Как подготовиться к эпохе “агент-к-агенту” в электронной коммерции

Мы наблюдаем сейсмический сдвиг в поведении потребителей, где поддержка больше не является функцией бэк-офиса, а реальной социальной интеракцией. Клиенты ожидают мгновенных ответов, персонализированных trải nghiệm и бесперебойной поддержки на нескольких каналах. Стандарт для этих ожиданий задается быстрым ростом прямой коммерции. Ее быстрая среда меняет стандарт, изначально заданный традиционными рынками. Чтобы привлечь и удержать клиентов, продавцы должны понимать, что простое участие недостаточно, решение – умная реализация.

Это представляет значительную проблему для розничной индустрии, где магазины с высоким объемом продаж должны удовлетворять ожидания клиентов, не выгорая свои команды. Хотя искусственный интеллект используется в отрасли уже несколько лет для помощи командам поддержки клиентов, это чаще всего были “прикрепленные” одноканальные системы, т.е. примитивные чат-боты и автоматические системы триггеров электронной почты. Это недостаточно, чтобы удержать современных клиентов. Власть персонализации, основанной на ИИ, является ключом и была доказана для повышения удовлетворенности клиентов до 20%.

Самая передовая персонализация, входящая на рынок, – это через автономных агентов ИИ, и с ними, полуавтономных работников, которые, помимо ответов на запросы о продуктах, могут помочь в их выполнении, поскольку они начинают учиться логике бренда в реальном времени. Критически важно для человеческих агентов, что этот стратегический расширение будет ключом к сохранению ценности людей.

Традиционные рабочие процессы “точка-и-щелчок” против разговорных интерфейсов

Глобальный рынок электронной коммерции огромен и быстро меняется. Например, продажи, как ожидается, достигнут 6,3 триллиона долларов в этом году, и более половины (59%) будут через мобильную коммерцию, поскольку клиенты все чаще обращаются через Amazon Buyer-Seller Messaging, eBay, Shopify, электронную почту, Instagram DM, Facebook Messenger, WhatsApp, живой чат и многое другое. К 2028 году этот процент, как ожидается, увеличится до 63%.

В результате поддержка клиентов должна работать эффективно на всех этих каналах, и традиционные рабочие процессы “точка-и-щелчок” не могут удовлетворить это. Жесткие, предопределенные пути, отсутствие интеграции заказов в реальном времени и плохая масштабируемость для сложных запросов создают эти проблемы. Наиболее критично, что эти рабочие процессы часто не могут мостить разрыв между различными каналами продаж.

К счастью, разговорный ИИ может решить эти проблемы и улучшить опыт клиента. Технология включает в себя чат-боты и помощников агентов, которые позволяют бизнесу взаимодействовать с клиентами в реальном времени, предоставлять персонализированные рекомендации, обрабатывать запросы и облегчать транзакции. Это может включать последовательность голоса бренда, при которой каждый ответ запрограммирован на соответствие тону, терминологии и политике компании. Разговорный ИИ не только может быть обучен для соответствия конкретным стандартам бренда, но и помочь обеспечить, чтобы клиенты получали последовательную коммуникацию на любых каналах, которые они используют. Эта последовательность имеет решающее значение для построения доверия клиентов.

В результате разговорные интерфейсы все чаще заменяют традиционные рабочие процессы, и продавцы уже начали получать выгоду. Генеральный директор Walmart раскрыл в последнем отчете о прибыли, что клиенты, использующие его ИИ-инструмент для шопинга “Sparky”, делают заказы на 35% больше, чем те, кто не использует его. Поддерживая это, наши последние данные по 300 рынкам, веб-магазинам и социальным каналам показывают, что бизнес, использующий возможности ИИ, может решить до 73% больше запросов клиентов без увеличения штата. Чем более удовлетворен клиент, тем более вероятно, что он совершит покупку. Аналогично Walmart, мы обнаружили, что ИИ-чат-боты связаны с конверсионными ставками, примерно в 4 раза превышающими те, которые без ИИ.

ИИ-инструменты поддержки клиентов оказываются революционными для взаимодействия, предлагая бесперебойное объединение между услугами и продажами и круглосуточными взаимодействиями.

Потребительский агент встречает агента бренда

Рост разговорного ИИ не только охватывает взаимодействия между человеком и агентом – где клиенты используют поиск через системы, такие как ChatGPT, построенные直接 в крупные розничные и рыночные платформы – но в этом году значительная часть взаимодействий клиентов будет происходить агент-к-агенту. В результате следующая трансформационная фаза как технологии, так и отрасли электронной коммерции

Были различные прогнозы о том, как агенты ИИ будут развиваться в ближайшем будущем. С последними разработками мы уже превзошли агентов, ограниченных реактивной автоматизацией. В начале 2026 года большинство бизнесов и людей начинают знакомиться с “цифровым стажером”-агентом, который функционирует как сотрудник, а не простой помощник. Но другой сдвиг на подходе, взаимодействия между человеком и агентом становятся агент-к-агенту. Для электронной коммерции это то, где машина клиента взаимодействует напрямую с машиной бренда.

Технология, чтобы сделать это возможным, уже выходит на рынок. Например, и OpenAI, и Google запустили свои собственные инструменты коммерции агентов. Технология, хотя еще и в экспериментальной фазе, выходит за рамки возможностей генерического helpdesk – ограниченного визуальными данными и чатами – имея беспрецедентную возможность связать важные детали заказа напрямую с вопросами поддержки клиентов. Это “цифровой рукопожатие” между потребителями и брендами, позволяющее ИИ-агентам действовать как уполномоченные покупатели. Другими словами, пока ИИ действует и решает проблемы, человеческий клиент может сидеть и ждать результатов от сверхбыстрых обменов между машинами.

Таким образом, реальный сдвиг, происходящий, – это скорость. Разговоры, которые раньше занимали минуты, постепенно сжимаются в одну субсекундную, автоматизированную транзакцию. Для электронной коммерции это разделит розничных продавцов с объединенными данными от тех, кто все еще сшит вместе фрагментированными системами, т.е. несвязанными потребительскими платформами. Первая группа сможет легко взаимодействовать с машинными клиентами, но вторая не сможет участвовать.

Возрождение моделей “решение-сначала”

Модель “точка-и-щелчок” доминировала в электронной коммерции более двух десятилетий, но чтобы соответствовать современным требованиям потребителей, эта модель является фатально ошибочной. В ответ巨альные изменения в операциях электронной коммерции происходят. Мы сейчас находимся в переходной фазе к моделям “решение-сначала”. Модели, которые позволяют ИИ проверить запас, подтвердить время доставки и проверить возвраты. Эти модели также позволяют бизнесу взаимодействовать с межагентной коммуникацией.

Клиент больше не является просто человеком с мышью, но все чаще ИИ-агентом. Эти машинные клиенты не просматривают веб-сайты; они обмениваются данными. Чтобы остаться видимыми для этих покупателей, бренды должны иметь свои собственные ИИ-агенты, которые могут читать данные заказа и действовать мгновенно.

Ключевое сообщение здесь заключается в том, что команды электронной коммерции должны оставаться на вершине инноваций. Более чем когда-либо ожидания клиентов формируются возможностями ИИ: скоростью, персонализацией и круглосуточной службой. Человеческие команды одни не могут удовлетворить эти высокие требования “всегда-включено”. Автономные работники и автономные покупатели представляют новую цифровую экономику, оставляя позади ручные трения, которые когда-то определяли розничный опыт.