De intelligentie bezitten, de klant winnen: een gids voor retailers over agentic commerce

Volgens recente gegevens van Accenture geven 74% van de wereldwijde consumenten aan dat ze een persoonlijke AI-agent zouden vertrouwen meer dan hun beste vriend om een aankoop namens hen te doen. Ik weet niet wat dit zegt over de kwaliteit van moderne vriendschappen, maar het geeft in ieder geval aan dat agentic commerce klaar is om mainstream te worden.

In feite schat McKinsey dat AI-agents conservatief geschat $3-5 biljoen aan consumentenhandel wereldwijd zullen bemiddelen tegen 2030. We zien de afstand tussen intentie en aankoop in real-time kleiner worden, maar de meeste retailers en e-commercebedrijven zijn niet ingericht op deze verandering.

Jarenlang is de “naadloze klantervaring” de industrieleider geweest, maar agentic commerce verandert wat dat eigenlijk inhoudt. Wat eerst in de winkel begon, begint nu in conversaties op platforms die je niet bezit, gevormd door signalen die je waarschijnlijk aan derden hebt uitbesteed in ruil voor incrementele stijgingen.

Het winnen van de agentic commerce-race vereist het denken als een AI-native operatie, wat betekent dat je de intelligentie onder de ervaring moet bezitten. Met andere woorden, je moet de gegevens bezitten die een agent leren wat je klant eigenlijk wil – voordat ze zijn aangekomen.

Deze paradigma-shift vereist dieper graven in de lagen die agentic AI-operaties mogelijk maken en onmiddellijk actie ondernemen om de bovenhand te krijgen in het verkrijgen van de nodige trainingsgegevens.

De gegevens die je weggeeft, zijn de sleutel tot het agentic commerce-kasteel

Een van de grootste uitdagingen die retailers weerhoudt van het klaar zijn voor agentic commerce, is dat ze AI benaderen door dezelfde lens als eerdere puntoplossingen: een zoekvendor, een chatbot, een aanbevelingsengine, een generatieve contenttool, een visuele zoekplugin.

Elk lost een smal probleem op. En hoewel de conversie-stijging meteen zichtbaar kan zijn, wordt alle leerervaring opgehoopt binnen iemands anders product. Ondertussen blijft de retailer achter met een gefragmenteerd stack en nog meer gefragmenteerde gegevens.

Een echt onderscheidende agentic ervaring draait op iets wat die vendors niet kunnen (of willen) geven: een longitudinale, eigendomsbeeld van je klant. Wat ze aarzelden. Wat ze terugkwamen. Wat ze vroegen over sessies, achterlieten in een winkelwagen en uiteindelijk zes weken later kochten.

Wanneer georganiseerd op een manier die agents kunnen gebruiken, maakt dit soort gegevens een intelligentie-laag mogelijk. Dit is waar intentie wordt geïnterpreteerd en beslissingen worden genomen. Deze beslissingen omvatten lage-risico-telefoontjes zoals rangschikking, aanbevelingen, personalisatie en productbegrip; allemaal de weg naar grotere beslissingen over logistiek, retourzendingen en betalingsproblemen.

Voor de meeste retailers leeft de rand die niemand kan kopiëren in hoe ze klanten, producten, gelegenheden, merkstem en servicemomenten begrijpen. Om dat naar de toekomst van agentic commerce te brengen, is het noodzakelijk om het data-estate dat je al hebt te benutten en strategisch uit te breiden.

Laat rommelige gegevens je niet in de weg staan van het aanleggen van de agentic weg

De meeste retailers behandelen rommelige gegevens als een obstakel om te beginnen, maar een meerdere jaren durende schoonmaak om “klaar te zijn voor AI” is een dure misvatting die nog meer zal kosten in verloren klanten, stijgende acquisitiekosten en hoge-intent-signalen die ongevangen blijven.

Dat is de accumulatieve dimensie van agentic commerce die eerder niet bestond: een maand vertraging is een maand trainingsgegevens die je concurrenten genereren en jij niet.

