קמעונאים מסתגלים לבינה מלאכותית: מה חשוב בנורמלי החדש של המסחר האלקטרוני?

לפיתוח המתמשך של כלי בינה מלאכותית יש השפעה עמוקה על המסחר האלקטרוני. צרכנים משתמשים יותר ויותר בכלי בינה מלאכותית גנרטיביים כמו ChatGPT כדי לחפש, לבחור ואפילו לרכוש מוצרים, התפתחות המשפיעה על כל רמה של משפך השיווק של המסחר האלקטרוני. בינתיים, קמעונאים משתמשים בכלי בינה מלאכותית כדי לאסוף נתוני אינטרנט ציבוריים בזמן אמת למטרות כמו תמחור דינמי, חיזוי ביקוש וניהול מלאי.

והכי חשוב, שינויים אלה מתרחשים במהירות, וקמעונאי מסחר אלקטרוני צריכים לעמוד בקצב. על פי מחקר67% מהלקוחות לא חושבים שחברות מגיבות לצרכים המשתנים שלהן מספיק מהר. עונת השיא של המסחר האלקטרוני של 2025, המשתרעת מההכנות לבלאק פריידי ועד לחגי סוף השנה, היא המבחן הגדול הראשון לאופן שבו לקוחות משתמשים בבינה מלאכותית ועד כמה קמעונאים הסתגלו ויכולים למנף אותה.

מקידום אתרים (SEO) לגיאו-אורגני (GEO)

לפי Adobe Analytics, תנועה לקמעונאים מכלי בינה מלאכותית יצירתיים כמו ChatGPT, Perplexity ו-Claude זינק ב-1,200% מיולי 2024 לפברואר 2025. בינתיים, סקר נמצא כי 23% מהקונים מתכננים להשתמש בצ'אטבוטים ובכלי בינה מלאכותית בעונת החגים הזו, כאשר נתון זה עולה ליותר מ-42% בקרב דור ה-Z ודור המילניום. וההשפעה של בינה מלאכותית כעת משתרעת מעבר לגילוי מוצרים, כאשר OpenAI לאחרונה... פריסת Instant Checkout עבור ChatGPT, המאפשר לקונים לבצע רכישות מבלי לצאת מהכלי. הוא זמין כעת ב-Etsy ובכמה חנויות Shopify.

התפתחויות אלו משמעותן שקמעונאי מסחר אלקטרוני חייבים לחשוב מחדש על תוכן, שיווק ומכירות. חברת הייעוץ ביין מעריכה שרוב משמעותי של צרכנים מסתמכים כיום על תוצאות ללא קליקים (כאשר התשובות ניתנות על ידי סקירה כללית של בינה מלאכותית במקום ביקור באתר אינטרנט) ב... 40% מהחיפושים שלהםמשמעות הדבר היא פחות תנועה לאתרי האינטרנט של קמעונאים, אם כי שיעורי ההמרה של אלו שמגיעים לאתרים ממקורות בינה מלאכותית גבוהים יותר.

בהקשר זה, בעוד שטקטיקות מסורתיות של קידום אתרים (SEO) נותרות רלוונטיות, הכיוון הוא בבירור לכיוון השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית לקניות, ומכאן הופעתה של אופטימיזציה גנרטיבית למנועי חיפוש (GEO). GEO מציב בפני סוחרי מסחר אלקטרוני מגוון אתגרים חדשים. מודלים לשוניים גדולים (LLMs) המפעילים כלי בינה מלאכותית גנרטיבית מאומנים להעריך מוניטין, אמינות ואמינות בעת ניתוח מותגים. לכן, קמעונאים צריכים לעבוד קשה כדי לבנות את אמינותם, במיוחד על ידי קבלת ביקורות או המלצות ממקורות חיצוניים מכובדים.

שאילתות תיאוריות של מוצרים

גורם גיאוגרפי נוסף שיש להתמודד איתו הוא האופן השונה שבו לקוחות יוצרים שאילתות בעת שימוש בכלי בינה מלאכותית גנרטיביים. לפי OpenAI, כמעט מחצית מכל השאילתות משתמשות בדפוסי "שאלה". מנהל מערכות מידע ומוצרים ראשי בענקית הקמעונאות האמריקאית טארגט טענה לאחרונה 25% מבקשות החיפוש המבוצעות בפלטפורמה שלהם נחשבות כיום ל'שאילתות תיאוריות' שהן מורכבות ומתוחכמות.

בעוד שבמנועי חיפוש לקוח עשוי לחפש "חולצה ורודה צמודה", אותה שאילתה בכלי בינה מלאכותית עשויה להיות "חולצות ורודות צמודות לאירועים עסקיים קז'ואל". עבור שאילתות תיאוריות כאלה, יש להתאים את תיאורי המוצר. לדוגמה, בדפי מוצר, נוהג החיפוש המומלץ של GEO מציע לכלול הרבה יותר תיאור מוצר בצורה של שאלות נפוצות מפורטות וכתובות במדויק. זה מאפשר לסורקי בינה מלאכותית לזהות בקלות לאילו שאילתות המוצר שלך יתאים.

