Agentische e-commerce maakt gebruik van AI om namens gebruikers of bedrijven te handelen. AI-agents voor e-commerce kunnen gepersonaliseerde aanbevelingen doen, voorraden beheren en met klanten communiceren. Ze zijn erop gericht de gebruikerservaring te verbeteren en de operationele efficiëntie te verhogen.
Door Karly Cyr, Senior Director, Product Marketing, Commerce Cloud
We beginnen te beseffen dat generatieve AI e-commerce voorgoed zal veranderen, inclusief de mensen die erin werkzaam zijn. Merchandisers, ontwikkelaars, fulfillment-teams en marketeers maken al gebruik van AI voor e-commerce om routinetaken te automatiseren en de productiviteit te verhogen. Maar de tools die we tot onze beschikking hebben, worden steeds autonomer en slimmer. Agentic commerce staat voor de deur.
Agentic commerce is de volgende fase van generatieve AI voor online bedrijven. In tegenstelling tot bots die eenvoudige taken uitvoeren op aanwijzing van gebruikers, werken agents zij aan zij met je teams. Dat werkt als volgt.
Volgens een onderzoek van Gartner maakt 33% van de grote bedrijven tegen 2028 gebruik van agentische AI, vergeleken met minder dan 1% nu. Dit komt omdat agentische AI de kracht heeft om een nieuw tijdperk van productiviteit in te luiden en belangrijke zakelijke uitdagingen op grote schaal op te lossen. Waar eerdere generaties AI nog moeizame prompts en voortdurende bijsturing door mensen vereisten, kunnen agentische commerce-tools zelfstandig doelen nastreven, beslissingen nemen en zich dynamisch aanpassen aan veranderende omstandigheden, zonder menselijke tussenkomst.
Agentic commerce markeert een kantelpunt waarop de markt verschuift van passieve AI-ondersteuning naar AI-autonomie en actie. Commerce-agents kunnen behoeften anticiperen, grote datasets begrijpen en handelen op basis van inzichten. In de toekomst van commerce werken agents en mensen samen om hypergepersonaliseerde, hoog-converterende shoppingervaringen te creëren.
“We zijn inmiddels vertrouwd met ‘voorspellende AI’, die data analyseert om aanbevelingen, prognoses en inzichten te bieden, en met ‘generatieve AI’ die leert van data en patronen gebruikt om naadloos tekst, afbeeldingen, muziek en code te genereren. Agents gaan veel verder. Ze kunnen taken zelfstandig uitvoeren, beslissingen nemen en zelfs namens ons onderhandelen met andere agents. Bovendien zijn deze nieuwe AI-agents eenvoudig te bouwen en te implementeren, wat zorgt voor een enorme capaciteit.
Marc BenioffCEO, Salesforce
Het belangrijkste verschil tussen bots en e-commerce-agents is dat agents proactief zijn, terwijl bots puur reactief reageren. Agents kunnen complexere planning, redenering en orkestratie uitvoeren zonder veel menselijke begeleiding. In tegenstelling tot copilots en chatbots, die afhankelijk zijn van menselijke verzoeken en moeite hebben met complexe of meerstapstaken, bieden agents voor e-commerce een nieuw niveau van verfijning. Ze werken autonoom, halen op het juiste moment de juiste bedrijfsdata op, stellen actieplannen op voor elke taak en voeren deze plannen uit zonder menselijke tussenkomst.
Klantgerichte agents tillen ook chatbots en andere AI-shoppinginteracties naar een hoger niveau. In tegenstelling tot traditionele chatbots kunnen agents redeneren, leren en zich aanpassen. Zodra agents zijn geïntegreerd met je verschillende verkoopkanalen, krijgen ze toegang tot catalogus-, product-, klantvoorkeur- en gedragsdata om gepersonaliseerde, natuurlijke verkoopgesprekken te voeren.
