AI-shoppingagenter endrer netthandelens landskap

Netthandelen står overfor et tidsskille. Tenk deg at du har din egen personlige shoppingassistent - en digital agent drevet av kunstig intelligens - som forstår hva du trenger, søker gjennom hele internett for de beste alternativene, og til og med kan handle for deg. Dette er ikke lenger science fiction; dette er mulig i dag!

I denne bloggposten ser jeg på hvordan AI-baserte shoppingagenter endrer netthandelens landskap, med et blikk både på dagens trender og fremtidens muligheter. Jeg deler konkrete eksempler på hva disse agentene gjør annerledes enn oss mennesker, hva netthandelsaktører bør vurdere å endre, hvilke effekter vi kan forvente på kort og lang sikt, og hvordan vi kan måle påvirkningen.

Hva er en AI-basert shoppingagent?

En AI-basert shoppingagent er rett og slett et dataprogram (ofte en chatbot eller stemmeassistent) som kan utføre shoppingoppgaverpå vegne av en bruker. I stedet for at du manuelt blar gjennom kategorier, leser produktanmeldelser og sammenligner priser, kan du beskrive behovet ditt til agenten i naturlig språk. Agenten vil forstå forespørselen, søke gjennom enorme innholdsmengder på internett eller i andre tilgjengelige datakilder, sammenligne alternativer og presentere de beste valgene for deg. Agentene kan være integrert i plattformer, som Amazons AI-shopper, Rufus, eller stå som uavhengige tjenester, som ChatGPT, Perplexity eller andre tilsvarende generative AI-er du kan spørre om anbefalinger.

Det unike er at AI-agenten ikke bare gir deg en liste med treff, slik et vanlig søk gjør. Den tolker og oppsummerer informasjonen for deg. For eksempel vil en agent kunne svare direkte på et spørsmål som “Hvilket lydanlegg passer best til en 50-tommers TV i en liten stue?” med noen få, konkrete produktforslag og begrunnelser - i stedet for at du må lese deg gjennom X forskjellige forumtråder og Y produktsider. Med stadig bedre evne til å forstå kontekst og preferanser, opptrer disse agentene mer og mer som en personlig shopper som kjenner deg.

Hvordan AI-shoppingagenter handler annerledes?

Hva gjør egentlig en AI-shoppingagent annerledes (og noen ganger bedre) enn om du skulle gjort handelen selv? Her er noen viktige punkter:

1. Lynrask sammenligning av alternativer

En menneskelig shopper kan kanskje sammenligne et dusin produkter før øynene blir tunge. En AI-agent derimot kan i løpet av sekunder analysere hundrevis av produkter opp mot kriteriene du har satt. Den leser spesifikasjoner, priser og anmeldelser i rekordfart. Resultatet er at du får et mye bedre beslutningsgrunnlag enn om du selv måtte gjøre grovarbeidet.

2. Dypdykk i nisjeprodukter

Har du noen gang prøvd å finne et veldig spesifikt produkt, kanskje en reservedel eller en unik gave, og følt at det var som å lete etter nålen i høystakken? AI-agenter er ikke redde for denne typen oppgaver. Fordi de kan tråle gjennom store databaser og kataloger, kan de finne “gullkorn” av nisjeprodukter som du eller Google-søket ditt lett kunne oversett.

For ikke lenge siden kjøpte jeg en ergonomisk kontorstol. Jeg ville ha et kvalitetsprodukt, for jeg bruker en del tid i stolen, og jeg forventer å ha den i mange år. Jeg har lite greie på kontorstoler, og kjenner til noen få grossister som jeg har hørt om i radioreklamer. Jeg syntes ikke de presenterte produktene grundig nok, og klarte ikke å skille alternativene fra hverandre.

Da jeg presenterte dette behovet for en AI-agent, fikk jeg flere alternativer, med produktbeskrivelse og oppsummeringer av tilbakemeldinger fra brukere. Jeg endte til slutt opp med en Herman Miller Embody, en fantastisk stol! Det ironiske her, er at jeg valgte denne fordi jeg fant en lokal forhandler som hadde denne i sitt showroom, slik at jeg kunne prøve den. Samtidig hadde jeg kanskje ikke vurdert den, om det ikke hadde vært for hjelpen fra shoppingassistenten.

