AI w e-commerce RTV / AGD. Jak zmienia się customer journey w 2027 roku?

AI w e-commerce RTV/AGD – najważniejsze informacje:

• Sztuczna inteligencja skraca ścieżkę zakupową, wyręczając klientów w żmudnym porównywaniu skomplikowanych parametrów technicznych sprzętu RTV/AGD.
• Klienci częściej komunikują swoje potrzeby językiem naturalnym, a asystent AI samodzielnie dopasowuje do nich odpowiednie produkty.
• Mimo rekomendacji AI konsumenci nadal samodzielnie weryfikują oferty na kartach produktów, sprawdzając opinie oraz wiarygodność danego sprzedawcy.
• Sklepy internetowe muszą dostarczać uporządkowane dane i wartościowy content, aby systemy AI mogły je analizować oraz polecać.

Wybór i zakup produktów RTV/AGD nie powinny być czynnościami pochopnymi m.in. ze względu na wysoki budżet, wielokryterialność i konieczność dopasowania wielu skomplikowanych parametrów.

Proces zakupowy wspierany przez AI zdejmuje z użytkownika obowiązek osobistego porównywania słabo dla niego zrozumiałych parametrów, sprawdzania kompatybilności z innymi urządzeniami itp.

Aktualnie wystarczy, że klient wyrazi swoją intencję, np.:

“Szukam telewizora do 5000 zł, głównie do oglądania telewizji i platform streamingowych oraz do grania na PS5”.

Sztuczna inteligencja ustali kryteria, porówna opcje i w kilka sekund wskaże, które pozycje są warte uwagi – robi to za pomocą przełożenia problemu językowego klienta na twardy zestaw parametrów technicznych.

Research nie znika. Część researchu przenosi się do systemów AI.

Współczesny proces zakupowy online przestał być liniowy, a stał się fragmentaryczny. Kolejność wykonywanych czynności, takich jak oglądanie recenzji na YouTube, zadawanie pytań agentowi AI, sprawdzanie strony sklepu, może się ze sobą przeplatać na każdym etapie ścieżki.

Co ważne, AI nie zastępuje całkowicie Google – zamiast tego łączy informacje z wielu źródeł, stając się inteligentnym interfejsem.

Jak wygląda customer journey RTV/AGD?

Etap 1. Discovery – klient może zaczynać od problemu, nie od produktu

Zmiana w customer journey zaczyna się już na samym początku poszukiwań.

Oznacza to, że marka ma możliwość przedostać się do procesu decyzyjnego, zanim klient zdąży jeszcze poznać konkretny model sprzętu.

Etap 2. Edukacja – AI może tłumaczyć parametry zamiast sklepu

Klient początkowo w wielu sytuacjach nie potrafi wskazać, które konkretnie parametry sprzętu będą dla niego najważniejsze. Może zastanawiać się:

• Jaki procesor wybrać?
• Która moc sprzętu będzie odpowiednia?
• Co będzie lepsze: 16 GB czy 32 GB RAM?

Użytkownik jednak w większości jest w stanie wskazać potrzebę oraz intencję, dlatego zamiast sprawdzać i osobiście edukować się w kwestiach technicznych na podstawie artykułów branżowych, pyta AI, np.: 

?Czy jeśli używam telewizora X godzin dziennie, ten typ matrycy będzie odpowiedni?

Oznacza to, że teksty poradnikowe Twojej firmy nie są już tylko sposobem na pozyskiwanie informacji przez użytkownika, tylko źródłem, z którego czerpie LLM swoje odpowiedzi.

Jest to niezwykle ważne dla SEO/AISO, dlatego dowiedz się, jak przygotować e-commerce na klientów i agentów AI, aby sztuczna inteligencja wskazywała Cię jako wiarygodne źródło!

Etap 3. Zdefiniowanie kryteriów – klient nie musi wiedzieć, jakie parametry są istotne

Jeśli użytkownik zapyta AI: 

?Jaki telewizor najlepiej sprawdzi się do oglądania platform streamingowych i grania na PS5?

