Wat is AI in e-commerce?

AI in e-commerce verwijst naar het integreren van AI-technologieën zoals machine learning en natural language processing (NLP) om online winkelen voor iedereen te verbeteren. Wanneer een webwinkel bijvoorbeeld relevante producten aanbeveelt die passen bij andere items in je winkelwagen, is AI achter de schermen aan het werk. Het analyseert je browsegeschiedenis, klikken in de webwinkel en eerdere interacties om echt gepersonaliseerde suggesties te tonen.

E-commerce AI verbetert niet alleen de klantervaring. Het stroomlijnt ook bedrijfsprocessen, ondersteunt datagedreven besluitvorming en elimineert herhalende, tijdrovende taken. Hoe? Generatieve AI (gen AI) helpt bij het schrijven (en personaliseren!) van productbeschrijvingen, marketingcontent en interne en externe bedrijfscommunicatie. Geavanceerde AI, zoals voorspellende analyses , kan historische verkoopdata analyseren om toekomstige trends en klantbehoeften te voorspellen. Deze inzichten helpen bij voorraadoptimalisatie en het toepassen van dynamische prijsstrategieën. Van contentcreatie tot grootschalige data-analyse: e-commerce AI is een gamechanger voor je bedrijf — en de cijfers bevestigen dat:

De meeste klanten (73%) verwachten betere personalisatie naarmate technologie zich ontwikkelt. Consumenten worden overspoeld met keuzes en verwachten hypergepersonaliseerde ervaringen. Van productaanbevelingen tot promotionele berichten: ze willen zich écht begrepen voelen. Het goede nieuws? AI en hyperpersonalisatie versterken elkaar.

AI kan enorme hoeveelheden klantdata analyseren om onder andere e-commerceklantenservice, productaanbevelingen en marketingcampagnes te personaliseren. Wanneer winkelend publiek producten ziet die ze daadwerkelijk willen, is de kans groter dat ze deze toevoegen aan hun winkelwagen en het aankoopproces afronden. Dit verhoogt conversieratio’s en de gemiddelde orderwaarde (oftewel average order value, AOV).

Pro tip: Gebruik AI om je doelgroep te segmenteren. Zo personaliseer je nauwkeuriger in plaats van meerdere klantsegmenten te volgen die mogelijk niet converteren.

Uit onderzoek blijkt dat ongeveer 43% van de consumenten stopt met winkelen bij een merk na een slechte ervaring met klantenservice. Gelukkig kan AI dit veranderen. Met AI lever je moeiteloos meer contextuele en gepersonaliseerde service en verhoog je tegelijkertijd de klanttevredenheid. Enkele voorbeelden:

• 24/7 directe ondersteuning: Zet chatbots of intelligente, autonome AI-agents zoals Agentforce in voor doorlopende service. Zij beantwoorden veelgestelde vragen, ondersteunen orderbeheer en bieden hulp buiten kantooruren.
• Gepersonaliseerde interacties: AI analyseert eerdere aankopen, browsegedrag en sentiment om zeer gerichte antwoorden en aanbevelingen te geven — alsof je een persoonlijke winkelassistent hebt die je voorkeuren kent.
• Snellere probleemoplossing: AI herkent snel de intentie achter een klantvraag en lost deze direct op of stuurt de klant door naar het juiste team. Dit verkort wachttijden en verhoogt de klanttevredenheid aanzienlijk.
• Proactieve ondersteuning: AI kan klantgedrag monitoren en potentiële problemen voorspellen voor ze gebeuren. Bij een vertraagde levering kan AI bijvoorbeeld automatisch updates versturen, waardoor klanten minder snel contact op zullen nemen met de klantenservice.

AI kan je bedrijfsresultaat aanzienlijk verbeteren door je te helpen bestverkopende producten te identificeren en je e-commercewebsite of landingspagina’s te optimaliseren. Stel dat je productbundels aanbiedt, dan kan AI je helpen deze samen te stellen en te personaliseren op basis van klantgedrag en voorkeuren. Daarnaast optimaliseert AI prijzen in realtime op basis van vraag en activiteiten van concurrenten, voor maximale winstgevendheid bij elke verkoop.

Automatiseer repetitieve taken binnen e-mailmarketing, fulfillment en salescycli, zodat je team zich kan richten op meer strategische taken. Agentforce kan deze taken moeiteloos afhandelen en tegelijkertijd producten aanbevelen die klanten waarschijnlijk zullen kopen. Zo doet SharkNinja dit bijvoorbeeld bijzonder effectief. Wanneer een klant vraagt naar zijn bestelling, geeft Agentforce een statusupdate en stelt het aanvullende producten voor. Als iemand bijvoorbeeld informeert naar zijn ijsmachine, deelt Agentforce de leverdatum en beveelt het herbruikbare bewaarbakjes aan.