Net als een zelfrijdende auto gebruiken commerce agents realtime data om zich aan te passen aan veranderende omstandigheden en zelfstandig te opereren binnen de ingestelde grenzen. Dit maakt elke klantinteractie weloverwogen, relevant en waardevol. En wanneer het nodig is, kunnen e-commerce-agents cases naadloos overdragen aan medewerkers, waaronder gesprekssamenvattingen, een overzicht van de klantgegevens en aanbevolen vervolgstappen.
Ontdek hoe leiders omgaan met het nieuwe AI-tijdperk.
E-commerce-agents hebben unieke kenmerken waarmee ze taken van begin tot eind uitvoeren en resultaten boeken die impact hebben op jouw bedrijf. Deze kenmerken zijn:
Rol (Welke taak moeten ze uitvoeren?)
Beschrijf in gewone taal welke taak je een agent wilt laten uitvoeren. Als je bijvoorbeeld merkt dat een artikel minder goed verkoopt, kun je een e-commerce-agent opdracht geven om een nieuwe merchandising- of promotiestrategie te ontwikkelen. De agent zoekt vervolgens naar semantisch gerelateerde informatie in de metadata van je bedrijf. Op basis van contextueel inzicht in hoe jouw bedrijf werkt, stelt de agent automatisch onderwerpen en acties voor om het project of de taak af te ronden.
Data (betrouwbare, machineleesbare kennis)
E-commerce-kanalen veranderen en traditionele strategieën zijn niet langer voldoende. Bedrijven moeten nu niet alleen optimaliseren voor de consumentervaring, maar ook voor machine-interpretatie. Op AI gebaseerde ontdekkingssystemen vertrouwen steeds meer op gestructureerde, machineleesbare data. Dit betekent dat bedrijven prioriteit moeten geven aan gestructureerde productdata (zoals schema.org-opmaak en GS1-standaarden) om machines precies te vertellen wat een artikel is: prijs, merk, kleur, afmetingen, compatibiliteit, duurzaamheidsdata en meer.
Een agent is alleen zo goed als de data waar hij toegang toe heeft. Agents zijn afhankelijk van schone, consistente en gestructureerde informatie om weloverwogen beslissingen te nemen namens zowel zakelijke gebruikers als consumenten. Wanneer product-, prijs-, voorraad-, fulfilment- en klantervaringsdata versnipperd zijn over systemen of in inconsistente formats worden aangeleverd, hebben agents moeite om het aanbod nauwkeurig te interpreteren, de waarde in te schatten of betrouwbaar te communiceren. Wanneer je bedrijfsgegevens binnen commerce, marketing en service zijn geïntegreerd in één consistent en gestructureerd formaat, kunnen ze snel worden geactiveerd door zowel mensen als AI-agents.
Acties (Welke functionaliteiten hebben ze?)
Acties zijn de vooraf gedefinieerde taken die een agent kan uitvoeren op basis van een trigger of instructie. Elke actie moet worden uitgevoerd via robuuste, API-gestuurde workflows die zijn ontworpen voor snelheid en interoperabiliteit tussen platforms.
Een winkelier kan bijvoorbeeld een agent inzetten om een promotie te maken die helpt overtollige voorraad te verkopen, gericht op een specifieke klantengroep. Eerst identificeert de AI-agent van de winkelier de overtollige voorraad via geïntegreerde, gestructureerde data uit het voorraadbeheersysteem. Vervolgens koppelt de agent deze data aan klantsegmenten om waardevolle shoppers te vinden die de grootste kans hebben om een aankoop te doen. Via API-gestuurde workflows genereert de agent daarna automatisch een tijdelijke promotie in het prijssysteem, maakt gerichte campagne-assets aan in het marketingautomatiseringsplatform en werkt de betreffende productpagina's bij in alle digitale storefronts. Omdat elke actie werkt op gestandaardiseerde, machineleesbare data en interoperabele API's, kan de agent de promotie direct uitvoeren, consistentie over alle kanalen waarborgen en aanbiedingen dynamisch aanpassen naarmate de voorraad verandert.
