Äg intelligensen, vinna kunden: En handbok för detaljhandlare om agentic handel

Enligt nyligen data från Accenture 74% av världens konsumenter anger att de skulle lita på en personlig AI-agent mer än sin bästa vän för att göra ett köp på deras vägnar. Jag vet inte vad det säger om kvaliteten på moderna vänskapsrelationer, men det indikerar definitivt att agentic handel är redo att bli mainstream.

I själva verket McKinsey uppskattar att AI-agenter kommer att konservativt medla $3-5 biljoner i konsumenthandel globalt till 2030. Vi ser hur avståndet mellan avsikt och köp krymper i realtid, men de flesta detaljhandlare och e-handelsföretag är inte utformade för denna förändring.

Under många år har “en sömlös kundupplevelse” fungerat som en branschens nordstjärna, men agentic handel förändrar vad det faktiskt innebär. Det som tidigare började i butiken börjar nu i samtal på plattformar som du inte äger, formade av signaler som du troligen har outsourcat till tredje parter i utbyte mot inkrementella lyft.

Att vinna agentic handelsracet kräver att man tänker som en AI-nativ verksamhet, vilket innebär att man äger den intelligens som ligger under upplevelsen. Med andra ord måste du äga de data som lär en agent vad din kund faktiskt vill ha – innan de ens har anlänt.

Denna paradigmskift kräver att man gräver djupare i de lager som gör agentic AI-verksamhet möjlig och vidtar omedelbara åtgärder för att få övertaget i att förvärva den nödvändiga träningsdatan.

De data du ger bort är nyckeln till agentic handelns slott

En av de största utmaningarna som hindrar detaljhandlare från att vara redo för agentic handel är att de närmar sig AI genom samma lins som tidigare punktlösningar: en sökmotor, en chattbot, en rekommendationsmotor, ett genereringsverktyg för innehåll, ett visuellt sökverktyg.

Var och en löser ett smalt problem. Och medan konverteringsökningen kan visas direkt, ackumuleras all inlärning inom någon annans produkt. Samtidigt lämnas detaljhandlaren med en fragmenterad stack och ännu mer fragmenterade data.

En verkligt differentierad agentic upplevelse körs på något som dessa leverantörer inte kan (eller vill inte) ge dig: en longitudinell, ägd bild av din kund. Vad de tvekade på. Vad de kom tillbaka till. Vad de frågade om över sessioner, övergav i en varukorg och till slut köpte sex veckor senare.

När de organiseras på ett sätt som agenter kan använda, gör dessa data det möjligt att skapa vad vi kallar en intelligenslager . Detta är där avsikt tolkas och beslut fattas. Dessa beslut inkluderar lägre riskbeslut som rangordning, rekommendationer, personalisering och produktförståelse; hela vägen upp till större beslut om logistik, returer och betalningsproblem.

För de flesta detaljhandlare borde kanten som ingen kan kopiera leva i hur de förstår kunder, produkter, tillfällen, varumärkesröst och servicetillfällen. Att ta detta in i agentic handelns framtid kräver att man utnyttjar den datafastighet man redan har och bygger på den strategiskt.

Låt inte röriga data hindra dig från att bana den agentiska vägen

De flesta detaljhandlare behandlar röriga data som ett hinder för att komma igång, men en flerårig rensning för att “förbereda” sig för AI är ett dyrt missförstånd som kommer att kosta ännu mer i förlorade kunder, stigande anskaffningsutgifter och de höga avsiktsignalerna som inte fångas upp.

Detta är den ackumulerande dimensionen av agentic handel som inte fanns tidigare: en månads försening är en månad med träningsdata som dina konkurrenter genererar som du inte gör.

Så istället för att riva ut ditt PIM, OMS, CDP eller andra handelsplattformar kan du bygga ett agentiskt kontextlager som sitter ovanpå din nuvarande datalake, körs bredvid vad som redan finns där och dramatiskt påskyndar AI-innovation genom att ordna din data så att agenter faktiskt kan använda den.

Ett starkt kontextlager täcker fyra områden: produktförståelse (attribut, passform, kompatibilitet, avvägningar), kundkontext (beteende, lojalitet, beställningshistorik, uttalad avsikt), sessionkontext (vad köparen jämförde, frågade, tvekade över och lämnade i varukorgen), och affärskontext (lager, marginal, kampanjer och regler för varuhantering). Genom att bygga detta lager nu kommer fördelarna med att fånga ytterligare data att ackumuleras.

Varje sökning, varje fråga, varje uppladdad bild, varje ögonblick av tvekan omvandlas till strukturerad avsikt, och den avsikten skärper rangordning, rekommendationer, innehåll och service. Jag vill inte säga att det är en “gratis ut ur datarengöring”-kort. Du måste fortsätta förbättra datakvaliteten parallellt medan lagret staplar avsikt ovanpå. Men de detaljhandlare som agerar först kommer att äga träningsdata som alla andra kommer att önska att de hade fångat.

Ekonomiskt favoriserar att äga upplevelsen – så bygg något som inte kan störas

Detaljhandlare har traditionellt tävlat på kundupplevelse, med de bästa upplevelserna definierade som de ögonblick som känns ansträngningsfria för kunder, till och med lite magiska. Naturligtvis är verkligheten bakom magin att detaljhandlare använder vad de vet om sina kunder och kontexten runt dem för att ta bort all friktion.

SaaS har spelat en stor roll i att ta bort denna friktion, med detaljhandlare som använder tredjepartsplattformar eftersom att bygga sin egen var för dyrt. Det innebar också att välja mellan samma plattformar – vilket gjorde det svårt att uppnå verkligt differentierade upplevelser.

Men agentic programvaruteknik bryter den matematiken. Vägkartor som tidigare tog år att leverera levereras nu på månader, så det är dags att öppna bygg- eller köp-samtalet och överväga hur anpassade system kan leda till verkligt differentierade upplevelser.

Viktigare är dock att strategiskt bygga internt också kan fungera som en försäkring när det inte finns någon möjlighet att förutsäga vad morgondagen ser ut. Med gränsmodeller (och deras priser) som ständigt förändras är anpassningsförmåga det bästa sättet att säkerställa att din framgång inte är knuten till någon enskild leverantör eller leverantör. Detta görs möjligt genom att bygga ett orkestreringslager som fungerar för att välja rätt modell, verktyg eller arbetsflöde för jobbet. Med rena gränssnitt och starka dataavtal kan varje modell anslutas, dra på din portabla kontext och bevisas mot din egen data och kvalitetsmätare genom en stående utvärderingsharnesk innan du byter.

Detta betyder inte att bygga allt. Punktlösningar kommer fortfarande att vinna sträckor av kundresan. Men detaljhandlare bör också investera i en bredare AI-handelsverksamhetsmodell med delad infrastruktur, återanvändbar intelligens, interoperabla system och kontinuerlig inlärning spridd över hela organisationen.

Gör det, och du lägger grunden för att agenter kan använda för att leverera den typ av personalisering som tidigare bara var tillgänglig för de mest premium-varumärkena – tillgängligt och i skala. Framtiden för handel är inte en bättre butik eller produktsida, det är ett lärande system, en AI-aktiverad motor som förstår avsikt över hela resan, placerar den intelligensen överallt och blir smartare med varje interaktion. Om du bygger för det.