3. Objektiv og uten menneskelige skjevheter

Vi mennesker lar oss ofte påvirke av bias - bevisst eller ubevisst. Det kan være alt fra å favorisere et kjent merke uten å sjekke om et ukjent er like bra, til å bli villedet av glanset markedsføring. En godt konstruert AI-shoppingagent vil i prinsippet være mer objektiv. Den bryr seg ikke om merkevareimage eller reklame. Bare faktaopplysninger. Har et ukjent merke bedre spesifikasjoner til lavere pris, vil agenten kunne fremheve dette - selv om du aldri har hørt om det og ikke ville vurdert det. Den kan også unngå vanlige menneskelige feilslutninger; for eksempel lar den seg ikke blende av at et produkt er pent pakket inn eller at det står “bestselger”, hvis ikke produktets data faktisk underbygger kvalitet.

Kort sagt, agenten er immun mot hype.

4. Oppsummerer andres erfaringer effektivt

Før vi kjøper noe, er mange av oss innom produktomtaler og tester. Men dette tar mye tid, og avhengig av hvor mye vi bryr oss om produktet vi ser etter, er det ikke alltid vi prioriterer det. AI-agenter kan raskt analysere all tilgjengelig feedback og trekke ut essensen. De kan fortelle deg “90% av kjøperne av denne støvsugeren nevner at batteritiden er glimrende, men noen få trekker for høy lyd”, uten at du må lese en eneste anmeldelse selv. Agentene bruker produktbeskrivelser, FAQ og kundeomtaler, både fra nettbutikkene og uavhengige forum som Reddit eller Facebook, for å svare på spørsmål som “Er denne kaffetrakteren lett å rengjøre?”. Dette sparer tid og gjør at du får med deg alle fordeler og ulemper ved et produkt på et øyeblikk.

Shoppingagenter kan gjøre alt forarbeidet

Shoppingagenter kan gjøre alt det kjedelige og tunge forarbeidet for deg, i en skala og hastighet som ingen menneskelig shopper kan matche. Samtidig kan de lære preferansene dine og gi deg skreddersydde råd, uten å falle for markedsføringsknep. Det betyr at du som forbruker kan ta bedre beslutninger på kortere tid. Men hva med dem som driver nettbutikkene? Hvordan skal de forholde seg til denne nye arten av super-shoppere?

Er netthandelen forberedt? Hva butikkene bør gjøre

For nettbutikker og merkevarer kan AI-shoppingagenter oppleves både spennende og litt urovekkende. Plutselig sitter det en algoritme mellom deg og kundene dine, og den siler vekk alt den ikke anser som relevant for sluttbrukeren. Du mister tilgangen på verdifulle sporingsdata om brukeradferd, interesser og andre profileringsdata.

Som figuren viser, kan en nettbutikk lære mye om en bruker gjennom måler. Hvor lenge de er inne på et produkt, f.eks. et par sko, kan si noe om at brukeren er i kjøpsmodus for denne produkttypen. Hun kommer igjen med faste intervaller, og handler så og så ofte.

Disse mønstrene blir ikke mulig å fange opp når en AI-agent er mellom deg og kunden.

Her har samme kunde bedt en shoppingagent om nye sko, som skal være røde, komfortable og billige. Agenten besøker flere nettbutikker, men legger igjen begrenset med spor. Nettbutikkene kan kanskje identifisere at besøket er gjort av en agent, men vet ingenting om brukeren bak, når neste handel kommer til å være, eller hvilke produkter brukeren er interessert i.

Hva skal til for at nettopp dine produkter blir valgt av en AI-assistent? Her er noen endringer netthandelsaktører bør vurdere:

1. Berik produktdataene dine

Shoppingagentene lever og ånder for data. Jo bedre og mer strukturerte produktdata du tilbyr, desto lettere blir det for en AI å forstå at akkurat ditt produkt passer kundens behov. Dette betyr detaljerte spesifikasjoner, høyoppløste bilder, og kanskje viktigst - strukturerte data.