Grenzen (Wat mogen ze niet doen?)
Wanneer je een agent aanmaakt, weet je precies wat je wilt dat die doet. Maar je moet ook nadenken over grenzen en exact vastleggen wat je niet wilt dat de agent doet. Dit kunnen instructies in gewone taal zijn om te escaleren naar een medewerker, of ze kunnen voortkomen uit ingebouwde beveiligingsfuncties, zoals de Einstein Trust Layer van Salesforce.
Kanaal (Waar werken ze?)
Kanalen zijn de applicaties waarin agents hun werk uitvoeren. Denk bijvoorbeeld aan je website, een messaging-app zoals WhatsApp, CRM, een mobiele app of Slack.
Bedenk hoeveel informatie een e-commerce merchandising- of marketingteam nodig heeft om aan de slag te kunnen: Verkoopprestaties voor specifieke producten en categorieën. De resultaten van marketingcampagnes om het succes van eerdere campagnes te bepalen. Klantgegevens zoals bestelgeschiedenis, voorkeuren en productzoekopdrachten. Het verzamelen van al deze informatie kan dagen kosten, soms zelfs weken.
Met agents is dat in een oogwenk geregeld. Een winkelier kan eenvoudig een agent bouwen die deze statistieken en datapunten op vaste momenten verzamelt en gepersonaliseerde promoties voorstelt voor specifieke klantsegmenten. Een kledingverkoper kan bijvoorbeeld een agent bouwen met de volgende prompt: “Stel wekelijkse promoties voor om de drie slechtst presterende artikelen in elke categorie op onze website te verkopen.” Agents helpen je zo de omzet te verhogen en marketing te vereenvoudigen met automatisch gegenereerde, gepersonaliseerde promoties op basis van realtime bedrijfsinzichten.
Stimuleer conversie met AI-gestuurde data-analyse. Merchandisers krijgen inzicht in klantgedrag, welke producten het best verkopen en wat klanten vaak samen kopen. Ze kunnen AI gebruiken om actief de winkelprestaties en de Customer Lifetime Value te verbeteren en hun bedrijfsdoelen te behalen.
Maak snel en betrouwbaar teksten voor productpagina's op basis van een grondige kennis van je assortiment. Agents kunnen beschrijvingen ook bijwerken en vernieuwen op basis van klantrecensies van specifieke producten, zodat je vragen en zorgen proactief aanpakt voordat klanten een aankoop doen. Agents kunnen bijvoorbeeld unieke details toevoegen zoals: "Volgens de meeste klanten valt dit shirt klein. Als je tussen twee maten in zit, kun je het beste de grotere maat kiezen."
Je kunt shopping-agents zien als een digitale personal shopper die gepersonaliseerde hulp biedt door productzoekopdrachten te begeleiden en op maat gemaakte ondersteuning te geven op e-commercesites, via chat of in messaging-apps zoals WhatsApp. Zo werken ze.
Producten ontdekken: klanten vinden producten en doen aankopen sneller via interactie in natuurlijke taal, waar ze ook willen shoppen (in digitale storefronts, in messaging-apps of in retail-apps). In plaats van te filteren op categorie en producten te vergelijken, kunnen klanten een agent vragen wat ze nodig hebben: “Ik ga kamperen in de Ardennen. Welk materiaal en welke benodigdheden heb ik nodig? Mijn budget is maximaal € 500.” Dat zorgt voor een vlottere winkelervaring voor je klanten. Het voordeel voor retailers? Minder lang zoeken en meer producten in winkelwagens.
Productaanbevelingen: Shopping-agents kunnen klantgegevens analyseren om gepersonaliseerde aanbevelingen te doen die de tevredenheid en loyaliteit vergroten. Stel dat een klant op zoek is naar een nieuw paar hardloopschoenen: een agent kan dan op basis van commerce-data, voorraad en voorkeuren van de klant, zoals de schoenmaat, ondergrond en meer, gerichte suggesties doen.
