Чому довіра споживачів вирішить переможців у комерції агентів

Електронна комерція вступає в нову фазу, в якій споживачі вже не просто шукають товари, використовуючи штучний інтелект, але починають довіряти йому поради, дослідження та навіть делегують рішення машині. За межами надання рекомендацій штучний інтелект еволюціонував, щоб просматривати, порівнювати, вибирати та навіть купувати товари від імені споживача.

Комерція агентів обіцяє максимальну зручність і мінімальну тривожність. Однак компроміс є більш глибоким: тепер це вимагає рівня доступу та довіри, який люди історично були неохочі надавати. Споживачі все частіше експериментують зі штучним інтелектом, який допомагає їм купувати щось низької вартості або повторно замовляти, але все ще вагаються, щоб повністю довіряти штучному інтелекту, щоб він справді купував для них або замість них. Ця відмінність є наступною епохою комерції агентів; рівень довіри для відкриття та покупки проти відомої покупки.

Компанії, які успішно впроваджують комерцію агентів, будуть тими, які зберігають відчуття контролю споживача, забезпечуючи швидкість і легкість.

Проблема довіри за комерцією агентів

Однією з найбільших проблем, пов’язаних зі штучним інтелектом для покупок, є глибина поведінкових даних, які ці системи можуть зібрати. Вони не тільки відстежують, що ви купуєте; вони вчаться, як ви приймаєте рішення.

З часом системи штучного інтелекту можуть виявити вагання, чутливість до ціни, лояльність до бренду та навіть тонкі сигнали, які свідчать про настрій або намір. Це створює значно розширений особистий профіль, який є набагато більш відкритим, ніж проста історія покупок, і може бути невідомим та відчуватися як вторгнення для середнього споживача.

Проблема стає ще більш складною, оскільки агентські системи залежать від все більш централізованих даних, щоб функціонувати ефективно. Для того, щоб штучний інтелект був корисним, йому часто потрібно доступ до методів оплати, місця розташування, календарів, електронної пошти та переваг у багатьох категоріях. Це поєднання створює розуміння потреб споживача в цей момент, під впливом попередніх взаємодій. Нова можливість полягає в тому, що розмови та питання ведуть до моментального розуміння, яке є неперевершеним порівняно з тим, що було можливим раніше з кліками та попередніми покупками. Однак є також можливість поганого результату. Чим більш здатна система, тим більше даних вона вимагає, і тим вище ставки стають, якщо щось пішло не так.

Іншою проблемою є перехід до систем, які завжди присутні та завжди вчаться. Ці агенти працюють найкраще, коли вони є амб’єнтними, безперервно спостерігаючи та оновлюючи інформацію про людину на задньому плані. Це піднімає знайому питання про те, скільки моніториться та коли корисна увага починає відчуватися як пасивне спостереження. Як часто ви думаєте вголос про щось і відразу ж соціальні та рекламні канали на ваших пристроях реагують контентом та товарами, пов’язаними з “думкою”? Це зараз нормальна поведінка для більшості з нас.

Коли персоналізація починає відчуватися як вплив

Є також більш тонка ризика, яка виникає навколо впливу. Коли штучний інтелект розуміє звички споживача та має право діяти від його імені, він може формувати результати покупок способами, які не є одразу очевидними.

Агенти штучного інтелекту можуть пріоритезувати товари з вищою маржею, спрямовувати до певних брендів та улюблених рітейлерів, або користуватися відомими поведінковими моделями. Це не вимагає злого наміру, щоб відчувати незручність. Це просто висновок, заснований на минулій поведінці споживача. Це саме той момент, коли розуміння є найважливішим, і де поєднання взаємодій під час відкриття є найбільш ефективним для отримання найкращого варіанту. Повторні замовлення є досить передбачуваною покупкою. Однак припущення, що одна людина хоче висококласного масла, означає, що вона хоче висококласної кави, буде прикладом помилки. Це саме місце, де запит або питання в досвіді можуть врятувати день. Запитання простого питання через агента надає можливість показати турботу та просто надати 2 варіанти. Або запитання про швидке “так” чи “ні” про товар, щоб додати до кошика. Ми можемо використовувати цей підхід, щоб уникнути бути нав’язливими або підштовхуючими та отримати те, що хоче споживач, негайно.

