Retaileri se adaptează la IA: Ce contează în noua normalitate a comerțului electronic?

Dezvoltarea continuă a instrumentelor de inteligență artificială (IA) are un impact profund asupra comerțului electronic. Consumatorii folosesc din ce în ce mai mult instrumentele de inteligență artificială generativă, cum ar fi ChatGPT, pentru a căuta, selecta și chiar cumpăra produse, o evoluție care afectează fiecare nivel al canalului de marketing al comerțului electronic. Între timp, retailerii folosesc instrumente de IA pentru a colecta date din timp real de pe webul public pentru scopuri precum stabilirea prețurilor dinamice, previziunea cererii și gestionarea stocurilor.

Cel mai important, aceste schimbări se întâmplă rapid, și retailerii de comerț electronic trebuie să țină pasul. Conform unor cercetări, 67% dintre clienți consideră că companiile nu reacționează suficient de repede la nevoile lor în schimbare. Sezonul de vârf al comerțului electronic din 2025, care cuprinde perioada de dinainte de Black Friday până la sfârșitul sărbătorilor de iarnă, este primul test major al modului în care clienții folosesc IA și al modului în care retailerii s-au adaptat și pot valorifica această tehnologie.

De la SEO la GEO

Conform datelor de la Adobe Analytics, traficul către retailerii de pe internet provenit din instrumente de inteligență artificială generativă, cum ar fi ChatGPT, Perplexity și Claude a crescut cu 1.200% din iulie 2024 până în februarie 2025. Între timp, un sondaj a arătat că 23% dintre cumpărători intenționează să folosească chatbot-uri și instrumente de IA în acest sezon de sărbători, cu o cifră care crește la peste 42% în rândul generației Z și al milenialilor. Și impactul IA nu se limitează la descoperirea produselor, deoarece OpenAI a lansat recent Instant Checkout pentru ChatGPT, permițând cumpărătorilor să efectueze achiziții fără a părăsi instrumentul. Această funcție este disponibilă în prezent pe Etsy și pe unele magazine Shopify.

Aceste evoluții înseamnă că retailerii de comerț electronic trebuie să reevalueze conținutul, marketingul și vânzările. Consultanța Bain estimează că o majoritate semnificativă a consumatorilor se bazează acum pe rezultate fără click (unde răspunsurile sunt furnizate de o prezentare generală a IA, în loc de a vizita un site web) în 40% din căutările lor. Acest lucru înseamnă un trafic mai mic către site-urile web ale retailerilor, deși ratele de conversie ale celor care ajung pe site-urile provenite din surse de IA sunt mai mari.

În acest context, deși tactici tradiționale de optimizare pentru motoare de căutare (SEO) rămân pertinente, tendința este clară spre utilizarea inteligenței artificiale generative pentru cumpărături, de aici apariția Optimizării Motorului Generativ (GEO). GEO prezintă pentru comercianții de comerț electronic o serie de provocări noi. Modelele de limbaj mari (LLM) care alimentează instrumentele de inteligență artificială generativă sunt antrenate pentru a evalua reputația, credibilitatea și încrederea atunci când analizează mărcile. Prin urmare, retailerii trebuie să lucreze din greu pentru a-și construi credibilitatea, în special prin obținerea de recenzii sau recomandări de la surse externe respectate.

Cereri descriptive de produse

Un alt factor GEO cu care se confruntă clienții este modul diferit în care aceștia formulează cereri atunci când utilizează instrumente de inteligență artificială generativă. Conform OpenAI, aproape jumătate din toate cererile utilizează modele de “întrebare”. Ofițerul șef de informații și produs al gigantului retail american Target a afirmat recent că 25% din cererile de căutare efectuate pe platforma lor sunt acum considerate “cereri descriptive” complexe și sofisticate.

În timp ce pe motoarele de căutare un client ar putea căuta “cămăși slim-fit roz”, aceeași cerere pe un instrument de IA ar putea fi “Cămăși slim-fit roz pentru evenimente de afaceri casual”. Pentru astfel de cereri descriptive, descrierile produselor trebuie adaptate. De exemplu, pe paginile de produs, cea mai bună practică GEO sugerează includerea unei cantități mult mai mari de descrieri ale produsului sub forma unor întrebări și răspunsuri precise, scrise cu atenție. Acest lucru permite crawlerelor IA să identifice cu ușurință care solicitări ar fi potrivite pentru produsul dvs.

