"การซื้อ" จากมนุษย์สู่ AI? การเร่งความเร็วของคอมเมิร์ซแบบเอเจนต์ในงานเทศกาลค้าปลีก

1. สถานที่ที่ "อนาคต" ของการค้าปลีกมารวมตัวกัน โดยมี AI เป็นตัวเอก

งานอีเวนต์ยักษ์ใหญ่ของอุตสาหกรรมค้าปลีก "NRF (Retail’s Big Show)" เป็นงานแสดงสินค้าที่รวมเทคโนโลยีล่าสุดของร้านค้าและเบื้องหลังของอีคอมเมิร์ซ อนาคตที่ถูกวาดไว้ที่นั่นมีความเป็นเอกภาพอย่างน่าทึ่ง

คำสำคัญคือ "AI" การบริการลูกค้า การส่งเสริมการขาย การค้นหา การชำระเงิน สต็อกสินค้า โลจิสติกส์ และการวิเคราะห์ "การเคลื่อนไหวของคน" ในร้านค้าจริง ทุกกระบวนการถูกแทนที่ด้วย AI หรือถูกออกแบบใหม่โดยมี AI เป็นพื้นฐาน

สิ่งที่เป็นสัญลักษณ์คือการบริการลูกค้าด้วยโฮโลแกรมที่ดึงดูดผู้เข้าชม โฮโลแกรมที่เรียกว่า "Mike" ในชุดสูทสีชมพู รับคำถามหน้ามิคโครโฟนและตอบกลับด้วย AI ที่สร้างขึ้น การสนทนาอาจมีช่วงเวลาที่หยุดชั่วคราว แต่การอธิบายที่สถานที่นั้นชัดเจน ความคิดคือไม่ใช่ "การสนทนาที่เป็นธรรมชาติ" แต่เป็นการทำหน้าที่เป็น "จุดเริ่มต้น" ที่ดึงดูดลูกค้า

สิ่งที่เห็นได้คือ AI ถูกออกแบบไม่ใช่เป็น "การแทนที่มนุษย์" แต่เป็น "อุปกรณ์ที่ขับเคลื่อนการกระทำของลูกค้า"

2. จาก "ค้นหาและซื้อ" สู่ "AI ซื้อให้" — เป้าหมายของการค้าปลีกแบบเอเจนต์

ใน NRF ครั้งนี้ สิ่งที่มีอิทธิพลมากขึ้นในฐานะกระแสใหญ่คือ "การค้าปลีกแบบเอเจนต์" กล่าวคือ แทนที่ผู้ใช้จะต้องเข้าออกหลายเว็บไซต์เพื่อเปรียบเทียบ ใส่ในตะกร้าและชำระเงิน AI จะเรียงลำดับตัวเลือก ปรับเงื่อนไข และดำเนินการซื้อในบทสนทนา

กุญแจสำคัญในการทำให้สิ่งนี้เป็นจริงคือ "Universal Commerce Protocol (UCP)" ที่ Google สนับสนุน เป็นมาตรฐานเปิดที่ทำให้เอเจนต์ AI และระบบของฝั่งค้าปลีกสามารถสื่อสารกันได้ในภาษาที่เหมือนกัน และสามารถทำการซื้อได้จากหน้าจอแชทหรือการค้นหา AI

จุดสำคัญคือ "การมาตรฐาน" หากมีมาตรฐาน ผู้คนจะไม่ต้องเรียนรู้ UI ที่แตกต่างกันไปในแต่ละร้าน AI จะสามารถจัดการ "สต็อก" "ราคา" "การจัดส่ง" "การชำระเงิน" และ "การคืนสินค้า" ได้ในเส้นทางที่สั้นที่สุด ความสะดวกสบายมีโอกาสที่จะเพิ่มขึ้นอย่างแน่นอน

แต่ในขณะเดียวกัน การเปลี่ยนแปลงสนามรบจาก "เว็บไซต์ของร้านค้า" ไปยัง "หน้าจอของ AI" ก็มีความหมายหนักหน่วง