Orderacties: Shopping-agents kunnen ook bestellingen volgen en naadloze ondersteuning na de aankoop bieden. Ze handelen veelgestelde vragen af zoals “Waar is mijn bestelling?”, waardoor de behoefte aan klantenservicecontacten afneemt. Daarnaast kunnen ze retouren en orderwijzigingen verwerken. Het resultaat? Lagere retourpercentages, hogere klanttevredenheidsscores en lagere kosten voor servicecases.
Schaalbaarheid. In een steeds competitievere markt is het extra belangrijk om concurrenten voor te blijven met innovatie en groeistrategieën. Agents zijn het antwoord op de schaalbaarheidswensen van e-commercebedrijven. Stel je voor dat je productiever zou kunnen werken en meer weloverwogen beslissingen kon nemen, samen met agents die jouw bedrijf net zo goed kennen als jij. En stel je voor dat die agents zelf nieuwe agents bouwen.
Minder contextwisseling. Je hoeft alleen maar te vragen om wat je nodig hebt. Activeer agents en stuur prompt-verzoeken vanuit één centraal chatvenster, naast een paneel dat laat zien wat er achter de schermen gebeurt.
E-commerce-personalisatie op aanvraag. Ervaringen op maat voor jouw klanten is nu eenvoudiger dan ooit. Doordat agents zijn verankerd in je bedrijfseigen data, kun je erop vertrouwen dat ze betrouwbaar en adaptief reageren wanneer klanten vragen om specifieke producten, aanpassingen of service.
Snellere time-to-market. Met agentische commerce breng je jouw producten efficiënter onder de aandacht van potentiële klanten. Bovendien houd je meer ruimte voor complexe, mensgerichte taken zoals onderzoek en ontwikkeling, business development en productinnovatie.
Het volgende tijdperk van commerce vraagt om agentische mogelijkheden om klanten binnen te halen en hun loyaliteit te verdienen. Agentforce Commerce is een agentisch e-commerceplatform met ingebouwde AI-tools waarmee je elk gesprek omzet in een conversie en je omzet vergroot. Geïntegreerde agents, samen met geavanceerde voorspellende en generatieve AI, verbeteren de winkelervaring, verhogen de productiviteit en vormen een digitaal personeelsbestand dat beschikt over elke benodigde vaardigheid. Dankzij doorlopende platforminnovatie blijf je je concurrenten voor en behaalt je bedrijf succes, wat er ook op je pad komt.
Agentic commerce verwijst naar het gebruik van autonome AI-agents die namens klanten of bedrijven complexe taken kunnen uitvoeren, zoals het zoeken naar producten, onderhandelen of het beheren van aankopen.
Klanten profiteren van sterk gepersonaliseerde, proactieve ondersteuning, tijdsbesparing, betere aankoopbeslissingen en een soepele winkelervaring met minimale moeite.
Bedrijven kunnen agentische AI gebruiken om klantenservice te automatiseren, productontdekking te personaliseren, logistiek in de toeleveringsketen te beheren, prijzen te optimaliseren en fraude beter te detecteren.
Het maakt gebruik van geavanceerde AI, machine learning, natuurlijke taalverwerking, reinforcement learning en verfijnde beslissingsalgoritmen.
Ethische overwegingen zijn onder meer gegevensprivacy, transparantie van AI-acties, mogelijke vooringenomenheid bij autonome beslissingen en verantwoordelijkheid voor het gedrag van agents.
Agentic commerce zal online winkelen ingrijpend veranderen, met slimmere, proactievere en meer gepersonaliseerde digitale interacties die inspelen op de behoeften van gebruikers.
Het agentic commerce-protocol beschrijft de regels en standaarden waarmee autonome software-agents namens gebruikers of bedrijven zelfstandig transacties uitvoeren en met elkaar communiceren. Het protocol stuurt veilige, geautomatiseerde besluitvorming en uitvoering binnen digitale marktplaatsen.
