Всем привет! Сегодня хотел бы поделиться своими мыслями о том, как AI-агенты начинают фундаментально переосмысливать бизнес-ландшафт и поведение потребителей. Вы, наверное, уже заметили, что всё больше людей вместо привычного Google используют ChatGPT для поиска информации. Этот AI-агент не только интерпретирует вопросы, но и синтезирует результаты поиска, предоставляя более персонализированные ответы. Некоторые эксперты даже предполагают, что через четыре года ChatGPT может заменить Google. Для других AI-агенты становятся новым источником клиентских лидов, независимо от традиционной SEO. Без сомнения, доминирующие игроки будут сопротивляться, но быстрое принятие AI-агентов имеет гораздо более глубокие последствия для того, кто будет захватывать ценность на рынке — особенно учитывая, кто владеет конечным клиентом, что является Святым Граалем цифровой эпохи.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Давайте рассмотрим пример продуктового поиска. Ранее потенциальный покупатель мог начать с запроса в поисковых системах типа Google. Он просматривал обзоры продуктов, чтобы решить, что купить, затем искал розничных продавцов с лучшей ценой и, наконец, проходил многоэтапный процесс покупки.
Сегодня AI-агенты уже трансформируют этот процесс. Вы можете спросить у AI-портала, такого как Perplexity, о лучшей альтернативе Tesla, получить рекомендации по автомобилям для покупки, краткое описание плюсов и минусов, основанное на достоверных обзорах продуктов, и ссылки на лучшие места и цены. Осталось всего ничего, чтобы Perplexity завершил транзакцию, практически полностью устраняя влияние таких воротных держателей, как Google или Amazon, или влиятельных лиц, как бренды или личности из Instagram. Perplexity уже на полпути, запуская AI-агентов для многозадачных приложений, таких как бронирование поездок или планирование мероприятий.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Это передний край потенциально радикального сдвига. AI-агенты уже интегрированы в приложения — и все крупные игроки в области AI (OpenAI, Claude, Google и т.д.) представили агентов — но они в основном способны выполнять простые задачи. Агенты могут отвечать на вопросы типа «Можете помочь мне выбрать страховой полис?» или «Можете найти лучшую доставку, чтобы доставить запчасти клиенту?». Отсюда небольшой шаг для AI-агентов, чтобы завершить покупку и оптимизировать логистику. По сообщениям, Perplexity уже завершает покупки.
Переход к AI-агентам изменит то, как выполняется работа и кто держит власть, поскольку они контролируют доступ к конечным клиентам. Хотя многие отрасли будут затронуты, изменения начнутся там, где активности или продукты проще или более стандартизированы, например, в потребительских товарах. Эти компании часто имеют дело с относительно простыми продуктами, но сложными потоками информации, и AI-агенты могут быстро изменить роль розничных продавцов и брендов, а также то, как клиенты оценивают, принимают решения и покупают продукты. Давайте рассмотрим, как это происходит, и что компании могут сделать, чтобы подготовиться.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Краткая история пути клиента и кто держит власть
Чтобы понять, как AI-агенты могут изменить цепочку создания ценности в мире B2C, давайте быстро вспомним, как велся бизнес в эпоху до интернета. Баланс информации между розничными продавцами и брендами был относительно равным. Розничные продавцы имели доступ к данным на уровне чеков — данным о продажах, которые, хотя и не были связаны с отдельными клиентами, предоставляли информацию о том, что продавалось, в каких сочетаниях и с какой частотой. Бренды, как правило, не имели доступа к этим деталям, но могли собирать информацию о общих продажах на более широком рынке. Только сотрудничая, розничные продавцы и бренды могли получить инсайты, необходимые для разработки новых продуктов или более умных маркетинговых стратегий. Например, бренды могли проводить исследования клиентов в розничных точках для разработки новых продуктов, или розничные продавцы могли делиться историей заказов, уровнями запасов или данными точек продаж с брендами для оптимизации продаж или акций.