6 min.

AI jest nowym klientem twojego sklepu

Abstrakt

Accenture Consumer Pulse 2025 (18 214 konsumentów, 14 krajów) dokumentuje przełom: gen AI jest już drugim co do ważności źródłem rekomendacji zakupowych, przed znajomymi, wyszukiwarkami i stronami marek. 75% konsumentów jest gotowych delegować zakupy do AI-agenta. Marki nieoptymalizujące pod generatywne AI tracą widoczność w kanale, który zastępuje tradycyjną ścieżkę zakupową. Artykuł analizuje mechanizm tej zmiany i jej operacyjne konsekwencje dla sklepów e-commerce.

AI jest nowym klientem twojego sklepu

Fot. okładka: Accenture. Me, my brand and AI: The new world of consumer engagement. Accenture Consumer Pulse Research, 2025.

Przez ostatnie dwie dekady walka o klienta online toczyła się na jednej płaszczyźnie: widoczność w wynikach Google, konwersja na stronie, retencja przez e-mail. Model był prosty — człowiek wyszukuje, człowiek porównuje, człowiek kupuje. Badanie Accenture Consumer Pulse 2025, przeprowadzone wśród 18 214 konsumentów w 14 krajach, dokumentuje przełom, który zmienia mechanikę tego modelu fundamentalnie: generatywne AI jest już dziś drugim co do ważności źródłem rekomendacji zakupowych (18%), wyprzedzając znajomych i rodzinę (13%), wyszukiwarki (11%) i strony marek (10%)¹. Jedynym kanałem, który je wyprzedza, są sklepy stacjonarne (19%)¹. Dla właścicieli e-commerce oznacza to, że algorytm LLM stał się ważniejszym bramkarzem decyzji zakupowej niż SEO, influencer marketing i word-of-mouth razem wzięte. A to dopiero pierwsza fala tej zmiany, zanim agentic AI zacznie kupować samodzielnie w imieniu konsumenta.

Raport Accenture nie mierzy deklaratywnych preferencji wobec nowych technologii — mierzy faktyczne zachowania zakupowe 18 tysięcy konsumentów w 14 gospodarkach, od USA po Indie i Japonię¹. 72% z nich korzysta z gen AI regularnie, a połowa podjęła co najmniej jedną decyzję zakupową z jego bezpośrednią pomocą¹. Mechanizm tej zmiany jest psychologiczny zanim staje się technologiczny. 54% konsumentów doświadcza niepewności jako nowej normy, a wskaźnik ten podwoił się w ciągu roku poprzedzającego badanie¹. Niepewność ekonomiczna, informacyjna i niepewność wyboru generują zapotrzebowanie na zaufanego pośrednika redukującego kognitywny koszt decyzji. Gen AI wchodzi w tę lukę nie jako wyszukiwarka nowej generacji, lecz jako doradca, któremu 36% aktywnych użytkowników przypisuje status dobrego przyjaciela¹. Dla 9% respondentów AI jest już jedynym w pełni zaufanym źródłem informacji zakupowej¹.

Gdy konsumenci wskazują źródła, które wpłynęły na ich ostatnią decyzję zakupową, gen AI (18%) ustępuje jedynie sklepom stacjonarnym (19%), a wyprzedza platformy społecznościowe (15%), marketplace'y online (15%), znajomych i rodzinę (13%), wyszukiwarki (11%) oraz strony marek (10%)¹. Branżowe przekonanie, że word-of-mouth i social proof są dominującymi dźwigniami rekomendacji, nie wytrzymuje konfrontacji z tymi danymi. Gen AI nie jest kolejnym kanałem do obsłużenia w mix mediów — jest już ważniejszy niż każdy kanał cyfrowy z osobna. Operacyjna konsekwencja jest bezpośrednia: każda złotówka wydana na content optymalizowany wyłącznie pod algorytmy wyszukiwarek pracuje na coraz mniejszą bazę decyzji, podczas gdy pozycjonowanie w odpowiedziach generatywnych AI pozostaje dla większości marek białą plamą w strategii.