Hvis agentene kan lese ut nøyaktig mål, materialer, størrelser, kompatibilitet osv. uten tvetydighet, stiller du sterkere. Det kan også bety å inkludere mer kontekst i beskrivelsene - f.eks. brukstilfeller, ikke bare tekniske tall. Husk at en AI allerede i dag trekker inn informasjon fra produktbeskrivelse, Q&A og anmeldelser for å svare kunder. Hvis disse kildene er mangelfulle for dine produkter, vil agenten ha lite å gå på og kanskje ignorere dem.

2. Tilby åpne API-er og integrasjoner

Tenk deg at en uavhengig shoppingassistent vil inkludere din nettbutikk i sine søkeresultater. Vil den kunne få tak i dataene? Åpne API-er for produktinformasjon, tilgjengelighet og priser blir stadig viktigere. Aktører som ønsker å være synlige for AI-agenter, bør vurdere å lage utviklervennlige grensesnitt som disse agentene kan bruke for å hente oppdatert info, og kanskje til og med legge inn bestillinger. Vi kan trekke en parallell til hvordan nettbutikker tidligere måtte tilpasse seg søkemotorer: de som åpnet opp for Google (gjennom SEO-tiltak som sitemap, strukturert data osv.) ble belønnet med synlighet. Nå kommer runden med å åpne opp for AI. En Harvard Business Review-artikkelomtaler dette som “AAO”, AI agent optimization, og spår at det vil bli like viktig som SEO har vært i tradisjonell netthandel. Med andre ord, du må gjøre butikken din lett fordøyelig for algoritmene.

3. Optimaliser for agenten, ikke bare for mennesket

Relatert til punktet over bør man begynne å tenke på hvordan produktene fremstår gjennom agentens øyne. Tradisjonell markedsføring fokuserer på hva som overbeviser mennesket: Fine bilder, fengende slagord, spill på følelser... En AI bryr seg lite om dette dersom ikke underliggende data og tilbakemeldinger støtter det. Kanskje må man i større grad fremheve objektive kvaliteter: Hvis du vet at agentene rangerer produkter etter f.eks. kundetilfredshet, pris og kvalitet, gjelder det å levere på nettopp disse faktorene. Det kan også bli aktuelt å gi AI-agentene tilbakemeldinger. For eksempel hvis agenten gir gale svar om ditt produkt, bør du ha mekanismer for å rette opp (litt som å håndtere SEO-feil eller negative anmeldelser i dag). Vi kan se for oss at akkurat som man i sin tid lærte knep for å havne høyt på Google, vil det komme en hel praksis rundt å optimalisere for AI-agenter.

4. Samarbeid der det trengs

Noen netthandelsaktører vil kanskje lage sine egne agenter (slik Amazon har gjort med Rufus for sin plattform), men mindre aktører vil neppe ha ressurser til det. Det kan derfor lønne seg å spille på lag med de uavhengige agentene som dukker opp. Hvis f.eks. en populær AI-shoppingapp begynner å dominere hvordan folk finner produkter, gjelder det å være representert der. Det kan bety alt fra å delta i åpne kataloger, bli med i partnerprogrammer eller tilpasse seg standarder som disse agentene bruker. Kort sagt: Vær der kundene-, eller kundenes agenter, er.

5. Gjennomgå forretningsmodellen din

Dette punktet er litt mer langsiktig, men verdt å nevne. Hvis AI-agenter i økende grad tar kontroll over kundereisen, hvem “eier” da kunden? I dag kommer kundene kanskje direkte til nettbutikken din og du kan bygge lojalitet. I morgen kan det hende kundene bare gir sin agent noen føringer; "jeg liker merket X, men finn det billigste stedet det selges", og lar agenten ordne resten. Da kan lojaliteten ligge mer hos agenten enn hos deg som butikk. Dette kan tvinge frem nye modeller, f.eks. at butikker betaler for å bli anbefalt (en slags annonsering gjennom AI) eller at de må konkurrere enda hardere på pris og kvalitet siden agenten kutter ut "støyen". Å være i forkant og tenke gjennom hvordan din butikk kan forbli relevant - kanskje ved å tilby eksepsjonell kvalitet som agenten verdsetter, eller unike produkter ingen andre har - blir viktig.