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Однако с появлением электронной коммерции баланс сил начал смещаться. Розничные продавцы, особенно новое поколение онлайн-ретейлеров, перешли от наличия данных транзакций на уровне кассы к обладанию данными на уровне клиента. Бренды, тем временем, обычно не получили значительного доступа к дополнительным данным. В цифровую эру, где данные и доступ к клиентам правят балом, власть и прибыль перешли к розничным продавцам, которые контролируют эти данные. За последнее десятилетие мы видели, как крупные розничные продавцы, такие как Amazon, Alibaba и Zalando, превращают данные о клиентах в значительные источники дохода (например, от рекламы) и увеличивают маржу. Их огромные массивы клиентских инсайтов дают им явное преимущество над брендами или розничными продавцами, не имеющими доступа к конечным клиентам. Эта тенденция не ограничивается крупными технологическими компаниями. Более традиционные розничные продавцы также используют эту силу для улучшения своих маржей.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Восхождение AI-агентов и выравнивание розничной торговли
Глядя в будущее розничной торговли, становится ясно, что генеративный AI (Gen AI) может фундаментально трансформировать ландшафт, подобно тому, как ранее это сделала электронная коммерция. Исторически успех розничных продавцов был связан с комбинацией ассортимента, цены и местоположения. Раньше физическое местоположение магазина было ключевым — быть в правильном месте означало видимость и доступность для потребителей. Затем пришел рост электронной коммерции, который нарушил розничную среду, сместив фокус от местоположения к транзакционной эффективности. Платформы электронной коммерции начали превосходить, предлагая конкурентоспособные цены, быструю доставку и используя брендовый капитал для формирования доверия с потребителями, как мы видели на примере таких компаний, как Amazon.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
С появлением Gen AI-агентов, которые помогают потребителям в их покупательских путешествиях, мы ожидаем смещения баланса сил от розничных продавцов к брендам и AI-агентам. Это потому, что AI-агенты будут искать потребительские товары более широко, быстро и комплексно, чем люди. В то время как большинство потребителей в основном покупают в узком наборе розничных продавцов — просто слишком сложно искать везде, управлять растущим количеством аккаунтов и оценивать надежность каждого онлайн-розничного продавца — AI-агенты могут делать это и оптимизировать ключевые факторы, которые люди иногда упускают, но все же ценят. AI-агенты будут просматривать данные, которые люди считают менее предвзятыми из-за влияния компании, например, Reddit, чтобы выявить наиболее релевантные данные и предложить варианты на основе более широкого объема данных по ключевым метрикам, таким как:
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
- Цена: Какой розничный продавец предлагает самую низкую цену?
- Наличие: Есть ли продукт в наличии? Могут ли быть отправлены несколько вариантов и нежелательные легко возвращены?
- Надежность: Есть ли у розничного продавца стабильная история своевременных доставок?
- Сервис: Предоставляет ли розничный продавец разумные и простые возвраты или помощь?
- Партнерства: Сотрудничает ли розничный продавец с авторитетными платежными шлюзами и службами доставки?
Сила получения всех доступных данных по этим объективным критериям выровняет розничный ландшафт, поскольку AI-агент потребителя будет отдавать приоритет этим прагматичным факторам над лояльностью к бренду. Например, если раньше потребители, желающие купить французский рабочий пиджак, полагались на доверенные розничные магазины (например, Amazon, Zalando, Uniqlo), потому что просто занимает слишком много времени искать везде и делать точные сравнения, AI-агент может просканировать эти данные. AI-агент может предложить небольшого, менее известного дизайнера, такого как Paynter Jackets, из-за волны энтузиастов, которые любят их французский рабочий пиджак. Таким образом, в этом будущем власть сместится от розничных продавцов к тем, кто способен предоставить лучший сервис по низкой цене.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Явные победители и проигравшие
В этом новом мире мы прогнозируем явных победителей и проигравших. Такие розничные продавцы, как Amazon, с их минимальными наценками, обширной сетью доставки и гибкой политикой возврата, находятся в выгодном положении, чтобы процветать. Их способность соответствовать высоким стандартам Gen AI-агента — который будет фильтровать варианты на основе таких критериев, как цена, скорость доставки и обслуживание клиентов — укрепит их доминирование.