SharkNinja gebruikt Commerce Cloud om up- en cross-sellmogelijkheden te identificeren die de omzet verhogen. Dit brengt bovendien hun marketing-, sales- en service-inspanningen samen, waardoor zij omzetkansen op elk contactmoment kunnen benutten.

AI kan in e-commerce op meerdere manieren worden gebruikt en verandert alles — van hoe klanten winkelen tot je bedrijfsprocessen. Laten we kijken naar vijf belangrijke toepassingen:

Prijsaanpassingen gebeurden vroeger handmatig, op basis van tijdrovend marktonderzoek en vraagprognoses. Nu kunnen bedrijven dynamische prijzen aanbieden die worden aangestuurd door AI. Dit houdt in dat je algoritmen gebruikt om productprijzen automatisch in realtime aan te passen op basis van factoren zoals concurrentieonderzoek en voorraadniveaus, vraagpieken en individueel winkelgedrag. En weet je wat het mooiste is? Het gebeurt allemaal geautomatiseerd en direct.

Dynamische prijzen helpen je om omzet te maximaliseren door de hoogst mogelijke prijs te benutten, concurrerend te blijven en overtollige voorraad te verminderen via tijdige kortingen. Uiteindelijk leiden dynamische prijzen met AI tot slimmere prijsbeslissingen, betere conversieratio’s en hogere totale marges.

Van alle innovatieve praktijktoepassingen van AI in e-commerce zal visueel zoeken waarschijnlijk een van de populairste worden — en een van de meest gewenste door consumenten. Traditionele productontdekking op een e-commercesite hield in dat je specifieke zoekwoorden invoerde in een zoekbalk. Bijvoorbeeld: “korte rode trui.” Vervolgens bladerde een websitebezoeker door productoverzichtspagina’s waar hij of zij zich door een zee van rode truien heen moest werken. Nu maakt generatieve AI visueel zoeken mogelijk. Een bezoeker van je online winkel kan een foto uploaden van een specifieke rode trui met een snelle prompt: “Ik zoek deze rode trui. Laat me alleen exact dezelfde of gelijkende truien zien.” En voilà! AI kan hyper-specifieke resultaten teruggeven. Geen zoekwoorden meer. Geen lange browsesessies meer. Alleen het vlug achterhalen van het goede product en snelle conversies.

E-commerce omvat veel content: productafbeeldingen, productbeschrijvingen, branding, veelgestelde vragen (FAQ’s), blogs en meer. Generatieve AI maakt deze taken een stuk makkelijker en een stuk sneller. Een retailer met een grote catalogus en duizenden unieke artikelcodes heeft bijvoorbeeld unieke beschrijvingen nodig voor elk product. Met AI die is getraind op productdata, klantreviews en SEO-best practices kun je in minuten geoptimaliseerde, gedetailleerde en accurate productbeschrijvingen maken voor elk item. Dat betekent op zijn beurt dat marketeers en merchandisers meer tijd kunnen besteden aan waardevoller, strategisch werk.

Veertig procent van de klanten is het ermee eens dat AI de lat hoger legt voor klantervaringen. Winkelend publiek is inmiddels gewend aan gepersonaliseerde productaanbevelingen en relevante promoties. Maar nieuwe innovaties verbeteren en breiden gepersonaliseerde winkelervaringen verder uit. In het verleden was AI vooral voorspellend. Nu kan het anticiperen. Geavanceerde neurale netwerken kunnen bijvoorbeeld eerder gedrag, browsepatronen en aankooptijdlijnen analyseren om intentie te anticiperen en proactief producten aan te bevelen.

Met de juiste AI-tools en het juiste e-commerceplatform kan je site voor elke gebruiker een andere homepage tonen op basis van locatie, seizoen en persoonlijke winkelgewoonten. AI kan ook je gebruikerssegmenten continu bijwerken op basis van realtime data. Uiteindelijk betekenen innovaties in e-commerce AI dat je hypergepersonaliseerde, directe ervaringen kunt bieden die sterk resoneren met elke individuele consument.

In fysieke winkels zijn sales- en servicemedewerkers je grootste asset. Ze kunnen signalen oppikken van klanten tijdens het winkelen en passende producten voorstellen. Gelukkig is er agentische e-commerce — een baanbrekende verschuiving ten opzichte van wat e-commerce tot nu toe heeft gekend.