Aby polecić Twój produkt, sztuczna inteligencja musi w pierwszej kolejności mieć dostęp do wszystkich niezbędnych parametrów. Dlatego właśnie tworząc materiały na stronę swojej firmy, uwzględnij dane, które stworzą związek semantyczny między cechą produktu a sytuacją użycia. 

Etap 4. Shortlista – z kilkudziesięciu produktów mogą zostać trzy

Zamiast porównywać dostępne rankingi z dziesiątkami pozycji lub otwierać wiele kart produktowych i osobiście je analizować, klient zleca to zadanie AI, tworząc prompt w stylu: 

?Wskaż najlepszą konsolę do gier VR.

Agent AI wskazuje wtedy sprzęt, który po analizie uznaje za najbardziej godny polecenia oraz często wskazuje 2-3 alternatywy, które również mogą usatysfakcjonować użytkownika.

Oznacza to, że Twoja firma nie walczy już tylko o pojawianie się w ogólnodostępnych rankingach typu “TOP10”, ale również o obecność w wąskiej liście rekomendacji.

Etap 5. Porównanie – AI może przejąć pracę wykonywaną wcześniej w Excelu, kartach i porównywarkach

Standardowa czasochłonna praca związana z porównywaniem kart produktowych np. w Excelu jest zastępowana konwersacją z AI. Po skierowaniu do sztucznej inteligencji odpowiedniego promptu, użytkownik uzyskuje w kilka sekund wartościową tabelę porównawczą z feedem produktowym.

Może to wyglądać następująco:

Jeśli nie wiesz, jakie dane mogą się okazać kluczowe, aby pojawić się w wynikach AI, sprawdź, jak przygotować content e-commerce, aby budować karty i opisy produktów oraz sekcję FAQ przyjazne dla sztucznej inteligencji!

Etap 6. Trade-offs – klient pyta nie tylko „który jest najlepszy?”, ale „co tracę?”

W elektronice rzadko kiedy da się wskazać, który z produktów jest obiektywnie najlepszy, ponieważ każdy sprzęt ma swoje mocne i słabe strony. Z tego powodu klient może zapytać AI:

?Czy warto dopłacić 1200 zł do modelu X, jeśli głównie oglądam Netflixa i sport?

Aby sztuczna inteligencja mogła rzetelnie odpowiedzieć użytkownikowi, Twój sklep powinien dostarczać mu informacje, które wskażą nie tylko zalety, ale także ograniczenia danego sprzętu.

Etap 7. Validation – AI nie eliminuje potrzeby potwierdzenia informacji

Użytkownik rzadko kiedy decyduje się na zakup produktu jedynie po zobaczeniu go w rekomendacjach AI, szczególnie w przypadku sprzętów elektronicznych. Po tym, jak dany produkt zostanie mu polecony, klient sam odwiedza stronę firmy i dostępne karty produktowe, aby sprawdzić:

• recenzje innych użytkowników,
• cenę,
• warunki dostawy,
• gwarancję,
• rzetelność firmy.

Dzięki temu jest w stanie stwierdzić, czy AI nie popełniła błędu w swojej odpowiedzi. To właśnie karta produktu staje się miejscem ostatecznej weryfikacji i domknięcia transakcji, dlatego ważne jest, aby była przejrzysta, spójna i dostarczała bezbłędne dowody wartości.

Pamiętaj jednak, że marka nie kontroluje całego customer journey – równie ważne są opinie i źródła zewnętrzne. Oprócz karty produktowej równie ważne są rankingi, testy, publikacje branżowe, materiały producenta czy marketplace’y. Ważna jest obecność produktu w wiarygodnym ekosystemie źródeł.

Etap 8. Wybór sprzedawcy może nastąpić dopiero po wyborze produktu

Wybranie odpowiedniego produktu to zaledwie część drogi, jaką przebywa klient. Po tym, jak użytkownik określi swojego ulubieńca, zacznie się zastanawiać, który sklep jest w stanie złożyć mu najlepszą ofertę. W tej sytuacji konkurencja w e-commerce przenosi się z poziomu produkt vs produkt na poziom usługa vs usługa.