С другой стороны, «среднестатистические» розничные продавцы, такие как универмаги, которые не превосходят ни в цене, ни в качестве обслуживания, вероятно, будут бороться, если только не смогут использовать свои физические магазины, чтобы получить преимущество. Эти компании будут зажаты между низкозатратными, высокоэффективными игроками, такими как Amazon, и премиальными розничными продавцами, предлагающими непревзойденный сервис или эксклюзивные товары. Будущее розничной торговли не будет гонкой только за низкой ценой; розничные продавцы с высокими ценами все еще могут победить, но только если они предоставляют превосходный пакет услуг. Это включает в себя отличную доставку, легкие возвраты и сильную поддержку клиентов, создавая бесшовный и приятный опыт покупок.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Местные розничные продавцы, предлагающие уникальный опыт, все еще могут занять важное место в развивающейся розничной среде, если смогут быть замеченными AI-агентами, признающими ценность покупок на местном уровне — что будет зависеть от их способности привлечь внимание. В итоге, в мире, где данные становятся более прозрачными, уникальные впечатления будут отличительными особенностями для привлечения клиентов.
Оптимизация под AI-агенты (AAO) vs. Поисковая оптимизация (SEO)
Все это вместе предполагает потенциальный рост новой области — оптимизации под AI-агенты (AAO) — чтобы помочь розничным продавцам и брендам выделяться не только для потребителей, но и для AI-агентов. Точно так же, как SEO помогает розничным продавцам выделяться в мире электронной коммерции, так и AAO, вероятно, станет важной будущей дисциплиной.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
AI-агенты, вероятно, будут запрограммированы оценивать продукт на основе таких факторов, как качество, характеристики и отзывы. Поэтому бренды должны гарантировать, что их уникальные преимущества — будь то качество продукта, инновации или обслуживание клиентов — четко измеримы и легко узнаваемы этими AI-системами. Более того, бренды и розничные продавцы будут должны оптимизировать те источники, на которые будут полагаться AI-агенты, например, увеличивать важность ресурсов, таких как обзоры продуктов или отзывы клиентов, и их контент еще больше. Если раньше количество отзывов на Amazon было основным драйвером покупки, то теперь AI-агенты все легче будут синтезировать и действовать на основе агрегированного контента этих отзывов.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Для брендов, которые сильно полагаются на традиционные ценности бренда, не предлагая много дополнительного в плане качества продукта или дифференциации, этот сдвиг может представлять серьезную проблему. Премия, которую эти бренды исторически командовали только на основе своего имени, может пострадать, если AI-агенты будут рассматривать их как не предлагающих существенных преимуществ по сравнению с более дешевыми альтернативами.
Чтобы усложнить ситуацию, брендам придется оптимизировать свое предложение для нескольких AI-агентов одновременно. Это потому, что агрегаторы AI-агентов, такие как Poe, делают очень легким для пользователя переключение между разными агентами в поиске продуктов или услуг. Таким образом, розничный продавец не будет знать, будет ли клиент использовать ChatGPT, DeepSeek, Perplexity или любую комбинацию агентов для своих запросов. Возможно, в будущем маркетологи также будут должны изучать маркетинг AI-агентов (AAM) по аналогии с маркетингом в поисковых системах (SEM).
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Бренды, потребности покупателей и продукты
Бренды должны адаптироваться к миру, где AI-агенты принимают решения о покупках за потребителей, хотя они сталкиваются с другой проблемой: связывание своего бренда с потребностями покупателей с помощью подхода оптимизации под AI-агенты (AAO). Когда спросят о рекомендации покупки, AI-агенты, вероятно, не начнут процесс принятия решения с изучения отдельных продуктов или брендов. Вместо этого они сосредоточатся на потребностях потребителя. Это уже очевидно сегодня; на таких платформах, как Google, запросы, связанные с потребностями потребителей (например, «лучшая зарядка для телефона в поездку»), значительно превосходят запросы по конкретным продуктам или брендам. Это означает, что для того, чтобы бренд процветал, он должен четко определить, какие потребности клиентов он обслуживает и как он выделяется в их удовлетворении.