ที่ผ่านมา การค้าปลีกได้ออกแบบประสบการณ์และความสัมพันธ์ด้วยตนเองผ่านหน้าแรก รายการสินค้า รีวิว เส้นทาง และระบบคะแนน การค้าปลีกแบบเอเจนต์ทำให้ "หน้าร้าน" ถูกลอกออก และทำให้ข้อมูลสินค้าและฟังก์ชันการซื้อขายถูกนำเสนอเป็น API ร้านค้าจะเข้าใกล้การเป็น "ผู้ให้ข้อมูล" ที่ AI เลือก ความสะดวกสบายมีค่าใช้จ่าย และคำถามคือว่าใครจะถืออำนาจควบคุม

3. ช่วงเวลาที่ "ความสะดวก" ผสมกับ "ความน่ากลัว"

AI ช้อปปิ้งดูน่ากลัวเมื่อมันสามารถทำสิ่งที่ไม่จำเป็นต้องทำได้
เช่น การเสนอแนะในขณะสั่งซื้อหรือการใช้คูปอง การแนะนำตามข้อจำกัดด้านอาหาร — สิ่งเหล่านี้มักจะได้รับการต้อนรับ แต่เมื่อระบบเดียวกันเกินเลยไป มันจะสร้างแรงจูงใจในการดูดซับข้อมูลรอบๆ ชีวิต

เหตุการณ์ที่ถูกกล่าวถึงอย่างเป็นสัญลักษณ์คือการสั่งพิซซ่าผ่านแชท ในการเสนอแนะสำหรับหลายคน จึงถามว่า "มีคนกี่คน?" ซึ่งเป็นเรื่องปกติ แต่สิ่งที่ตามมาคือ "ถ้าขี้เกียจ ก็อัปโหลดรูปทุกคนแล้วนับ"

แน่นอนว่า "การป้อนข้อมูลง่ายขึ้น" แต่ก็เป็นช่วงเวลาที่เราสร้าง "เหตุผลในการให้รูปถ่าย" ความสะดวกสบายมักปรากฏเป็นเส้นทางในการเก็บข้อมูล

4. วิธีการ "ถูกค้นพบ" ในยุค AI ที่เปลี่ยนไป: อะไรจะมาแทน SEO

ในบริบทของ NRF สิ่งที่เพิ่มความเป็นจริงคือ "หลังจากการปรับแต่งเครื่องมือค้นหา ต่อไปคือการปรับแต่ง AI ที่สร้างขึ้น"
SEO แบบดั้งเดิมคือการต่อสู้เพื่อให้ลิงก์ปรากฏในอันดับต้นๆ ของผลการค้นหา แต่เมื่อการค้นหา AI และแชทกลายเป็นเรื่องทั่วไป ผู้ใช้จะได้รับเพียงข้อสรุปโดยไม่คลิกลิงก์ ฝ่ายบริษัทต้องการสร้างสถานะที่ "บริษัทของตนถูกแนะนำในคำตอบของ AI"

บริการที่ติดตามและวัดการปรากฏหรือการกล่าวถึงใน AI จะเข้ามามีบทบาท เช่น ในแชทใด คำถามใดที่สินค้าของบริษัทปรากฏเมื่อเทียบกับคู่แข่ง "การมองเห็น" ดังกล่าวกลายเป็นสินค้าที่ขายได้

ที่นี่ การโฆษณา การประชาสัมพันธ์ และการจัดระเบียบข้อมูลสินค้าจะผสมผสานกัน กล่าวคือ ยุค AI ช้อปปิ้งจะเป็นการแข่งขันรอบ "อันดับในคำตอบ" หรือ "โอกาสในการเป็นตัวเลือก" แทนที่จะเป็น "อันดับการค้นหา"

สำหรับผู้บริโภค มีความเสี่ยงที่ "รูปแบบใหม่ของการชักนำ" จะถูกเสริมสร้างในเบื้องหลังของความสะดวกสบาย

5. ร้านค้าจริงอาจกลายเป็น "แหล่งขุดข้อมูลร่างกาย"

ไม่ใช่แค่สงครามข้อมูลออนไลน์ ใน NRF เทคโนโลยีที่ทำให้ร้านค้าจริงกลายเป็น "ข้อมูล" ก็ถูกนำเสนออย่างเด่นชัด
ในงานแสดง มีการวัดการมองเห็นและการอยู่ของคน รวมถึงการคาดการณ์คุณลักษณะในเวลาจริงที่หน้าร้านและพื้นที่ขาย และสามารถปรับป้ายหรือการแสดงผลได้อย่างเหมาะสม ในการสาธิต ใบหน้าของผู้เข้าชมถูกล้อมกรอบและมีการคาดการณ์อายุและเพศ การอธิบายยังระบุว่าภาพจะถูกลบออกทันทีและเก็บเฉพาะเมตาดาต้า

ปัญหาที่เกิดขึ้นคือ "ไม่เก็บภาพจึงปลอดภัย" ไม่ใช่จุดสิ้นสุด
แม้ว่าภาพจะถูกลบ แต่การคาดการณ์คุณลักษณะและบันทึกการกระทำยังคงสามารถใช้ในการออกแบบการโฆษณาและการส่งเสริมการขายได้ และเมื่อ "สามารถใช้ได้" ก็มีโอกาสสูงที่จะถูกใช้ ร้านค้าจะกลายเป็นสถานที่ที่ไม่เพียงแค่ดูสินค้า แต่ยังดูดซับสัญญาณที่เราส่งออกไปอย่างเงียบๆ (อายุ ความสนใจ ความลังเล การเปรียบเทียบ ความต้องการซื้อ)

เมื่อพิจารณาถึงการค้าปลีกในญี่ปุ่น นี่ไม่ใช่เรื่องของคนอื่น กล้องวงจรปิดและการวิเคราะห์การเคลื่อนไหวของคนกำลังกลายเป็นเรื่องทั่วไป และการติดตั้งภายใต้ชื่อ "การปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้า" กำลังดำเนินไป

แต่ถ้าเนื้อหาของ "การปรับปรุง" มุ่งเน้นไปที่การปรับเวลาลดราคาและการปรับป้ายดิจิทัลให้เหมาะสม ลูกค้าจะรู้สึกว่า "ถูกอ่าน" แทนที่จะ "ได้รับการต้อนรับ" เมื่อความสะดวกสบายเกินความรู้สึก "การเฝ้าระวัง" ปฏิกิริยาตอบโต้จะเกิดขึ้น

6. การเปรียบเทียบกับ "ไม่มี AI" — ในที่สุดคนยังจำความรู้สึกได้

สิ่งที่โดดเด่นในงานคือการแสดงที่ไม่ขาย AI เช่น การออกแบบถุงหรือบรรจุภัณฑ์โดยย้อนกลับจากปัญหาของแบรนด์ สร้างความรู้สึกสัมผัส การนำกลับมาใช้ใหม่ และความรู้สึกตื่นเต้นเหมือนของขวัญ

ไม่ใช่เรื่องของเทคโนโลยี แต่เป็นการมุ่งเน้นที่ "ประสบการณ์ที่คนจะนำกลับบ้าน" วิธีการเช่นนี้อาจแพ้ในเรื่องความโดดเด่น แต่จะคงอยู่ในความทรงจำของการซื้อ

เราอาจลืมการตอบสนองของ AI แชท แต่เรายังจำถุงที่เราชอบและนำกลับมาใช้ใหม่ หรือความรู้สึกของการบรรจุที่ละเอียดอ่อนได้ AI แข็งแกร่งในเรื่องขนาด แต่สิ่งที่จำได้ไม่จำเป็นต้องเป็นขนาด

7. ปฏิกิริยาของโซเชียลมีเดีย: ความคาดหวังและความระมัดระวังมีอยู่ครึ่งต่อครึ่ง

กระแสในครั้งนี้มีความโดดเด่นที่ความคิดเห็นในโซเชียลมีเดียแบ่งแยกกันอย่างชัดเจน

ฝ่ายคาดหวัง: มองเห็นเป็นการปฏิวัติ "การเปรียบเทียบและการค้นหา"
ในชุมชนนักเทคโนโลยี มีเสียงที่มองในแง่ดีว่าหากมีการมาตรฐานเช่น UCP จะทำให้ "สามารถสร้างการค้นหาที่ครอบคลุมร้านค้าเล็กๆ ได้ง่ายขึ้น" "สามารถสร้าง 'ตลาดเฉพาะตัว' สำหรับหมวดหมู่เฉพาะได้" เป็นการเพิ่มทางเลือกที่ไม่ต้องพึ่งพาแพลตฟอร์มขนาดใหญ่

ฝ่ายสงสัย: แม้จะ "เปิด" แต่สุดท้ายก็เป็นสวนของบริษัทใหญ่
ในทางกลับกัน มีความสงสัยว่า "แม้จะมีการเปิดเผยสเปค แต่กุญแจหรือสัญญาที่ใช้งานได้จริงก็ยังคงเป็นของบริษัทใหญ่" นอกจากนี้ยังมีความกังวลว่าผู้เล่นที่ถือทางเข้าการชำระเงินหรือการส่งลูกค้าอาจเรียกเก็บ "ค่าผ่านทาง"
กล่าวคือ การมาตรฐานอาจไม่ใช่ "การปลดปล่อย" แต่เป็นเพียง "การเปลี่ยนรูปแบบการควบคุม"

ฝ่ายปฏิบัติ: "การสาธิตดูโดดเด่น แต่ ROI ไม่ถูกพูดถึง"
ในโซเชียลมีเดียของอุตสาหกรรม (เช่น LinkedIn) มีโพสต์ที่เยือกเย็นต่อความร้อนแรงของงาน "ทุกคนพูดถึง AI แต่ไม่สามารถอธิบายกลยุทธ์ได้" "สุดท้ายแล้วต้องลงไปในตัวชี้วัดผล (ยอดขาย กำไรขั้นต้น LTV อัตราการคืนสินค้า ฯลฯ) ถึงจะถูกนำไปใช้"

นอกจากนี้ ในแง่ของประสบการณ์ผู้บริโภค มีเสียงว่า "การซื้อใน LLM รู้สึกช้ากว่าและไม่แม่นยำเท่ากับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซปัจจุบัน การคลิกตัวเลือกการกรองไม่กี่ครั้งเร็วกว่าการซื้อเสื้อผ้าผ่านการสนทนา" AI แข็งแกร่งในด้าน "การเปรียบเทียบและการค้นพบ" แต่ยังอ่อนแอในการจัดการ "การเช็คเอาท์จำนวนมาก"

และความกังวลที่ยังคงมีอยู่: อนาคตที่การเฝ้าระวังและโฆษณา "สมบูรณ์แบบ" เกินไป
สิ่งที่หลายคนกังวลคือ AI ช้อปปิ้งอาจ "เสร็จสมบูรณ์เพื่อประโยชน์ของผู้ขาย" มากกว่า "เพื่อผู้ใช้" การสนทนากลายเป็นข้อมูล ข้อมูลกลายเป็นโฆษณา และโฆษณาผสมผสานในบทสนทนา ยิ่งความสะดวกสบายเพิ่มขึ้น การตัดสินใจของเราก็ยิ่งถูกชักนำได้ง่ายขึ้น

8. สิ่งที่การค้าปลีกต้องการในอนาคตไม่ใช่ "การนำ AI มาใช้" แต่เป็น "การออกแบบวิธีการถูกเลือก"

NRF 2026 ได้ตั้งคำถามว่า "ไม่ใช่ว่าจะนำ AI มาใช้หรือไม่" แต่ "จะถูกเลือกอย่างไรในยุค AI"
สิ่งที่การค้าปลีกและแบรนด์ควรทำไม่ใช่แค่การนำแชทที่โดดเด่นมาใช้

• การจัดระเบียบข้อมูลสินค้า: การปรับปรุงการออกแบบข้อมูลที่ AI เข้าใจ (คุณลักษณะ สต็อก การจัดส่ง เงื่อนไขการคืนสินค้า การรับประกัน)

• การนิยามประสบการณ์ใหม่