Observérbare trender: Fra Amazon Rufus til ChatGPT som personlig shopper

AI-shoppingagenter er ikke bare teori - de er allerede her i ulike former. La oss se på et par eksempler fra virkeligheten som illustrerer hvor utviklingen står akkurat nå:

Amazon Rufus - din personlige hjelper på Amazon

I 2024 introduserte Amazon en generativ AI-basert shoppingassistent kalt Rufus, integrert i Amazon-appen og nettsiden. Rufus lar kundene stille spørsmål i naturlig språk mens de handler. Du kan spørre “Hva er forskjellen på disse to TV-modellene?” eller “Hvilken hårføner passer for krøllete hår?”, og Rufus svarer øyeblikkelig og detaljert. Dette gjør at en gigantisk markedsplass som Amazon føles oversiktlig for sluttbrukeren. Siden lansering har amerikanske kunder tatt i bruk Rufus flittig, og tilbakemeldingene tyder på at folk sparrer med Rufus for å ta bedre valg. Amazon har med andre ord gitt oss en smakebit på hvordan AI kan veilede oss gjennom en ellers overveldende produktjungel.

Produktanbefalinger fra ChatGPT - den uoffisielle personlige shopperen

Samtidig har generative AI-er som ChatGPT, Gemini og Claude begynt å bli brukt som shoppingassistenter, selv om de i utgangspunktet ikke er laget for det. Mange har oppdaget at man kan spørre ChatGPT om f.eks. "Hva er de beste trådløse øreproppene til under 2000 kr for løping?", og få et godt sammendrag av alternativer. Det som skjer da er at ChatGPT har gått igjennom en enorme mengde nettinnhold (produktdata, produktanmeldelser, tester, spesifikasjoner) og gjøre vurderinger basert på dette, opp mot brukerens personlige behov og preferanser. Folk hopper rett og slett over Google-søket og går rett til svaret. Man ser allerede at trenden med å bruke AI direkte har begynt å utfordre tradisjonelle søkemotorer.

Selv har jeg benyttet AI-agenter til shopping i flere måneder. Det gjør meg oppmerksom på alternativer jeg ellers ikke ville ha kommet over, jeg blir sikrere på at mine helt konkrete behov blir dekket, og jeg tar mye bedre kjøpsbeslutninger.

OpenAI har også notert seg denne bruken og begynt å legge til funksjoner for å gjøre ChatGPT bedre til nettopp shopping: Den kan søke opp fersk informasjon online. Tidligere fantes det flere plugins som ga netthandelsfunksjoner. Nå er plugins avviklet, men løsninger som Operator (tilgjengelig i USA), tar sikte på å kunne gjennomføre en store deler av de fleste kjøpsflyter.

Andre aktører

Amazon og OpenAI er ikke alene. Google eksperimenterer med lignende konsepter via sin søkemotor (f.eks. deres AI-drevne Shopping Graph og nye generative svar i søkeresultater). Det finnes egne startups som lager "personlige shoppingbot-er" for ulike nisjer. Og i Kina har man sett integrasjon av shoppingagenter i super-apper som WeChat. Poenget er: trenden brer om seg globalt, på tvers av plattformer. Det er trolig den som kontrollerer shoppingagenten, som vil kontrollere kundestrømmen i fremtiden.

Effekter på kort sikt: Endrede kjøpsmønstre

Allerede i dag begynner vi å se tegn til at shoppingagentene påvirker kjøpsmønstrene våre. På kort sikt - la oss si de neste par årene - forventer jeg noen klare effekter:

Kunder tar snarveier i produktjakten

I stedet for den tradisjonelle kundereisen der man søker på Google, klikker seg inn på ulike nettbutikker, leser blogger og forum, ser vi at flere går rett til en samtale med AI-en for å få anbefalinger. Dette endrer trafikkmønstre. Nettbutikker kan oppleve en nedgang i organisk trafikk fra Google på typiske “best i test” eller “hvilken X skal jeg velge?”-søkeord, fordi folk simpelthen ikke søker på den måten like ofte. Samtidig kan trafikk fra nye kilder øke - f.eks. klikk fra en AI-assistents grensesnitt. I praksis kan vi få færre besøk som starter på forsiden; i stedet kommer brukeren rett inn på en produktside anbefalt av en agent. Dette betyr at kunder bruker færre klikk på å komme til et kjøp, og de hopper over mange av stegene vi i dag tar for gitt.

Mer treffsikre kjøp og dermed høyere konvertering

Når en kunde endelig klikker seg inn i butikken din via en AI-anbefaling, er sjansen stor for at vedkommende allerede er ganske overbevist. Agenten har kanskje forklart hvorfor akkurat ditt produkt passer. Dette øker sannsynligheten for konvertering - altså at besøket leder til et salg - sammenlignet med “kald” Google-trafikk der kunden fortsatt er i research-fasen. Nettbutikker kan derfor se at konverteringsratene skyter opp for trafikken som kommer fra AI-agenter, selv om volumet av slike besøk i starten er lite. Dette kan være positivt for de som er anbefalt: De får mer salg per besøk. Baksiden er selvfølgelig for de som ikke fanges opp av agentene: de kan merke en dropp i både trafikk og salg uten helt å forstå hvorfor, dersom de ikke følger med

AI-genererte misforståelser

I en overgangsfase kan kundeservice og støttefunksjoner få nye typer spørsmål. For eksempel: “Jeg spurte ChatGPT om dette produktet og den sa det tålte vann - stemmer det?” Kunden kommer altså med informasjon fra en tredjeparts AI som butikken må forholde seg til. Det kan bli noen runder med å avklare misforståelser skapt av AI her og der, spesielt før teknologien er helt moden. Nettbutikker bør derfor følge nøye med på tilbakemeldinger: Hvis mange kunder spør om noe rart de "har hørt", så er det kanskje en AI-assistent som har formidlet noe unøyaktig som du bør korrigere ved å skrive dette på en måte som ikke kan misforståes. Heldigvis vil nok agentene bli bedre raskt, slik at dette ikke blir et langvarig stort problem.

Tidlige signaler i dataene

Allerede på kort sikt kan man begynne å måle effektene. For eksempel kan nettbutikker spore andelen trafikk som kommer via AI-agenter. Dette er ikke alltid rett frem, men man kan se etter visse mønstre: Trafikk som kommer direkte til dype produktsider uten søkereferanser, eller via spesifikke nye domener/partnere. Noen AI-verktøy vil kanskje identifisere seg via brukeragent eller spesialparametere. Uansett vil det være lurt for analytikere å opprette nye segmenter i webanalysen og se om “AI-henviste” besøk oppfører seg annerledes enn tradisjonelle. I tillegg kan man følge konverteringsrater over tid og se om en økning korrelerer med økt bruk av AI blant kundene (f.eks. gjennom kundeundersøkelser som spør "brukte du en tjeneste som ChatGPT i forkant av dette kjøpet?"). Kort sagt: Smarte aktører vil tidlig begynne å måle effekten av AI-agentene på sine tall, for å tilpasse seg proaktivt.

På lang sikt: Et helt nytt handelsøkosystem?

Ser vi litt lenger frem i tid - kanskje 5 til 10 år - blir det virkelig interessant. Om AI-shoppingagenter blir så utbredt som mange spår, kan netthandelslandskapet endre seg fundamentalt. Her er noen fremtidsvisjoner og mulige effekter på lang sikt:

Fullstendig agentbasert kjøpsflyt

Vi kan nå et punkt der hele kjøpsreisen er automatisert via agenten. Du som forbruker trenger knapt å løfte en finger. Tenk deg at klesskapet ditt har en AI som kjenner stilen din; den foreslår nye antrekk hver sesong, bestiller hjem prøver, og returnerer det du ikke likte - alt skjer i bakgrunnen. Eller kjøleskapet ditt vet at du er tom for skinke og ost, og agenten bestiller automatisk. Dette er “zero-click”-konseptet: Rutinekjøp skjer uten at du involveres aktivt. Selv ved større kjøp vil kanskje agenten gjøre 90% av jobben - den finner alternativer, forhandler pris (ja, dette var faktisk et hett tema allerede i 2006, på masterstudiet mitt!), og legger frem 1-2 toppvalg til deg: "Her er to tilbud på den nye sofaen du ønsker deg, jeg anbefaler det første basert på kvalitet og pris". Du trykker "OK" - ferdig. Kjøpsflyten er da helautomatisert med deg kun som beslutningstaker på slutten. Dette vil revolusjonere komforten ved netthandel, men også øke avhengigheten av at agentene faktisk treffer blink på preferansene våre.

Færre, men større markedsplasser

Når AI-agentene tar over mye av navigeringen, kan det skje en konsolidering i hvor de henter produkter fra. Det er to mulige veier her, og det blir spennende å se hvilken som vinner frem:

På den ene siden kan de største markedene og plattformene bli enda sterkere. For eksempel, hvis Amazon har den mest komplette produktdatabasen og effektive logistikken, så vil mange agenter foretrekke Amazon for å sikre kjapp levering og pålitelig service. Da kan Amazon vokse ytterligere, og det blir færre aktører totalt som dominerer (altså færre, men enda større markedsplasser).

På den andre siden kan uavhengige AI-agenter føre til økt konkurranse ved at de nettopp hopper mellom flere butikker for å finne beste deal. En agent er lojal kun mot brukeren sin, ikke mot en bestemt butikk. Som en analyse formulerte det: Agentene kan eliminere plattform-avhengighet og aggregere data på tvers av markedsplasser for å gi brukeren det beste tilbudet, helt uten forhandler-bias.

I et slikt scenario kan mindre butikker få like mye synlighet som de store, så lenge de har et godt tilbud som agenten fanger opp. Men selv da kan det hende at distribusjonen skjer via en håndfull knutepunkter - f.eks. at alle små butikkene må være på Shopify, Amazon Marketplace eller lignende for å koble seg på agentene. Så uansett ser jeg for meg et økosystem der integrasjon og koblinger betyr mer enn fysisk beliggenhet og markedsføringsmakt. De som tilbyr de beste dataene og avtalene, vinner eksponeringen hos AI.

Automatisert personalisering på et nytt nivå

Personalisering i netthandel er ikke nytt - mange nettbutikker prøver å vise deg produkter basert på det du har kjøpt før eller sett på. Men med AI-agenter kan personaliseringen nå et helt nytt nivå, fordi agenten følger deg, ikke butikken. Din personlige shoppingagent vil kjenne til preferansene dine på tvers av alle typer kjøp: Klær, mat, elektronikk, alt sammen.

Over tid lærer den hva du likte og ikke likte. Den kjenner budsjettet ditt, din stil og dine verdier. På lang sikt kan dette bety at to mennesker som søker etter det samme formålet, kan få vidt forskjellige anbefalinger fordi agentene kjenner dem så godt.

Kundereisen blir hyper-personalisert: Alt du ser av forslag er skreddersydd deg. For butikker betyr dette at generelle markedsføringstiltak treffer dårligere - man må kanskje i stedet “snakke” til agentene med personalisert innhold.

Vi går fra å segmentere i store grupper til å segmentere ned til individet via agentene. Et slikt nivå av personalisering kan øke kundetilfredsheten (man føler alt er relevant), men vi kan miste mulighetene til å oppdage av noe helt uventet.

Nye maktforhold og mellomledd

Dersom agentene virkelig blir mellomleddet for mesteparten av handel, dukker spørsmålet opp: Hvem styrer agenten? Her ligger det en potensiell maktforskyvning.

I dag har de største plattformene, som Amazon og Google - men også Komplett og Finn.no - mye makt fordi kundene går direkte til dem. I morgen kan kundene gå til frittstående AI-agenter. Da vil kontrollen skifte til de som utvikler de beste agentene eller løsningene for handel.