AI-agents zoals Agentforce fungeren als geavanceerde, onafhankelijke ‘agents’ in plaats van alleen een conversatie-interface zoals live chat of chatbots. In tegenstelling tot mensen slapen agents niet en kunnen ze 24/7 klantenservice leveren. Ze leveren omnichannelklantenservice en handelen moeiteloos veelvoorkomende vragen af. Als een klant bijvoorbeeld contact opneemt over een vertraagde bestelling, kan Agentforce de bestelling controleren, een fulfillmentprobleem detecteren en zelfs proactief een gedeeltelijke terugbetaling starten of een alternatief aanbieden. Agentforce draagt klantproblemen die menselijke expertise vereisen automatisch over aan de meest geschikte klantenservicemedewerker. Daarmee lost AI complexe klantissues volledig op, in plaats van klanten alleen te beantwoorden.

Productontdekking is een ander belangrijk gebied waarin agents kunnen helpen. Sterker nog: ongeveer 39% van de bedrijven met AI ziet hier een grote verbetering. AI en agents kunnen klantintentie begrijpen via natuurlijke taal en browsegeschiedenis; ze kunnen voorkeuren analyseren en gerichte productaanbevelingen doen. AI kan ook helpen bij conversational e-commerce en visuele of spraakzoekopdrachten mogelijk maken voor een intuïtievere winkelervaring. Dit helpt klanten snel precies te vinden wat ze zoeken — of zelfs producten te ontdekken waarvan ze niet wisten dat ze ze nodig hadden.

Een klassiek voorbeeld? Als je klant een outfit van het nieuwste Cannes Film Festival wil namaken of iets sensationeels samenstelt voor Halloween, kunnen agents helpen om een look samen te stellen. In plaats van uren te besteden op een e-commercesite, kunnen klanten een foto uploaden of AI om aanbevelingen vragen. Ervaringen zoals deze verhogen herhaalaankopen en daarmee je klantbehoudpercentage.

AI biedt diepgaandere inzichten in klantgedrag en helpt bij het beantwoorden van vragen zoals:

• Waar zijn klanten écht naar op zoek?
  AI analyseert zoekopdrachten, browsepatronen en zelfs visuele input om beter te begrijpen waar een klant naar op zoek is dan wanneer je alleen naar gebruikte zoekwoorden kijkt. Dit leidt tot relevantere zoekresultaten en productaanbevelingen.
• Hoe kunnen we klanttrajecten personaliseren?
  AI analyseert aankoopgeschiedenis, demografische gegevens en realtime interacties om content, aanbiedingen en website-ervaringen te personaliseren. Daarmee wordt elk contactmoment uniek.
• Hoe vinden klanten echt van je merk?
  AI monitort social media, reviews en interacties met de klantenservice om het sentiment rondom je merk te meten. Wat je dat oplevert? Het geeft je inzichten die je kunt gebruiken voor e-commercemarketing en reputatiemanagement.
• Wanneer zijn klanten het meest geneigd om te converteren (of af te haken)?
  Voorspellende analyses kunnen aankoopgedrag voorspellen en klanten identificeren die het risico lopen te vertrekken. Vervolgens kun je klanten behouden via proactieve interacties en het aantal verlaten winkelwagentjes verminderen.
• Hoe kunnen we directe, intelligente ondersteuning bieden?
  AI-gestuurde chatbots en virtuele assistenten handelen routinematige vragen 24/7 af en begeleiden klanten bij productontdekking, ordertracking en probleemoplossing. Zo kan je team zich richten op complexere, strategische vraagstukken.
• Welke aanvullende producten zullen ze waarderen?
  AI identificeert cross- en upsell-mogelijkheden door aankoopgewoonten en klantgedrag te analyseren. Dit stimuleert klanten om aanvullende, relevante producten af te nemen.
• Hoe kunnen we zoeken en navigatie personaliseren?
  AI verbetert de zoekervaring op de website doordat het gebruikersintentie en voorkeuren begrijpt. Dit vormt de basis van productontdekking en uiteindelijk omzetgroei.
• Hoeveel moeten we uitgeven aan advertenties?
  AI kan de prestaties van advertenties, zoekwoorden en creatieve assets in realtime analyseren. Het kan automatisch biedingen aanpassen en budgetten toewijzen om de marketing-ROI te verbeteren op platforms zoals Google Ads en social media.

Een meeslepende e-commerce-ervaring eindigt niet bij het plaatsen van een bestelling — deze gaat verder dan fulfillment. AI kan routinetaken overnemen zoals het volgen en verzamelen van klantfeedback, het versturen van verzend- en ordertrackinglinks en het beheren van retourzendingen. AI kan gepersonaliseerde bedankberichten en orderbevestigingen versturen, waardoor klanten zich gewaardeerd voelen. Dergelijke doordachte acties maken echt verschil.

