si sentano ancora in controllo dell’esperienza.

I consumatori vogliono assistenza E controllo

Nonostante queste preoccupazioni, i consumatori hanno mostrato di essere disposti a fare determinati compromessi per trarre vantaggio dall’assistenza alimentata dall’IA. Secondo un recente sondaggio di Algolia, il 61% dei consumatori afferma che un’adozione più ampia dell’IA creerà esperienze di shopping migliori.

Molti condivideranno alcuni dati personali in cambio di benefici chiari e immediati, come risparmiare tempo o ottenere migliori offerte. Sono anche a loro agio nel delegare decisioni di routine, a basso rischio, come riordinare beni per la casa o confrontare opzioni di viaggio. Se gli esiti si sentono costantemente utili, le persone sono spesso disposte ad accettare un certo livello di opacità su come vengono prese le decisioni.

Invece di rifiutare completamente la tecnologia, ci deve essere un’impostazione dei confini in atto. La fiducia inizia a erodersi quando il controllo finanziario si sente compromesso, specialmente se gli acquisti avvengono in modi che sembrano inaspettati o fuori sincrono con l’intento del consumatore. Le persone reagiscono anche fortemente quando i sistemi iniziano a fare inferenze su aree sensibili come la salute, le relazioni o lo stress finanziario senza input esplicito. È lì che “utile” inizia a superare il confine per diventare “invasivo”.

La trasparenza diventa anche critica mentre i sistemi di IA diventano più autonomi. Quando gli utenti non possono facilmente capire perché è stata presa una decisione, la fiducia scende rapidamente. Ciò diventa ancora più importante quando sono coinvolti soldi. 1 consumatore su 5 (20%) si fida dell’IA per acquistare fino a 50 dollari senza revisione, ma solo l’8% ha detto che si fiderebbe dell’IA per qualsiasi importo superiore a 250 dollari. Gli errori sono generalmente tollerati, ma solo se sono facili da annullare. Errori irreversibili o difficili da correggere creano frustrazione e minano la fiducia. Allo stesso modo, i consumatori hanno poca tolleranza per il riutilizzo dei loro dati personali al di fuori del contesto in cui sono stati originariamente condivisi, specialmente quando vengono venduti o applicati alla pubblicità.

Alla fine, la tensione non è semplicemente tra privacy e convenienza. È questione di controllo e delega. Le persone sono disposte a delegare compiti, ma non il loro senso di agenzia o il loro desiderio primario di essere compresi; questo è il nucleo dell’esperienza del cliente. Quando sembra che il sistema stia agendo con loro, l’esperienza è potenziante. Quando sembra che stia agendo al loro posto, il valore si riduce rapidamente.

Le aziende che avranno successo in questo settore renderanno la supervisione semplice e visibile, offriranno autorizzazioni chiare e flessibili e costruiranno la fiducia attraverso un comportamento coerente e prevedibile. Quando fatto bene, le persone non si sentiranno come se stessero rinunciando alla loro privacy. Si sentiranno come se avessero guadagnato un nuovo superpotere, (o un life hack, un codice di trucco), che diventa parte di come pensano al tuo marchio.