Generasi pengecer dominan AI berikutnya sedang diputuskan hari ini

Ai

AI bukan abstraksi yang jauh; Ini membentuk kembali pengalaman konsumen saat ini. Dari rekomendasi produk yang dipersonalisasi hingga pengalaman saluran holistik, kecanggihan ini menakutkan tetapi peluang bagi merek untuk dipersiapkan adalah luar biasa.

26 Agustus 2025 oleh Adam Landis – Kepala Pertumbuhan, cabang

Dunia dibanjiri dengan perubahan yang dibawa AI. Baru tahun ini Prakiraan OpenAI AI akan dapat memulai dan menjalankan seluruh perusahaan dalam dekade ini.

Sementara menarik – dan lebih dari sedikit menakutkan – ini tidak dapat ditindaklanjuti untuk sebagian besar merek di sini dan sekarang. Sebaliknya, mari kita fokus pada segera: perubahan konkret apa yang akan dibawa AI ke pengalaman ritel di tahun depan? Dan lebih kritis, apa yang akan membedakan merek yang menang?

1. Pengalaman yang sangat dipersonalisasikan

Personalisasi adalah manfaat AI yang paling nyata yang akan diperhatikan oleh konsumen. Halaman produk yang paling canggih dirancang per pengguna. Tidak ada halaman depan Amazon yang sama untuk dua orang. Jika Web 1.0 membawa merek secara online, dan Web 2.0 menawarkan interaksi, iterasi berikutnya akan menjadi distribusi luas UX khusus konteks, di semua ritel

Merek yang berhasil akan mengoperasionalkan data pelanggan mereka. Ambil J.Crew: Jika merek tahu saya menyukai kemeja linen biru, mereka akan mempromosikannya di feed, email, dan iklan saya. Nike, sebaliknya, di mana saya tidak memiliki riwayat pembelian, akan keluar dari loop dan direduksi menjadi menebak preferensi saya. Dalam lingkungan baru ini, personalisasi bukanlah bonus – itu adalah biaya masuk.

2. Penemuan produk bertenaga LLM

Pencarian sedang bergeser. Model kata kunci tradisional, di mana konsumen berburu melalui string sederhana seperti “sepatu lari, ukuran 11,” akan memberi jalan bagi penemuan percakapan yang sangat kontekstual.
LLMS (model bahasa besar) memungkinkan konteks yang lebih dalam ini. Alih -alih juggling kata kunci, pengguna akan menjelaskan kebutuhan dalam bahasa yang sederhana: “Saya butuh sepatu untuk berlari.” LLM akan semakin memiliki konteks untuk memberikan contoh yang sangat dipersonalisasi, termasuk iklim di lokasi saya, riwayat pembelian sebelumnya, merek favorit, ukuran, dan bahkan kebiasaan berjalan.

Untuk menang, merek perlu menyusun metadata produk dan pengetahuan mereka dengan cara yang dapat diakses oleh LLMS dan menafsirkan dengan bersih. Dalam pencarian, sinyal yang saling bertentangan dapat mengarahkan pengguna ke item generik yang sama. Dalam penemuan bertenaga LLM, nuansa niat pengguna menjadi yang terpenting. Merek yang menyediakan data produk yang kaya dan terstruktur akan melihat barang -barang mereka muncul lebih sering, dan lebih akurat.

3. Penargetan iklan ai-ai

Pergeseran privasi (terutama transparansi pelacakan aplikasi Apple) membunuh penargetan ulang deterministik. Raksasa iklan seperti meta dan Google berputar keras, membangun sistem penargetan yang digerakkan AI (Advantage Shopping Plus dan Performance Max) yang dilatih pada data konversi daripada identitas. Sistem ini menggunakan AI untuk mengoptimalkan penempatan, format, dan kreatif pada skala, belajar dari tindakan pengguna agregat. Ini berarti pengguna melihat iklan yang sangat efektif dan bertarget. Perubahan di dunia pasca-privasi.

Untuk merek, buku pedoman baru ini adalah memberi makan platform dengan sinyal data terbaik. Anda tidak lagi mengunggah daftar pengguna ke raksasa iklan dan menunggu mereka untuk menyalurkan pelanggan Anda. Sekarang merek perlu melacak jalur konversi lengkap, dari klik iklan untuk dijual, dan membagikannya kembali dengan platform menggunakan capi (meta) atau konversi yang ditingkatkan (Google). Melakukan ini dengan baik tidak mudah. Ini membutuhkan keselarasan yang ketat antara lapisan data Anda, tumpukan pengukuran, dan operasi pemasaran. Merek -merek yang muncul sinyal konversi yang bersih dan tepat waktu dihargai dengan kinerja kampanye yang jauh lebih baik.

4. Konsistensi pengalaman lintas saluran

Konsumen tidak lagi terikat pada titik sentuh tunggal. Mereka menelusuri seluler, meneliti desktop, streaming di CTV, dan sekarang meminta saran produk LLMS. Tantangannya: Merek harus menawarkan pengalaman yang koheren dan mulus di semua saluran. Ini menuntut profil pelanggan terpadu, strategi media terintegrasi, dan pengukuran lintas saluran. Bayangkan bisa memunculkan iklan pada produk berdasarkan isi keranjang belanja seluler seseorang.

Sukses di sini membutuhkan infrastruktur. Merek harus menyalurkan data antara CDP, platform iklan, integrasi LLM, dan sistem pengukuran di dekat waktu-nyata. Dan mereka harus melakukannya sambil menghormati kerangka privasi dan persetujuan pengguna.

AI bukan abstraksi yang jauh; Ini membentuk kembali pengalaman konsumen saat ini. Dari rekomendasi produk yang dipersonalisasi hingga pengalaman saluran holistik, kecanggihan ini menakutkan tetapi peluang bagi merek untuk dipersiapkan adalah luar biasa.

Merek yang menang adalah:

• Menggunakan data pelanggan mereka sebagai aset untuk meningkatkan optimasi.
• Berinvestasi dalam data produk yang kaya dan terstruktur untuk penemuan AI.
• Membangun sistem untuk menangkap dan mengembalikan sinyal konversi melintasi corong.
• Menyatukan pengalaman pelanggan di seluruh saluran dan platform.

Ini bukan tentang mengejar hype. Ini tentang membangun Data dan Infrastructure Foundation yang akan mendefinisikan kepemimpinan ritel untuk dekade berikutnya.

Tentang Adam Landis

---