Kanskje vi får se nye "økosystem-kriger", som Android vs iOS, bare at det handler om AI-shoppingassistenter: Vil du bruke Amazons økosystem (der agenten forblir innen Amazon-universet), eller en åpen agent som vurderer hele nettet for deg? Hvem eier kunden i dette bildet? Det er et viktig spørsmål.

Noen spår at verdikjeden i retail kan bli snudd på hodet - at produsenter/merker får en tettere direkte linje til forbrukerne via AI-plattformene, mens tradisjonelle detaljistledd blir mindre synlige. Vi kan ende opp med at noen få AI-plattformer "eier" kundelojaliteten, og at butikker og merker må forhandle med dem for å bli anbefalt, på samme måte som man i dag jobber med søkemotoroptimalisering og annonser for å synes hos Google. Forskjellen er at det kan bli enda mer treffsikkert - den agenten som virkelig vinner forbrukernes tillit, vil sitte i førersetet.

Forbrukeradferd og forventninger endres

På lang sikt vil også vi som kunder endre måten vi tenker om kjøp. Fremtidens kjøpere kan venne seg til at "hvis jeg ikke kan finne det gjennom agenten min, bryr jeg meg ikke". Vi kan bli mer utålmodige med tradisjonelle nettsider som krever at vi selv gjør jobben.

Terskelen for å prøve nye ting kan bli lavere når agenten holder deg i hånden - f.eks. prøve noen nye sko du aldri har hørt om, fordi AI-en sier det passer deg perfekt. Samtidig kan noe av gleden ved å "shoppe rundt" endres; kanskje shopping blir mer målrettet (agenten tar vekk mye av den tilfeldige "window shopping"-biten).

For noen vil dette være en lettelse, for andre kanskje litt trist hvis man faktisk liker å surfe rundt. Uansett, kjøpsmønstre i stor skala vil skifte. Vi kan få færre spontane kjøp basert på butikkens lokke-tilbud, og flere planlagte kjøp basert på faktiske behov analysert av en AI. Fra et miljøperspektiv kan dette være en god ting!

Slik kan vi måle effekten av AI-agenter

Når disse endringene skyller innover netthandelen, hvordan kan vi egentlig vite hvor stor effekten er? Hvilke data og metoder kan fortelle oss om dette? Her er noen tilnærminger:

Andel trafikk og salg via AI-agenter

Som nevnt ovenfor, blir det viktig å spore trafikk som genereres av AI-anbefalinger. Dette kan kreve litt detektivarbeid, men over tid kan det bli enklere. Hvis f.eks. OpenAIs ChatGPT-Shopify integrasjon rulles ut, vil sikkert Shopify-selgere få rapporter om hvor mye av salget som kom via ChatGPT som kanal. Tilsvarende kan Amazon gi tall på hvor mange kjøp som ble initiert via en forespørsel til Rufus.

Bruk det du har av data: Lag egne tagger for spesielle kampanjer rettet mot AI (f.eks. unike rabattkoder som kun AI-assistenten deler ut), sjekk serverlogger for mønstre, og spør gjerne kundene. Hvis du sender ut spørreundersøkelser etter kjøp, kan du inkludere spørsmål om bruk av AI-verktøy under kjøpsprosessen. Svarer en økende andel ja, så har du en klar indikasjon.

Etter hvert vil det nok komme produkter som måler AI-trafikk på samme måte som vi kjenner brukeradferdssporingen i dag.

Endringer i konverteringsrate og kundereise

Mål konverteringsrater segmentert på ulike atferdsmønstre. Kanskje ser du at kunder som kom inn på produktsider direkte (utenom forsiden) plutselig konverterer mye bedre enn før. Det kan være et tegn på at disse ikke lenger er tilfeldige besøk, men gjennomført av en agent.

Se også på bounce rate og tid på siden - en AI-henvist kunde trenger kanskje kortere betenkningstid (mål gjennom tid på siden) fordi beslutningen nesten er tatt, mens en organisk søke-kunde leser mer, og bruker lengre tid.

Sammenlign også nye kunder mot returnerende; hvis agentene drar inn nye kunder, kan de oppføre seg litt annerledes enn lojale stamkunder.