In plaats van je PIM, OMS, CDP of andere commerce-platforms uit te scheuren, kun je een agentic context-laag bouwen die bovenop je huidige data-lake zit, naast wat er al is, en dramatisch de AI-innovatie versnelt door je gegevens zo te ordenen dat agents ze kunnen gebruiken.

Een sterke context-laag dekt vier gebieden: productbegrip (kenmerken, pasvorm, compatibiliteit, compromissen), klantcontext (gedrag, loyaliteit, bestellingsgeschiedenis, uitgesproken intentie), sessiecontext (wat de shopper vergeleek, vroeg, aarzelde over en in de winkelwagen liet), en bedrijfscontext (inventaris, marge, promoties en merchandisingregels). Door deze laag nu te bouwen, zullen de voordelen van het vastleggen van verdere gegevens accumuleren.

Elke zoekopdracht, elke vraag, elke geüploade afbeelding, elk moment van aarzeling wordt omgezet in gestructureerde intentie, en die intentie verscherpt rangschikking, aanbevelingen, inhoud en service. Maak je geen zorgen – dit betekent niet dat je een gratis kaart voor data-schoonmaak krijgt. Je moet de datakwaliteit blijven verhogen in parallel terwijl de laag intentie opstapelt. Maar de retailers die eerst acteren, zullen de trainingsgegevens bezitten die iedereen anders wenst te hebben vastgelegd.

De economie geeft de voorkeur aan het bezitten van de ervaring – dus bouw iets dat niet kan worden verstoord

Retailers hebben traditioneel concurrerend op het niveau van klant ervaring , met de beste ervaringen gedefinieerd als die momenten die voor klanten moeiteloos aanvoelen, zelfs een beetje magisch. Natuurlijk is de realiteit achter de magie dat retailers gebruikmaken van wat ze over hun klanten en de context ervan weten om alle wrijving te verwijderen.

SaaS heeft een belangrijke rol gespeeld in het verwijderen van deze wrijving, met retailers die derde-partijplatforms gebruiken omdat het bouwen van hun eigen te duur was. Het betekende ook het kiezen van dezelfde platforms – waardoor echt onderscheidende ervaringen moeilijk te bereiken waren.

Maar agentic software-engineering breekt die wiskunde. Roadmaps die eerder jaren duurden, worden nu in maanden geleverd, dus het is tijd om het bouw-vs-koop-gesprek opnieuw te openen en te overwegen hoe aangepaste systemen tot echt onderscheidende ervaringen kunnen leiden.

Belangrijker nog, strategisch intern bouwen kan ook dienen als een verzekering wanneer er geen voorspelling is over hoe morgen eruitziet. Met frontiermodellen (en hun prijzen) constant veranderend, is aanpasbaarheid de beste manier om ervoor te zorgen dat je succes niet is gekoppeld aan één vendor of provider. Dit wordt mogelijk gemaakt door een orchestratielaag te bouwen die werkt om het juiste model, instrument of workflow voor de taak te kiezen. Met schone interfaces en sterke data-contracten kan elk model aansluiten, gebruikmaken van je portable context en worden bewezen tegen je eigen gegevens en kwaliteitsnorm door een permanente evaluatieharnas voordat je overschakelt.

Dit betekent niet dat je alles moet bouwen. Puntoplossingen zullen nog steeds delen van de klantreis winnen. Maar retailers moeten ook investeren in een bredere AI-commerce-operatiemodel met gedeelde infrastructuur, herbruikbare intelligentie, interoperabele systemen en continue leerprocessen verspreid over de organisatie.

Doe dat, en je legt de basis die agents kunnen gebruiken om de soort personalisatie te leveren die eerder alleen beschikbaar was voor de meest premium merken – betaalbaar en op grote schaal. De toekomst van commerce is geen betere winkel of productpagina, het is een leer systeem, een AI-vliegwiel dat intentie over de hele reis begrijpt, die intelligentie overal plaatst en slimmer wordt met elke interactie. Als je ervoor bouwt.