AI-системы формируют интерес потребителей к товарам, но 70% покупателей не завершают покупку. Это серьезная проблема, усугубляемая недостатками торговой инфраструктуры.
Контекст проблемы
Современные торговые системы разрабатывались более 20 лет. Они предназначены для традиционных сценариев покупок, где потребитель заходит на сайт, просматривает товары и заполняет многоступенчатую форму оформления заказа. Однако новые AI-решения генерируют интерес к покупкам вне этого сценария, сталкиваясь с неэффективностью существующих процессуальных потоков.
Несоответствие между интересом и завершением сделки
По данным института Baymard, уровень брошенной корзины остается высоким и составляет в среднем 70%. AI-помощники рекомендуют продукты, но после этого покупатели сталкиваются с традиционной, многоступенчатой формой оформления заказа, что приводит к разочарованию и отказам от покупок. Проблема в том, что текущие системы не способны обрабатывать запросы от AI-агентов, и покупателям приходится заново проходить весь путь оформления, как если бы они не имели первоначального намерения купить.
Технические препятствия
Торговая инфраструктура не была разработана для принятия заявок от AI-систем. Чтобы успешно завершить сделку, необходимо учитывать наличие товара, применять правильные цены и соблюдение промо-акций. Но многие текущие системы не предлагают необходимой открытости и доступа для AI-агентов, что создает дополнительный стресс для покупателей, готовых к покупке.
Выводы для бизнеса
Кто инвестирует в AI для улучшения взаимодействия с покупателями, должен также адаптировать свои торговые системы. Оптимизация только внешнего интерфейса не устранит внутренних инфраструктурных проблем. Бренды, игнорирующие это, будут продолжать терять покупателей и доверие к себе: им стоит обратить внимание на интеграцию AI в свои процессы.
Следующий шаг — пересмотр инфраструктуры и ее адаптация к новым требованиям AI-решений, чтобы уменьшить разрыв между намерением и фактической покупкой.