Kundereiseanalyse før-og-etter AI kan avsløre forandringer: F.eks. kan du oppdage at for visse produktkategorier hopper folk rett til "legg i handlekurv" uten å se på relaterte produkter eller kampanjer - kanskje fordi agenten allerede fortalte dem hvilket produkt de skulle ha. Dette kan måles ved å se på fluktrater fra produktsider, bruk av søkefunksjonen internt (kanskje den går ned når folk ikke lenger trenger å søke manuelt på siden), osv.

Som dere skjønner blir adferdssporing fortsatt viktig i tiden fremover!

Kundetilfredshet og returgrad

En interessant effekt å følge med på er om kundene blir mer fornøyde med kjøpene sine når de har fått hjelp av en AI. I teorien burde bedre behovsmatch gi mindre returer. Så følg med på returgrader og klager. Hvis disse går ned for de segmentene av kundene som du vet brukte AI-assistanse, er det et positivt tegn.

Kundetilfredshet kan måles via anmeldelser: Ser du en trend der produktanmeldelser oftere sier "fikk denne anbefalt av ChatGPT, og den innfrir!" eller generelt høyere ratinger, kan det tyde på at folk kjøper ting som passer dem bedre.

Også lojalitet kan måles - kommer kunden tilbake oftere når de har en AI til å hjelpe seg? Mange undersøkelser viser at folk handler mer når det er enklt å kjøpe.

Markedsandeler og agenter som kilde til leads

På bransjenivå kan man følge med på markedsandeler. Hvis en aktør som har vært tidlig ute med AI-tilpasning begynner å kapre markedsandeler, kan man anta at de surfer på AI-bølgen. Hva sier bransjerapportene om hvor mange forbrukere som bruker AI i sin shopping. Konsulentselskaper og forskningsselskaper vil garantert begynne å måle dette. Så hold utkikk etter statistikk som “X% av kundene under 30 år brukte en AI-agent til å finne produkter i 2025” og lignende. Slike tall gir en pekepinn på adopsjonen generelt.

Testing og kontrollert eksperimentering

En hands-on måte å måle effekt på er å selv gjøre eksperimenter. Hvis du har mulighet, prøv å utnytte AI-agentene bevisst og se hva det gir. For eksempel, hvis du driver en nettbutikk, kan du forsøke å optimalisere ett produkt veldig godt for en kjent agent (gjør alt du kan for at ChatGPT skal finne det for en aktuell forspørsel fra en sluttbruker: Gode data, lenker i forum, relevante historier om bruk og hvilke behov som dekkes...). La et lignende produkt være som normalt. Over tid, se om det er forskjell i salg. Dette kan gi innsikt i hvor kraftig effekten av AI-anbefaling er, isolert sett.

Til syvende og sist vil målingene fortelle oss når AI-shoppingagenter går fra å være en kuriositet til å bli en dominerende faktor. De som følger med på tallene, vil ha et forsprang i å forstå og tilpasse seg virkeligheten.

Avsluttende tanker

AI-baserte shoppingagenter representerer et paradigmeskifte i netthandel. Som vi har sett, har de potensiale til å gjøre handleopplevelsen enklere, mer effektiv og mer personlig for oss som kunder. For bedrifter betyr det både store muligheter og utfordringer: Muligheten til å nå kunder på helt nye måter, men også utfordringen med å holde seg relevant i en hverdag der en algoritme bestemmer hvilke produkter som fremheves.

Det viktigste nå er å følge med og eksperimentere. Ta i bruk de AI-verktøyene som allerede finnes, både som forbruker og som nettbutikk. Lær hvordan de tenker. Legg en strategi for hvordan du kan dra nytte av dem, i stedet for å kjempe imot. Historien har vist at teknologi som gjør ting enklere for folk som oftest vinner frem - og AI-shoppingagenten gjør netthandel mye enklere.

Det handler om at vi beveger oss mot en verden der intelligente assistenter og mennesker handler side om side. Kanskje vil du om noen år se tilbake på tiden før AI som vi i dag ser på tiden før internett - og undre deg over hvordan du klarte deg uten din trofaste shoppingagent. Spennende tider venter for både shoppere og selgere!