Nisipuri digitale pentru GEO

Într-o întorsătură ironică, IA este utilizată pentru a ajuta la analiza conținutului și GEO. Cercetătorii de la Școala de Afaceri Columbia folosesc modele de limbaj mari (LLM) pentru a crea “gemeni digitali” care reflectă comportamentul uman. Atunci când un anumit produs este introdus, LLM generează un gemen digital cu o persoană cumpărătoare, inclusiv nume, vârstă, ocupație și preferințe. Acest gemen efectuează apoi căutări relevante pe ChatGPT pentru a vedea cât de promițător este produsul companiei. Companiile pot apoi utiliza IA pentru a ajusta modul în care sunt descrise și prezentate produsele, pe baza constatărilor acestor gemeni digitali.

O abordare de “nisipuri digitale” precum aceasta poate fi o cale productivă pentru companiile de comerț electronic de a efectua GEO, dar nu este lipsită de riscuri. Agenții IA au propriile prejudecăți, care pot afecta modul în care funcționează și se comportă. Cu toate acestea, aceste abordări oferă o posibilă cale înainte în inteligența comerțului electronic.

Colectarea datelor cu ajutorul IA

Canalul de marketing al comerțului electronic este doar un element care este perturbat de IA. O zonă potențial mai importantă este inteligența de afaceri (BI), un termen larg care descrie colectarea și utilizarea datelor pentru a genera insight-uri care îmbunătățesc strategia și operațiunile. Pentru o BI eficientă, companiile de comerț electronic au nevoie de seturi de date fiabile și actualizate, inclusiv date externe. IA joacă acum un rol important în colectarea datelor competitive.

Practica de extragere a datelor de pe webul public, cum ar fi prețuri și descrieri de produse, a fost o componentă principală a concurenței în comerțul electronic de-a lungul anilor. Acum IA o simplifică. Instrumentele activate de IA pot fi promptate utilizând limbaj natural, ceea ce înseamnă că nu este necesară nicio programare, iar inginerii nu trebuie să petreacă ore pentru a construi o conductă de colectare a datelor. IA poate colecta și filtra URL-uri potrivite pentru extragere, de exemplu, găsind toate paginile de produse pentru o anumită categorie pe site-ul unui concurent.

Odată cu apariția asistenților de cumpărături bazate pe IA, companiile de comerț electronic vor fi și mai inclinate să colecteze puncte de date unul de la altul care apar doar după finalizarea anumitor acțiuni, de exemplu, prețul final de plată.

Previziunea cererii și reacția în timp real

Cu o gamă de date în timp real colectate, de la prețurile concurenților la stocuri, retailerii pot ajusta prețurile sau marketingul imediat și pot oferi cele mai bune oferte clienților.

Stabilirea prețurilor dinamice este una dintre cele mai importante și populare funcții BI pe care retailerii le pot utiliza, și conform unui sondaj recent, 61% dintre retailerii din Europa utilizează această funcție. Cu toate acestea, același sondaj a arătat că mai puțin de 15% utilizează algoritmi sau IA pentru acest scop, ceea ce revelează o oportunitate. Utilizând cele mai recente date despre prețurile competitive, LLM pot fi antrenate pentru a ajusta automat prețurile, ceea ce este deosebit de util în perioadele de vârf, cum ar fi sezonul sărbătorilor.

IA poate utiliza date despre cererea clienților și nivelurile de stoc pentru a prevedea cererea viitoare. Acest lucru poate aduce multiple beneficii. Deloitte Digital a subliniat modul în care retailerii pot utiliza IA pentru a monitoriza stocurile proprii, a gestiona inventarul și a plasa comenzi dinamic. În plus, IA poate ajuta la analiza datelor colectate de pe întregul web pentru a înțelege cum este percepută o marcă, oferind insight-uri la nivel strategic.

Deschis oportunităților

În timp ce IA perturbă canalul de marketing al comerțului electronic, aceasta creează și noi oportunități. Aceasta poate fi utilizată pentru a analiza și crea conținut optimizat pentru geo-localizare. IA alimentează eforturile de colectare a datelor din timp real de pe webul public. IA adaugă valoare și în analiza datelor pentru a lua decizii privind prețurile, stocurile și strategia. Și aceasta nu menționează alte utilizări potențiale, cum ar fi suportul îmbunătățit pentru clienți.

Ceva atât de disruptiv precum IA este întotdeauna înfricoșător, mai ales pentru retailerii care se apropie de perioada lor principală de vânzări. Cu toate acestea, cei care rămân deschiși oportunităților create de IA pot face mai mult decât să supraviețuiască. Ei pot prospera.