ארגזי חול דיגיטליים עבור GEO

באירוניה, בינה מלאכותית משמשת לניתוח תוכן וגיאומטריה. חוקרים בבית הספר לעסקים של קולומביה משתמשים במודלים של שפה גדולה (LLMs) כדי ליצור "תאומים דיגיטליים" המשקפים התנהגות אנושית. כאשר מוצר ספציפי מוכנס, ה-LLM מייצר תאום דיגיטלי עם פרסונה של קונה, הכוללת שם, גיל, מקצוע והעדפות. תאום זה מבצע חיפושים רלוונטיים ב-ChatGPT כדי לראות עד כמה מוצר החברה בולט. לאחר מכן, חברות יכולות למנף בינה מלאכותית גנרטורה כדי להתאים את אופן תיאור והצגת המוצרים שלהן, בהתבסס על ממצאי התאומים הדיגיטליים הללו.

גישת "ארגז חול דיגיטלי" כמו זו יכולה להיות דרך פרודוקטיבית עבור חברות מסחר אלקטרוני לבצע גיאומטריה (GEO), אך היא אינה נטולת סיכונים. לסוכני בינה מלאכותית יש הטיות משלהם, אשר עשויות להשפיע על אופן ביצועיהם והתנהגותם. אף על פי כן, גישות אלו מספקות דרך פוטנציאלית קדימה בתחום המודיעין של המסחר האלקטרוני.

איסוף נתונים המופעל על ידי בינה מלאכותית

משפך השיווק הוא רק אלמנט אחד של המסחר האלקטרוני שעובר שינוי עקב בינה מלאכותית. תחום שעשוי להיות חשוב יותר הוא בינה עסקית (BI), מונח רחב המתאר את איסוף ושימוש בנתונים כדי לייצר תובנות המשפרות את האסטרטגיה והתפעול. לצורך BI יעיל, חברות מסחר אלקטרוני זקוקות למערכי נתונים אמינים ועדכניים, כולל נתונים חיצוניים. בינה מלאכותית ממלאת כיום תפקיד חשוב באיסוף נתונים תחרותיים.

הנוהג של חילוץ נתוני אינטרנט ציבוריים, כגון מחירים ותיאורי מוצרים, היה עמוד תווך בתחרות המסחר האלקטרוני מזה שנים. כעת, בינה מלאכותית מייעלת אותו. כלים מבוססי בינה מלאכותית יכולים להיות מופעלים באמצעות שפה טבעית, כלומר אין צורך בקידוד, ומהנדסים אינם צריכים להשקיע שעות בבניית צינור איסוף נתונים מלא. בינה מלאכותית יכולה גם לאסוף ולסנן כתובות URL מתאימות לגרידה, למשל, על ידי מציאת כל דפי המוצר עבור קטגוריה מסוימת באתר של מתחרה.

עם עלייתן של עוזרי קניות המופעלים על ידי בינה מלאכותית, חברות מסחר אלקטרוני יהיו נוטות יותר לאסוף נקודות נתונים זו מזו שמופיעות רק לאחר השלמת פעולות ספציפיות, למשל, המחיר הסופי בקופה.

חיזוי ביקוש ותגובה בזמן אמת

בעזרת מערך של נתונים בזמן אמת שנאספים, החל מתמחור של מתחרים ועד למלאי, קמעונאים יכולים להתאים את התמחור או השיווק שלהם באופן מיידי ולספק את ההצעות הטובות ביותר ללקוחות.

תמחור דינמי הוא אחת מפונקציות ה-BI החשובות והפופולריות ביותר שקמעונאים יכולים להשתמש בהן, ולפי מחקר שנערך לאחרונה סקר61% מהקמעונאים באירופה עושים שימוש בכך. עם זאת, אותו סקר מצא שפחות מ-15% משתמשים באלגוריתמים או בבינה מלאכותית למטרה זו, דבר שחושף הזדמנות. באמצעות מינוף הנתונים העדכניים ביותר על תמחור תחרותי, ניתן לאמן מומחים למשפטים להתאים תמחור באופן אוטומטי, דבר שימושי במיוחד בתקופות שיא כמו עונת החגים.

בינה מלאכותית יכולה להשתמש בנתונים על ביקוש לקוחות ורמות מלאי כדי לחזות ביקוש עתידי. זה יכול להביא יתרונות רבים. דלויט דיגיטל הדגישה כיצד קמעונאים יכולים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לנטר את המלאי שלהם, לנהל מלאי ולבצע הזמנות באופן דינמי. בנוסף, בינה מלאכותית יכולה לסייע בניתוח נתונים שנאספו ברחבי האינטרנט כדי להבין כיצד מותג נתפס, ולספק תובנות ברמה אסטרטגית.

פתוח להזדמנויות

בעוד שבינה מלאכותית משבשת את משפך השיווק של המסחר האלקטרוני, היא גם יוצרת הזדמנויות חדשות. ניתן למנף אותה לניתוח וליצירת תוכן מותאם גיאוגרפית. היא מעצימה מאמצים לאיסוף נתוני אינטרנט ציבוריים יקרי ערך בזמן אמת. בינה מלאכותית מוסיפה ערך גם בניתוח נתונים כדי לקבל החלטות לגבי תמחור, מלאי ואסטרטגיה. וזה בלי לדבר על שימושים פוטנציאליים אחרים, כגון תמיכת לקוחות משופרת.

משהו משבש כמו בינה מלאכותית תמיד מפחיד, במיוחד עבור קמעונאים שמתקרבים לתקופת המכירות העיקרית שלהם. עם זאת, אלו שנשארים פתוחים להזדמנויות שהבינה המלאכותית יוצרת יכולים לעשות יותר מאשר רק לשרוד. הם יכולים לשגשג.