Что такое агентская торговля?

Что такое агентская торговля?

Для понимания агентской коммерции необходимо выйти за рамки чат-ботов и генерации контента. Это свидетельствует о более масштабном сдвиге, в результате которого ИИ становится активным участником процесса электронной коммерции, помогая связать клиентов с реализацией бизнес-процессов. Речь идёт о том, чтобы повысить вероятность совершения покупки клиентом, а не просто сделать коммерцию быстрее и проще.

Вместо того чтобы просто показывать товары покупателям для ознакомления, агентная коммерция позволяет интеллектуальным системам понимать намерения, оценивать варианты и давать рекомендации покупателям. Всё чаще агентская коммерция может даже совершать действия от имени покупателей, хотя специалистам в области коммерции всё равно потребуется целенаправленная стратегия, чтобы довести дело до этого этапа.

Эта концепция привлекла внимание, поскольку как потребители, так и корпоративные покупатели внедряют генеративный искусственный интеллект в процесс исследования продукции и принятия решений. В то же время аналитики прогнозируют значительный рост коммерческого опыта, основанного на искусственном интеллекте, в течение следующего десятилетия, при этом, по ^{оценкам}McKinsey, объем американского рынка B2C к 2030 году достигнет 1 триллиона долларов.

Однако, несмотря на ажиотаж, многие руководители предприятий по-прежнему пытаются отделить реальные возможности от отраслевого ажиотажа. Хотя перспектива использования ИИ-агентов в электронной коммерции для поиска, оценки, покупки и послепродажного обслуживания товаров выглядит привлекательной, организации по-прежнему сталкиваются с практическими проблемами, связанными с принятием клиентами, доверием, управлением и измеримой коммерческой ценностью.

Задача состоит уже не в том, чтобы понять, что такое агентская коммерция, а в том, чтобы определить, какие возможности могут обеспечить измеримые результаты уже сегодня и какие фундаментальные инвестиции необходимы для поддержки более широкого внедрения в будущем.

Определение агентской коммерции

Агентная коммерция — это модель коммерции, в которой автономные или полуавтономные агенты на основе искусственного интеллекта помогают находить товары, оценивать альтернативы, давать рекомендации по покупке и выполнять задачи, связанные с коммерцией, от имени клиентов или предприятий.

В отличие от традиционной электронной коммерции, где покупатели вручную перемещаются по веб-сайтам, сравнивают товары и совершают транзакции, агентная коммерция внедряет интеллектуальных агентов, которые могут выполнять многие из этих действий автоматически. Эти агенты работают либо на стороне потребителя, помогая покупателям найти оптимальное решение их потребностей, либо на стороне продавца, оказывая помощь в мерчандайзинге, управлении заказами, выполнении заказов, принятии решений по управлению запасами и обслуживании клиентов.

На практике клиент может просто сказать ИИ-помощнику:

«Найдите легкий ноутбук стоимостью менее 1500 долларов с длительным временем автономной работы и закажите его с доставкой на этой неделе».

Затем агент может проанализировать требования, сравнить варианты, порекомендовать продукты и, при необходимости, содействовать совершению сделки. Клиент ориентируется на результат, а искусственный интеллект берет на себя большую часть процесса. Здесь важно различать стороны покупателя и продавца. Агенты со стороны потребителей, такие как инструменты поиска на основе искусственного интеллекта, помощники и платформы для поиска товаров, помогают покупателям находить и оценивать продукты, часто перенаправляя запросы обратно в торговые точки продавцов. Сотрудники, работающие на стороне продавца, взаимодействуют с компанией, помогая командам эффективно выполнять задачи в области мерчандайзинга, выполнения заказов, управления запасами и обслуживания клиентов.

Почему агентская торговля важна?

В основе коммерции всегда лежало сокращение разрыва между намерением клиента и завершением покупки. Агентская торговля потенциально может еще больше сократить этот путь.

Сегодня потребители все чаще используют инструменты искусственного интеллекта для поиска информации о товарах, сравнения альтернатив и сбора рекомендаций перед принятием решения о покупке. Поскольку интерфейсы на основе искусственного интеллекта становятся основной точкой входа для поиска информации, перед компаниями встает новая задача: обеспечить эффективное понимание и рекомендацию их продуктов, услуг и пользовательского опыта интеллектуальными системами.

Однако значение агентской коммерции выходит за рамки простого открытия. Ключевой вывод для руководителей предприятий заключается в том, что, хотя ИИ может все чаще улавливать намерения клиентов на ранних этапах взаимодействия, ценность по-прежнему создается на этапе реализации. Точность ценообразования, наличие товаров на складе, эффективность выполнения заказов, качество обслуживания клиентов и опыт после покупки по-прежнему определяют, превратится ли интерес в доход.

Иными словами, эффективно работающие коммерческие предприятия делают больше, чем просто удовлетворяют текущий спрос. Поскольку системы искусственного интеллекта обучаются на основе результатов транзакций, продавцы, которые надежно осуществляют сделки, могут получить лучшую видимость в тех же каналах, управляемых ИИ, которые изначально направили трафик.

Как работает агентская торговля?

Агентская коммерция объединяет несколько технологий и процессов , позволяющих принимать обоснованные решения и совершать действия.

Типичный рабочий процесс может выглядеть следующим образом:

1. Фиксация намерений: Клиент выражает свою цель или потребность через диалоговый интерфейс.
2. Понимание контекста: агент ИИ оценивает предпочтения, требования, историю покупок и ограничения.
3. Оценка вариантов: Продукты, услуги и альтернативы анализируются с учетом критериев, предъявляемых клиентами.
4. Генерация рекомендаций: Агент предлагает наиболее подходящие варианты или автоматически выбирает один из них в рамках заранее определенных правил.
5. Выполнение транзакции: процесс покупки инициирован или завершен.
6. Поддержка после покупки: Агент может отслеживать доставку, отвечать на вопросы, содействовать возврату товара или оказывать постоянную помощь.

Ключевые компоненты агентской коммерции

Хотя разговорный ИИ часто привлекает к себе наибольшее внимание, успешная агентная коммерция зависит от более широкой технологической базы. Для формирования достоверных рекомендаций, автоматизации принятия решений и осуществления транзакций агентам искусственного интеллекта необходим доступ к точным бизнес-данным, операционным процессам и корпоративным системам.

Ключевые компоненты включают в себя:

Агенты искусственного интеллекта и оркестровка

Искусственный интеллект выступает в качестве уровня принятия решений в агентской коммерции. Они интерпретируют намерения клиентов, оценивают варианты, рекомендуют действия и все чаще автоматизируют отдельные части процесса покупки. Несколько агентов могут работать вместе в рамках рабочих процессов, связанных с взаимодействием с клиентами, мерчандайзингом, выполнением заказов и обслуживанием.

Единые бизнес-данные

Агентские системы полагаются на доступ к достоверным данным из всех подразделений организации, включая профили клиентов, информацию о продуктах, цены, данные о запасах, данные о поставщиках и историю транзакций. Без последовательной базы данных агенты рискуют давать неполные или неточные рекомендации.

ERP как система исполнения

В то время как агенты искусственного интеллекта обеспечивают интеллектуальную поддержку и помощь в принятии решений, системы планирования ресурсов предприятия (ERP) предоставляют операционную основу, которая преобразует решения в бизнес-результаты. Системы ERP управляют основными процессами в сфере торговли, включая управление запасами, ценообразование, закупки, выполнение заказов, финансы и операции в цепочке поставок. Для того чтобы агентская коммерция вышла за рамки рекомендаций и начала автономно выполнять действия, агенты должны быть подключены к этим системам учета и системам исполнения.

Управление

Для надежной работы агентных систем организациям необходимы структуры, определяющие, когда агенты могут действовать автономно, какие существуют ограничения, как проводится аудит решений и как обеспечивается соблюдение требований. Без надлежащего управления агентная торговля создает риски, а не устраняет их.

Примеры использования агентской коммерции

Хотя полностью автономные закупки пока остаются новой концепцией, многие компании сосредотачиваются на практических сценариях использования, которые приносят пользу уже сегодня.

К преимуществам агентской коммерции для клиентов относятся: поиск товаров, предоставление персонализированных рекомендаций, ответы на вопросы и помощь в принятии решений о покупке с учетом конкретных целей, предпочтений и ограничений. В среде B2B агенты на основе искусственного интеллекта могут поддерживать оценку поставщиков, осуществлять управляемые закупки и сложные процессы закупок, которые часто включают в себя множество заинтересованных сторон и этапов утверждения. Вот более подробное описание вариантов использования:

Опытные агенты

Они обеспечивают такие возможности, как персонализированный поиск информации, сопровождение при покупке и поддержка закупок в сегменте B2B.

Исполнители

Агенты по выполнению заказов могут оказывать поддержку в управлении заказами, организации складского учета, принятии решений по выполнению заказов, обработке исключений и многом другом.

Агенты оптимизации

Эти инструменты можно использовать для прогнозирования спроса, разработки ценовой стратегии, оптимизации ассортимента и анализа результатов после совершения покупки.

Внутри компании ИИ может помочь оптимизировать управление запасами, прогнозирование спроса, ценовые стратегии, решения по выполнению заказов и операции по обслуживанию клиентов. Агенты также могут автоматизировать рутинные задачи, такие как управление заказами, обработка исключений и поддержка после покупки, помогая командам работать более эффективно и улучшая качество обслуживания клиентов.

Эти сценарии использования зависят от прочной операционной основы. Для предоставления точных рекомендаций или осуществления транзакций агентам искусственного интеллекта в сфере электронной коммерции необходим доступ к данным о товарах, запасах, ценах, поставщиках и клиентах в режиме реального времени. Здесь решающую роль играют системы ERP, коммерции, управления цепочками поставок и бизнес-сетей, предоставляющие надежные данные и возможности выполнения, позволяющие использовать возможности искусственного интеллекта для достижения значимых бизнес-результатов.

Преимущества агентской торговли

Основные элементы агентной коммерции уже позволяют организациям применять ИИ на протяжении всего жизненного цикла коммерческих операций. Со стороны продавцов, агенты на основе ИИ могут одновременно оптимизировать стратегии мерчандайзинга, отслеживать уровни запасов, управлять обработкой заказов и поддерживать взаимодействие с клиентами. Эти возможности помогают организациям быстрее реагировать на изменения в поведении клиентов, одновременно повышая операционную эффективность. К другим преимуществам относятся:

Улучшенное качество обслуживания клиентов

Клиенты тратят меньше времени на навигацию по веб-сайтам, сравнение товаров и выполнение повторяющихся задач. Искусственный интеллект может упростить путь от намерения совершить покупку, предоставляя более релевантные рекомендации и персонализированный опыт.

Повышение операционной эффективности

Организации могут автоматизировать рутинные рабочие процессы в рамках коммерческих операций, сокращая ручной труд и позволяя командам сосредоточиться на более важных задачах. Агентные системы могут оказывать помощь в решении самых разных задач, от принятия решений по мерчандайзингу до взаимодействия с клиентами.

Более взвешенное принятие решений

Агенты искусственного интеллекта способны анализировать большие объемы данных в режиме реального времени, помогая компаниям принимать более взвешенные решения в отношении ценообразования, рекламных акций, управления запасами и выполнения заказов.

Непрерывная оптимизация

В отличие от статических систем, агентные коммерческие среды могут обучаться на основе взаимодействия с клиентами и результатов операционной деятельности. Это позволяет постоянно улучшать производительность, эффективность и удовлетворенность клиентов с течением времени.

Интеллектуальный поиск продукции

Искусственный интеллект, используемый в качестве помощника при покупках, может помочь покупателям найти товары, соответствующие их целям, предпочтениям и бюджету, без необходимости проведения обширных ручных исследований.

Персонализированный мерчандайзинг

Розничные продавцы могут использовать агентов на основе искусственного интеллекта для динамической корректировки рекомендаций по товарам, рекламных акций и контента в зависимости от контекста клиента и бизнес-целей.

Автоматизированное управление заказами

Искусственный интеллект может помочь в маршрутизации заказов, принятии решений по выполнению заказов, балансировке запасов и обработке исключений для повышения эффективности работы.

Поддержка закупок B2B

В сложных ситуациях, связанных с корпоративными закупками, агенты могут помочь покупателям сравнить поставщиков, оценить варианты, подготовить рекомендации и оптимизировать многоэтапные процессы закупок.

Обслуживание и поддержка клиентов

Агентские системы могут заблаговременно решать проблемы, предоставлять обновления статуса, отвечать на вопросы и оказывать помощь клиентам после продажи, способствуя повышению удовлетворенности и удержанию клиентов.

Проблемы внедрения агентской коммерции

Несмотря на свой потенциал, агентская торговля создает важные проблемы, которые предприятиям необходимо решить. К ним относятся:

Качество и доступность данных

Эффективность агентов искусственного интеллекта зависит от качества данных, к которым они имеют доступ. Неполная, неточная или разрозненная информация может привести к неэффективным рекомендациям и нежелательным результатам.

Доверие и прозрачность

Клиентам необходимо быть уверенными в том, что рекомендации, основанные на искусственном интеллекте , точны, беспристрастны и соответствуют их интересам. Организации должны обеспечивать прозрачность в отношении того, как принимаются и реализуются решения.

Управление и безопасность

По мере того, как агенты получают возможность совершать действия и завершать транзакции, организациям необходимо установить меры защиты в отношении авторизации, конфиденциальности, соблюдения нормативных требований и управления рисками.

Сложность интеграции

Многие организации используют множество систем для управления коммерцией, ERP, CRM, цепочками поставок и обслуживания клиентов. Создание взаимосвязанной основы, поддерживающей взаимодействие с агентами, часто требует значительной интеграции и согласования процессов. Хотя интеграция по-прежнему остается серьезным препятствием, организации, использующие единую бизнес-платформу, которая объединяет ERP-системы, электронную коммерцию, цепочку поставок и процессы работы с клиентами, зачастую лучше подготовлены к масштабированию инициатив в области агентской коммерции и более быстрому получению выгоды.

Как подготовить свой бизнес к агентской торговле

Предприятиям не нужно ждать полной автономной торговли, чтобы начать подготовку.

Начните с укрепления операционных основ, от которых зависят агентные системы:

• Улучшение качества данных и управления ими.
• Объедините коммерческие и операционные системы.
• Разработать четкие правила и процедуры надзора в области искусственного интеллекта.
• Инвестируйте в возможности автоматизации, имеющие измеримую коммерческую ценность.
• Сосредоточьтесь на результатах для клиентов, а не только на технологических тенденциях.

Организации, способные предоставлять точную информацию о продукции, отслеживать запасы в режиме реального времени, обеспечивать надежную доставку и бесперебойное обслуживание клиентов, будут иметь лучшие позиции по мере дальнейшего развития агентской коммерции.

Будущее агентской коммерции

Будущее агентской коммерции вряд ли будет определяться полной заменой коммерции искусственным интеллектом. Вместо этого, его формирование будет происходить за счет усиления сотрудничества между клиентами, предприятиями и интеллектуальными агентами.

Агентный ИИ будет и впредь играть все более важную роль в поиске информации, предоставлении рекомендаций и поддержке принятия решений. В то же время, продавцы по-прежнему будут нести ответственность за обеспечение ценообразования, наличия товаров, выполнения заказов, обслуживания и операционного совершенства, необходимых для достижения успешных результатов.

По мере роста внедрения ИИ компаниям потребуется переосмыслить способы поиска товаров, инициирования транзакций и предоставления клиентского опыта в мире, где агенты ИИ все чаще выступают в роли посредников между покупателями и брендами.

Успешными окажутся не те организации, которые обладают наиболее совершенными средствами искусственного интеллекта для управления спросом. Именно они лучше всего справятся с ценообразованием, управлением запасами, выполнением заказов и обеспечением высокого уровня обслуживания, когда возникнет спрос.

Получите больше коммерческой выгоды

Упростите процесс покупки с помощью автономной унифицированной коммерции — от намерения до реализации в масштабе предприятия.

Смотрите видео

Часто задаваемые вопросы