Границя між допомогою та підштовхуванням може стати важкою для визначення. Споживачі вже визнають, що алгоритми в соціальних медіа-каналах подають концентровані рівні контенту, щоб годувати сприйняту зацікавленість. Ця інтенсивність може досягти точки, в якій споживачі відчувають, що вони живуть у штучній бульбашці. Границя між допомогою та підштовхуванням стає ще більш важкою для визначення, коли рекомендації еволюціонують у автоматичні рішення. Саме тому довіра до комерції агентів буде залежати менше від складності штучного інтелекту самої по собі та більше від того, чи відчувають споживачі, що вони залишаються під контролем досвіду.

Споживачі хочуть допомоги І контролю

Незважаючи на ці проблеми, споживачі показали, що вони готові зробити певні компроміси, щоб скористатися штучним інтелектом для допомоги. За даними недавнього опитування Algolia, 61% споживачів кажуть, що ширше впровадження штучного інтелекту створить кращі покупкові досвіди.

Багато людей будуть ділитися деякими особистими даними в обмін на чіткі, негайні вигоди, такі як збереження часу або отримання кращих пропозицій. Вони також комфортно делегують звичайні, низькоризикові рішення, такі як повторне замовлення товарів для домашнього господарства або порівняння варіантів подорожей. Якщо результати постійно відчуваються корисними, люди часто готові прийняти певний рівень непрозорості в тому, як приймаються рішення.

Натомість встановлення меж є необхідним. Довіра починає руйнуватися, коли фінансовий контроль здається компрометованим, особливо якщо покупки відбуваються способами, які відчуваються несподіваними або несумісними з наміром споживача. Люди також реагують сильно, коли системи починають робити висновки про чутливі області, такі як здоров’я, відносини чи фінансовий стрес, без явного вводу. Саме там, де “допомога” починає перетинатися з “вторгненням”.

Прозорість також стає критичною, оскільки системи штучного інтелекту стають більш автономними. Коли користувачі не можуть легко зрозуміти, чому було прийнято рішення, довіра швидко падає. Це стає ще більш важливим, коли справа стосується грошей. 1 з 5 (20%) споживачів довіряють штучному інтелекту для покупки до 50 доларів без перегляду, але тільки 8% сказали, що вони довіряють штучному інтелекту для будь-якої суми понад 250 доларів. Помилки загалом терпимі, але тільки якщо їх легко скасувати. Незворотні або важко-кориговані помилки створюють розчарування та підірвають довіру. Аналогічно, споживачі мають мало терпимості до того, щоб їхні особисті дані були повторно використані поза контекстом, в якому вони були спочатку подані, особливо коли вони продаються або застосовуються до реклами.

У кінцевому підсумку, напруженість не просто між приватністю та зручністю. Це про контроль та делегування. Люди готові передавати завдання, але не відчуття агентності чи їхнє головне бажання бути зрозумілими; це є ядро досвіду клієнта. Коли це відчувається так, ніби система діє з ними, досвід є емпаверним. Коли це відчувається так, ніби система діє замість них, цінність швидко зменшується.

Компанії, які успішно впроваджують цю сферу, роблять нагляд простим і видимим, пропонують чіткі та гнучкі дозволи та будують довіру через послідовну, передбачувану поведінку. Коли все робиться добре, люди не відчувають, що вони відмовляються від приватності. Вони відчувають, що вони отримали нову суперсилу, (або лайфхак, чіт-код), яка стає частиною того, як вони думають про ваш бренд.