Accenture strukturyzuje zmianę relacji konsument-marka jako sekwencję trzech ról, które gen AI kolejno przejmuje¹. Pierwsza, już dominująca, to rola zaufanego przewodnika: AI jest medium, przez które konsument odkrywa marki, porównuje opcje i weryfikuje decyzje. Druga rola to lojalny towarzysz: system AI, który zna historię zakupów, preferencje i kontekst życiowy konsumenta, generuje relację o właściwościach emocjonalnych. Raport dokumentuje, że konsumenci o wyższym zaangażowaniu emocjonalnym w markę są 1,5 razy bardziej zaangażowani, 2,3 razy bardziej skłonni do rekomendacji i 1,7 razy bardziej gotowi zaakceptować wyższą cenę¹. Trzecia rola wyznacza horyzont strategiczny: to drugie ja, agentic AI, który podejmuje decyzje zakupowe autonomicznie, bez udziału człowieka¹. 75% konsumentów objętych badaniem deklaruje otwartość na korzystanie z zaufanego AI personal shoppera, który rozumie ich potrzeby i działa w ich imieniu¹.

Gdy AI staje się kupującym, zmienia się nie tylko ścieżka decyzyjna, ale cała architektura touchpointów. Raport wprost wskazuje, że w środowisku bot-to-bot commerce tradycyjne touchpointy reklamowe mogą zostać całkowicie pominięte przez agentów działających w imieniu konsumenta¹. Baner display, retail media czy e-mail promocyjny przestają docierać do kupującego, który nie istnieje po drugiej stronie ekranu. Agent nie klika reklam, nie skanuje e-maili promocyjnych, nie ogląda stories na Instagramie. Decyzja o tym, którą markę zarekomendować lub kupić, zapada w modelu językowym na podstawie kryteriów, które LLM uznaje za relewantne: jakości i struktury treści, spójności informacji produktowych, autorytetu domeny i obecności w danych treningowych. Accenture wskazuje na przejście od SEO do GEO (generative engine optimization) jako imperatyw operacyjny dla marek chcących zachować widoczność w nadchodzącym środowisku¹. Dla branży e-commerce oznacza to, że content strategy staje się AI strategy.

Raport identyfikuje precyzyjnie barierę hamującą pełną adopcję AI jako medium zakupowego: 41% konsumentów wskazuje brak autentyczności, a 45% brak osobowości jako główne powody nieufności wobec AI¹. To nie problem technologiczny — to problem emocjonalny. Marki rozumiejące ten mechanizm mają przewagę strukturalną: 34% konsumentów deklaruje gotowość do zmiany marki na taką, która sprawia, że czują się wyjątkowo¹, a proaktywność marki w komunikacji zwiększa preferencję zakupową o 19%¹. Emocja i poczucie wyjątkowości są właśnie tymi elementami, których AI nie może samodzielnie wygenerować — muszą być wbudowane w strategię marki i przeniesione na AI jako instrukcje do działania. Sklepy traktujące AI wyłącznie jako kanał efektywności kosztowej eksponują się na systematyczną utratę klientów na rzecz marek rozumianych przez algorytmy jako bardziej ludzkie.

Raport identyfikuje segment konsumentów o najwyższej wartości strategicznej w środowisku AI-driven commerce: członkowie programów lojalnościowych są 1,6 razy bardziej skłonni do motywacji doświadczeniowej i emocjonalnej¹, chętniej dzielą się danymi i są dwukrotnie bardziej skłonni do współtworzenia nowych produktów i usług marki¹. W kontekście GEO i bot-to-bot commerce ta obserwacja ma dodatkowy wymiar: zero-party i first-party data zgromadzone w programie lojalnościowym są surowcem, który pozwala AI-agentowi rozumieć preferencje konsumenta i wykonywać zakupy zgodne z jego wartościami, nie tylko z ceną. Dane lojalnościowe przestają być wyłącznie narzędziem retencji — stają się infrastrukturą widoczności w erze agentów.

Praktyczne rekomendacje

Audyt widoczności marki w generatywnych odpowiedziach AI.

Standardowe pozycjonowanie SEO nie przekłada się automatycznie na obecność w odpowiedziach LLM. Pierwsze zadanie operacyjne to przetestowanie, jak generatywne modele (ChatGPT, Gemini, Perplexity) opisują markę, jej produkty i kategorię bez podpowiedzi. Wyniki często zaskakują: marki o silnej pozycji w Google mogą być niewidoczne lub błędnie reprezentowane w AI-generated answers. GEO wymaga innej architektury treści niż SEO: głębszych artykułów produktowych z atrybutami kontekstowymi, spójnej struktury danych Schema.org, obecności w wiarygodnych zewnętrznych źródłach stanowiących dane treningowe modeli. Sklepy, które przeprowadzą ten audyt i zaczną systematycznie optymalizować pod generatywne AI w 2025 roku, zdobędą pozycję w kanale, który w ciągu 2-3 lat zdominuje wejście do ścieżki zakupowej.