AI kan ook enquêtes uitvoeren om klantgevoel en -sentiment te verzamelen. Deze inzichten helpen bij het strategisch vormgeven van je e-commerceaanbod. Voorraadbeheer is een ander cruciaal gebied waarin AI een rol kan spelen. AI kan fulfillmentpartners helpen duurzamere bezorgroutes te plannen en tegelijkertijd kosteneffectieve manieren voorstellen om producten in te kopen en te verzenden. Dit is vooral relevant omdat verzendkosten, zorgen om duurzaamheid en inefficiënte orderroutering belangrijke bedrijfsuitdagingen zijn.

Ongeveer 36% van de e-commercebedrijven heeft het afgelopen jaar te maken gehad met een website-uitval, waarvan 57% plaatsvond tijdens een druk seizoen. Site-uitval of datalekken kunnen leiden tot aanzienlijk omzetverlies, schade aan de merkreputatie en gefrustreerde klanten. AI helpt je bedrijf om over te stappen van reactief naar proactief en zelfs voorspellend onderhoud. Machine learningalgoritmen worden getraind op historische data om ‘normale’ operationele patronen te herkennen. Vervolgens kunnen zij subtiele afwijkingen in realtime signaleren voordat deze escaleren tot een volledige storing of e-commercefraude.

Wanneer een nieuwe transactie of gebruikersactiviteit sterk afwijkt van normaal gebruikersgedrag, markeert AI dit als verdacht. Denk bijvoorbeeld aan:

• plotselinge aankopen met hoge waarde op nieuwe accounts
• meerdere mislukte inlogpogingen
• aankopen vanaf ongebruikelijke locaties of apparaten
• snelle wijzigingen in accountgegevens
• herhaalde kleine bestellingen (vaak gebruikt om gestolen kaartnummers te testen)

Een vertrouwd CRM-systeem zoals Commerce Cloud helpt je e-commercebedrijf professioneel te beschermen. Het monitort je website continu om mogelijke problemen te detecteren en te waarschuwen voordat er sprake is van uitval. Commerce Cloud bevat ingebouwde AI die regelmatig beveiligingsupdates en patches toepast om kwetsbaarheden te verhelpen. Het markeert bestellingen met een hoog risico voor directe beoordeling en helpt je te voldoen aan regelgeving zoals de Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS) om klantgegevens te beschermen. Zelfs kleine en middelgrote bedrijven (MKB) met beperkte teams en middelen kunnen met een gerust hart werken, zonder zich zorgen te maken over cybersecurity of het uitvallen van de website.

Het is niet verrassend dat een technologie zo krachtig als generatieve AI ook uitdagingen met zich meebrengt. AI implementeren en tegelijkertijd vertrouwen behouden vraagt om strategisch denken, uitgebreide planning, transparantie en een sterke focus op wat het belangrijkst is: je klanten. Enkele aandachtspunten:

• AI-modellen zijn slechts zo goed als de data waarop ze zijn getraind. E-commercebedrijven hebben vaak te maken met rommelige, inconsistente, onvolledige of gescheiden data uit verschillende bronnen zoals websites, CRM-systemen, ERP-systemen en social media.
• Veel gevestigde e-commercebedrijven werken met legacy-systemen die niet zijn ontworpen met AI-integratie in gedachten. Het integreren van moderne AI-oplossingen met deze oudere, vaak starre infrastructuren kan complex, tijdrovend en kostbaar zijn.
• AI-modellen vereisen voortdurende monitoring en hertraining met nieuwe data. Dit is nodig om AI effectief te houden wanneer marktomstandigheden of klantgedrag veranderen, maar verhoogt de doorlopende operationele kosten.
• AI is sterk afhankelijk van klantdata. Dit kan zorgen oproepen rond privacy en naleving van regelgeving zoals de Algemene verordening gegevensbescherming (AVG) . Onzorgvuldig datagebruik kan leiden tot hoge boetes, reputatieschade en verlies van klantvertrouwen. Samenwerken met betrouwbare leveranciers is daarom essentieel.
• AI-algoritmen kunnen onbedoeld vooroordelen overnemen. Als deze vooroordelen in de trainingsdata zitten, kan dit leiden tot discriminerende of oneerlijke uitkomsten, zoals bevooroordeelde productaanbevelingen, oneerlijke prijzen of uitsluiting van bepaalde klantgroepen.

Wanneer e-commerce AI strategisch wordt geïmplementeerd en correct wordt gebruikt, kan het klantervaringen versterken en operationele efficiëntie verhogen. Het juiste e-commerceplatform voorziet je bedrijf van out-of-the-box tools en mogelijkheden om de concurrentie bij te houden, winkelen te personaliseren en de productiviteit van medewerkers te verbeteren.