Kryteria oceny mogą być następujące:

• dostępność,
• dostawa,
• odbiór osobisty,
• cena,
• gwarancja,
• raty,
• zwroty,
• reputacja sklepu.

Zadaniem sklepu internetowego jest nie tylko pokazanie, że konkretny produkt jest warty uwagi klienta, ale również przekonanie użytkownika, że firma jest godna zaufania i umożliwi bezpieczne, szybkie, wygodne i opłacalne zakupy.

Etap 9. Zakup – customer journey zaczyna obejmować również agentic checkout

Rozwój protokołów, takich jak Universal Commerce Protocol i Universal Cart, ma na celu znacznie skracanie ścieżki klienta między researchem a finalizacją transakcji.

(W zależności od platformy, rynku i sprzedawcy)

Dlatego właśnie sklepy muszą być technicznie przygotowane na dostosowanie architektury sklepu pod Agentic Commerce.

Zakup produktu nie jest równy zakończeniu relacji z klientem, szczególnie w branży RTV/AGD. Często to właśnie etap posprzedażowy generuje najwięcej pytań klientów, np.:

• Jak skonfigurować obraz pod PS5?
• Jaki kabel HDMI kupić do modelu X?
• Jak rozwiązać błąd, który mi się wyświetlił po próbie włączenia konfiguracji urządzenia?

AI staje się wtedy narzędziem obsługi post purchase. Aby odpowiedzieć na pytania użytkownika, potrzebuje rzetelnych źródeł – Twoim zadaniem jest sprawienie, aby Twoja firma stała się jednym z nich. Jeśli nie wiesz, jak to zrobić, sprawdź, jak tworzyć treści cytowane przez AI!

Sztuczna inteligencja nie eliminuje potrzeby posiadania wartościowych treści na stronie Twojej firmy czy widoczności w wyszukiwarkach – jest wręcz przeciwnie. AI musi mieć z czego czerpać swoje odpowiedzi. SEO nie jest czymś, co powinno być pomijane, a rozwijane o dalsze możliwości, czyli AISO. 

Klasyczne SEO wspiera doprowadzenie użytkownika do strony na określonym etapie procesu zakupowego. AI Search: część odpowiedzi może powstać jeszcze przed kliknięciem w link.

W Delante poddaliśmy analizie 15 polskich sklepów RTV/AGD, aby sprawdzić, czy są one gotowe na Agentic Commerce – średni wynik wyniósł około 33/100.

Użyliśmy do tego naszego autorskiego narzędzia, czyli Agentic Ready Checker, który badał m.in.:

• dostęp dla crawlerów AI,
• dane strukturalne,
• API,
• semantyczny HTML,
• server-side rendering,
• freshness,
• llms.txt,
• możliwości odnalezienia ceny i ścieżki zakupu.

Wyniki, które uzyskaliśmy, pokazują, że transformacja customer journey znacznie wyprzedza – i to w wielu przypadkach – przygotowanie do tego infrastruktury sklepów RTV/AGD.

Największa zmiana w customer journey nie polega na tym, że użytkownik przestaje porównywać produkty i analizować oferty, tylko przestaje wykonywać tę pracę samodzielnie. Asystent AI wyręcza klienta w żmudnej pracy i selekcjonuje dopasowaną ofertę z rynku, zestawia najważniejsze różnice produktu, wskazuje kluczowe kompromisy, a co najważniejsze dla klienta, jest w stanie płynnie przekładać kryteria techniczne i specyfikacje na język potoczny, aby dopasować odpowiedni sprzęt do intencji i potrzeb Twojego klienta.

Rolą sklepu internetowego RTV/AGD nie jest jedynie posiadanie przystępnej wizualnie strony, która mogłaby zachęcić do siebie człowieka – Twoja firma w erze AI Search i Agentic Commerce musi być w stanie dostarczać sztucznej inteligencji uporządkowane, kompletne i jednoznaczne dane, aby ta mogła uzyskać pełną wiedzę o ofercie.