Zaprojektowanie strategii emocjonalnej jako instrukcji dla AI.

Dane Accenture wskazują, że 75% konsumentów jest gotowych delegować zakupy do AI-agenta, ale barierą jest brak autentyczności i osobowości¹. Marka, która chce być wybierana przez agentów działających w imieniu konsumentów, musi zakodować swoje wartości emocjonalne w sposób czytelny dla algorytmu: w treściach produktowych, opisach doświadczeń klientów, strukturze odpowiedzi serwisowych i tonie komunikacji. Praktycznie oznacza to wprowadzenie dokumentu definiującego, jakie emocje marka ma wywoływać i jak to przekłada się na język, styl i priorytety treści. Gdy AI-agent będzie oceniał, którą markę zarekomendować konsumentowi dbającemu o poczucie wyjątkowości, marka z czytelnym profilem emocjonalnym wygra z marką tańszą, ale emocjonalnie neutralną.

Przekształcenie programu lojalnościowego w infrastrukturę danych AI.

Raport dokumentuje, że członkowie programów lojalnościowych są 1,6 razy bardziej skłonni do zaangażowania doświadczeniowego i dwukrotnie bardziej gotowi do współtworzenia oferty¹. W architekturze AI-driven commerce dane lojalnościowe mają dodatkową funkcję: zasilają personalizację wykonywaną przez AI-agenta w imieniu konsumenta. Sklepy powinny już teraz projektować strukturę zbieranych danych pod kątem przydatności dla przyszłych agentów: nie tylko historia zakupów i kategorie, lecz preferencje materiałowe, okazje zakupowe, priorytety wartościowe (cena wobec jakości wobec doświadczenia). Programy lojalnościowe zbierające wyłącznie dane transakcyjne będą miały mniejszą wartość w środowisku agentycznym niż programy zbierające dane kontekstowe i preferencyjne. Ta architektura nie wymaga zmiany platformy — wymaga przemyślenia pytań zadawanych klientom.

Źródła

  1. Accenture. Me, my brand and AI: The new world of consumer engagement. Accenture Consumer Pulse Research, 2025.

Rekomendowane

McKinsey & ICSC
85% kupujących robi research AI. Sklep nadal wygrywa.
Raport | McKinsey & ICSC

85% kupujących robi research AI. Sklep nadal wygrywa.

68% konsumentów używa AI, a 85% i tak idzie do sklepu. McKinsey: top 10% detalistów przejmie 85% zysku sektora. Misja i czytelność danych decydują.

6 min czytania Czytaj

Fot. okładka: McKinsey & Company we współpracy z ICSC. Shopping in the Age of AI: Redefining Stores for a New Era. McKinsey & Company, April 2026.

Google Cloud
Treść z AI narusza prawa autorskie. Kto odpowiada?
Raport | Google Cloud

Treść z AI narusza prawa autorskie. Kto odpowiada?

Bez indemnizacji IP ryzyko naruszenia praw autorskich przez AI leży po stronie użytkownika. Google Cloud jako pierwszy vendor przejął tę odpowiedzialność.

6 min czytania Czytaj

Fot. okładka: Google Cloud. Delivering Trusted and Secure AI. Google Cloud, March 2025.

WARC
Cena jest zmienną marketingową. Marketing jej nie dotyka.
Raport | WARC

Cena jest zmienną marketingową. Marketing jej nie dotyka.

25% marketerów nie ma wpływu na cenę. WARC: McCain 10 lat ta sama kampania, elastyczność cen minus 47%, sprzedaż bazowa plus 44%.

6 min czytania Czytaj

Fot. okładka: WARC. The Marketer's Toolkit 2025. WARC, 2024.

Visa
Kiedy agent kupuje za klienta, checkout traci sens.
Raport | Visa

Kiedy agent kupuje za klienta, checkout traci sens.

66% konsumentów używa AI, ruch GenAI do merchantów wzrósł 1200%. Visa: gdy agent transakcjonuje za klienta, checkout UX traci pierwszeństwo.

6 min czytania Czytaj

Fot. okładka: Visa Consulting & Analytics. The Rise of Agentic Commerce. Part 1: New Payment Journeys and Nascent Paradigms. Visa, 2025.

Skopiuj link
Udostępnij