ทุกวันนี้เทคโนโลยี AI เข้ามามีบทบาทต่อการใช้ชีวิตประจำวันเราแทบทุกด้าน การตัดสินใจซื้อสินค้าก็เช่นกัน มีนักช้อปจำนวนมากวางใจให้ AI ประมวลผล เปรียบเทียบข้อมูล เพื่อกรองตัวเลือกที่ดีที่สุด จึงไม่ผิดนักถ้าจะพูดว่า กลุ่มลูกค้าที่แท้จริงของแบรนด์ในวันนี้ไม่ใช่ผู้บริโภคที่เป็นมนุษย์อย่างที่เคยเข้าใจ แต่เป็น “AI” เกมธุรกิจยุคใหม่จึงต้องรีเซตกลยุทธ์หาวิธีขายเพื่อพิชิตใจอัลกอริทึมแทน
ผู้บริโภคใช้ AI ช่วยช้อปแค่ไหน?
ปัจจุบัน AI อำนวยความสะดวกในการช้อปปิ้งหลากหลายรูปแบบ ตั้งแต่การเปรียบเทียบราคาสินค้า, การเฟ้นหาโค้ดส่วนลดใส่ให้อัตโนมัติ อย่าง Honey (by PayPal), การทำหน้าที่จัดซื้อจัดหาอย่างชาญฉลาด อย่าง Instacart AI แอปฯ ร้านของชำ ที่แค่พิมพ์สิ่งที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นสิ่งของ หรือชื่อเมนูอาหาร ระบบก็จะประมวลวัตถุดิบที่ต้องใช้และพิกัดร้านใกล้บ้านให้สั่งซื้อ หรือล่าสุด Google เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ Try-On บน Search Lab ให้ผู้ใช้อัปโหลดภาพตนเองเพื่อทดลองสวมชุดเสมือนจริงจากแบรนด์ต่างๆ ได้ทันทีบนหน้าจอ ดังนั้น ไม่ว่าจะมองไปทางไหน AI ก็เข้ามามีส่วนร่วมในการออกแบบประสบการณ์ช้อปให้สะดวกสบายมากยิ่งขึ้น
ส่งพ่อค้าแม่ค้า AI มัดใจมนุษย์และออกแบบข้อมูลเพื่อตก AI ด้วยกัน
ใครจะรู้ใจ AI ดีกว่า AI ? เพื่อเพิ่มศักยภาพการค้าทั้ง B2B และ B2C คำตอบจึงเป็นการออกแบบระบบนิเวศทางธุรกิจใหม่ให้ตอบโจทย์ผู้บริโภค AI มากขึ้น โดยเฉพาะบนแพลตฟอร์ม e-Commerce ซึ่งเป็นช่องทางซื้อขายหลัก หลายแพลตฟอร์มเริ่มคว้าโอกาสนี้ด้วยการใส่ AI Agent หรือระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ดำเนินการหรือตัดสินใจแทนมนุษย์ได้อัตโนมัติเข้าไปและปรับแต่งข้อมูล วางโครงสร้างแบบที่ AI ชอบ เช่น ลดราคาลง, ปรับคำอธิบายผลิตภัณฑ์ให้ข้อมูลครบถ้วนชัดเจน, เพิ่มสินค้าให้หลากหลายเพื่อให้ AI แมตช์ได้ตามความต้องการบุคคล, กระตุ้นการให้ดาวและรีวิว ไปจนถึงการจัดระบบขนส่งที่รวดเร็ว เพราะรู้ดีว่าธรรมชาติของ AI นั้นไร้ความภักดีต่อแบรนด์แต่ถูกดึงดูดด้วยชุดข้อมูลมากกว่า
‘เราไว้ใจ AI แค่ไหน’ สถิติที่น่าสนใจของการใช้ AI เป็นผู้ช่วยช้อป
15% ของผู้บริโภคปัจจุบันใช้เครื่องจักรหรือระบบอัตโนมัติสั่งซื้อสินค้าแทนตัวเอง
41% ของผู้บริโภคให้ AI จัดระเบียบชีวิต รวมถึงการเลือกซื้อของ
40% ให้ AI จัดการซื้ออาหาร จ่ายเงิน และจัดส่งให้ครบในขั้นตอนเดียว
ที่มา: รายงาน Tomorrow’s Commerce 25 predictions and possibilities for 2025 and beyond จาก VML