Бренды должны продемонстрировать надежность и четко дифференцировать свои продукты или услуги от конкурентов. Это особенно интересно, потому что это означает, что бренды, которые действительно предлагают что-то уникальное — будь то инновации в продукте, качество обслуживания или комбинация обоих — вероятно, будут предпочтительнее для AI-агентов по сравнению с теми, кто предлагает общие имитации. Вместо того чтобы работать с розничными продавцами для продвижения и рекомендаций продуктов, бренды должны усилить свои привлекательные качества через каналы, на которые AI-агенты сильно полагаются, такие как обзоры продуктов.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Проблема генерических продуктов
Генерические продукты — это по сути взаимозаменяемые товары: предметы с небольшой или отсутствующей дифференциацией, кроме названия бренда. Отличным примером этого является офисное освещение. В то время как Signify производит высококачественные лампочки под своим старым брендом Philips, многие генерические бренды продают почти идентичные продукты. Фактически, многие из этих лампочек производятся на тех же заводах, что делает для потребителей — или AI-агентов — трудно оправдать ценовую премию за брендовый продукт.
Для таких брендов будущее является сложным. В мире электронной коммерции потребители все еще выбирают узнаваемый бренд, даже на таких платформах, как Amazon, которые, как правило, полны генерических продуктов. Это потому, что оценка того, действительно ли аналогичный продукт так же хорош, является трудоемкой задачей. Однако по мере того, как AI-агенты становятся более эффективными в сравнении продуктов — особенно опираясь на данные, такие как отзывы клиентов и продукты, чтобы продемонстрировать эквивалентность — клиенты, вероятно, склонятся больше к более дешевым альтернативам, если бренд не сможет предложить что-то действительно отличающееся.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
Это особенно актуально для продуктов, где видимость бренда ограничена или отсутствует во время использования, таких как лампочки или другие товарные позиции. Представьте, что AI-агент выявляет, что две лампочки сделаны на одном заводе, и рекомендует (или автоматически покупает) более дешевого конкурента. В таких случаях брендам может быть сложно сохранить лояльность потребителей перед лицом более дешевых, часто столь же эффективных альтернатив.
Как брендам выделиться
Итак, как бренды могут преуспеть в этом новом ландшафте? Ключ заключается в дифференциации таким образом, чтобы AI-агенты отдавали приоритет — оптимизация под AI-агенты (AAO). Бренды должны выделяться в одном или нескольких следующих направлениях:
- Цена: Предложение привлекательной цены или недорогого варианта, который появится в поисках, управляемых AI-агентами, как защита от недорогих генерических конкурентов.
- Инновации в продукте: Создание продуктов с превосходными характеристиками, материалами или производительностью, которые выделяются в поисках AI-агентов, делая их трудными для сравнения.
- Дизайн: Предложение эстетически уникальных продуктов, которые привлекают потребителей, ищущих стиль и качество, снова выделяясь в действиях, управляемых агентами.
- Сервис: Предоставление исключительных услуг после покупки, таких как поддержка клиентов, гарантии и легкие возвраты, но таким образом, чтобы это выделялось на форумах, откуда AI-агенты будут черпать информацию.
Ярким примером этого может служить рынок беспроводных зарядных устройств для телефонов. С одной стороны, у вас есть бюджетный вариант, такой как те, что предлагает Ikea, который привлекает потребителей, желающих получать функциональность по низкой цене. С другой стороны, у вас есть премиальные бренды, такие как Zens, которые предлагают зарядные устройства с превосходной электроникой, большим количеством зарядных катушек и более быстрой зарядкой. Оба продукта обслуживают разные сегменты рынка, но в будущем будет решающим то, насколько хорошо каждый бренд коммуницирует свои уникальные торговые точки с AI-агентами.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
В заключение, бренды и розничные продавцы, которые выйдут победителями в этом новом AI-управляемом мире, — это те, кто может четко дифференцировать себя через уникальные продукты или услуги и развивать возможности оптимизации под AI-агенты (AAO), чтобы выделиться. Будь то через инновации, дизайн или исключительный клиентский сервис, эти бренды будут выделяться как для потребителей, так и для AI-агентов. С другой стороны, бренды, производящие генерические продукты и полагающиеся исключительно на узнаваемость бренда, не предоставляя дополнительной ценности, могут столкнуться с трудностями в сохранении своей доли рынка. Будущее брендов будет определяться их способностью адаптироваться к миру, где AI-агенты ведут путь потребителя — и только те, кто действительно уникален, будут процветать.
Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов
