De ce revoluția cumpărăturilor cu AI ar putea să se întoarcă împotriva retailerilor
Retailerii au toate motivele să fie interesați de inteligența artificială. Un asistent de cumpărături care răspunde la întrebări la orice oră, compară produse instantaneu și oferă recomandări personalizate pare un câștig atât pentru clienți, cât și pentru companii. Însă tehnologia poate impresiona, în timp ce experiența utilizatorului dezamăgește.
Un client întreabă un asistent AI dacă un laptop este potrivit pentru facultate. Instrumentul răspunde încrezător și imediat, dar omite o cerință software esențială. Sau un asistent de supermarket propune substituiri care ignoră o preferință alimentară. Sunt exemple ipotetice, dar ilustrează cum o interacțiune cu AI poate părea eficientă fără a satisface nevoile reale ale clientului.
În Australia, Buddy de la Bunnings și Olive de la Woolworths arată cum cumpărăturile conversaționale intră în retailul mainstream. Alexa for Shopping de la Amazon, introdus în versiune beta pentru clienți australieni selectați, poate ajuta utilizatorii să cerceteze produse și să compare opțiuni. Sparky de la Walmart oferă asistență similară în Statele Unite. Sunt exemple ale ceea ce spun retailerii că sistemele lor sunt proiectate să facă, nu dovezi că fiecare cumpărător are o experiență bună.
Miza crește pe măsură ce AI trece de la a răspunde la întrebări la a acționa. O recomandare greșită este incomodă; o achiziție greșită sau o divulgare nedorită de informații personale ar putea fi mai grave. Această diferență între capacitatea tehnologică și încrederea clientului a motivat o cercetare publicată în Journal of Retailing.
În opt studii, cercetătorii au dezvoltat și testat o nouă modalitate de a evalua modul în care clienții acceptă serviciile de retail bazate pe AI. Acceptarea are opt dimensiuni distincte: personalizare, acuratețe, siguranță, viteză, confort, umanizare, amabilitate și emoționalitate. Practic, clienții sunt interesați dacă AI oferă o experiență utilă, fiabilă și ușor de gestionat și dacă interacțiunea pare potrivită, nu stânjenitoare sau impersonală.
Un instrument AI poate excela la viteză, dar să aibă probleme la acuratețe. Poate suna vesel, dar să lase utilizatorii să se întrebe ce se întâmplă cu datele personale. Iar o interacțiune foarte asemănătoare cu cea umană nu este neapărat soluția potrivită pentru fiecare client sau sarcină.
Analizele au arătat că o acceptare generală mai mare era asociată cu o recomandare mai frecventă, o utilizare mai intensă, o disponibilitate mai mare de a plăti și o probabilitate mai mare de adoptare a serviciilor AI. Scala s-a comportat mai bine decât mai multe alternative consacrate în eșantioanele testate. Acest lucru contează pentru că retailerii trebuie să știe mai mult decât dacă un instrument nou este accesat. Trebuie să înțeleagă de ce clienții îl acceptă sau nu.
Există un exemplu precaut din industria serviciilor. În 2024, McDonald’s a încheiat un test american al comenzilor prin drive-thru bazate pe AI după rezultate mixte, pe fondul raportărilor clienților despre comenzi incorecte. Aceste raportări nu stabilesc singurul motiv pentru care pilotul s-a încheiat și McDonald’s nu a fost examinat în studiu. Dar ilustrează de ce fiabilitatea merită atenție alături de inovație.
Managerii de retail pot acționa acum. Înainte de a lansa pe scară largă un asistent de cumpărături, pot cere clienților să evalueze acuratețea, siguranța, viteza și alte calități. Pot compara o versiune existentă cu una reproiectată. Pot investiga dacă o problemă aparent minoră, cum ar fi răspunsuri confuze despre returnări, subminează un serviciu altfel util.
Cercetarea oferă o măsură de 32 de itemi pentru diagnostic detaliat și o versiune condensată de opt itemi pentru evaluări rapide. Scopul nu este să împovăreze cumpărătorii cu chestionare. Este să ofere companiilor dovezi despre unde este nevoie de îmbunătățiri.
Desigur, cele opt dimensiuni nu stabilesc o rețetă universală. Cercetarea testează acceptarea și valoarea sa predictivă; nu arată că repararea unei singure erori de design va cauza o creștere anume a vânzărilor. Prioritățile vor varia și între un asistent de alimente și un instrument AI care ajută la achiziții scumpe.
Un retailer trebuie să recunoască și că clienții observă diferite eșecuri în momente diferite. Un detaliu de produs înșelător în timpul navigării, o reclamație gestionată prost și o îngrijorare legată de confidențialitate la finalizarea comenzii nu sunt aceeași problemă. Măsurarea acestor experiențe separat le oferă managerilor șanse mai mari să găsească slăbiciunea de fond înainte ca aceasta să devină parte din reputația brandului.
Revoluția cumpărăturilor nu va reuși doar pentru că retailerii adoptă rapid AI. Va reuși în măsura în care clienții găsesc aceste servicii exacte, sigure și demne de a reveni. Grăbirea fără măsurarea experienței este locul unde începe riscul de întoarcere împotriva retailerilor.
