التسوق عبر الإنترنت؟ يمكن للذكاء الاصطناعي الدردشة، لكنه لا يزال يحتاج إلى سياق
لقد مررنا جميعًا بتجارب مثل هذه: تبحث عن منتج عبر الإنترنت، ربما زوجًا جديدًا من أحذية الجري، لكن نقرة واحدة تتحول إلى دوامة. ولم يمض وقت طويل، حتى تخوض في مئات النتائج – أنماط لن ترتديها أبدًا، وأحذية رياضية للأطفال (حتى لو كنت بالغًا)، وخيارات لا تتناسب مع ميزانيتك. عندما تكون مدفونًا في القمامة، فإن الحصول على المزيد من الخيارات لا يبدو مفيدًا في الواقع. بدلاً من الصراخ “هنا كل شيء”، يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إنشاء المزيد من التجارب الموجهة، أقرب إلى العمل مع زميل مفيد في المتجر. ومع ذلك، في كثير من الحالات، لم يصل الذكاء الاصطناعي إلى هذا الحد بعد. ومع ذلك، فإن التوقعات آخذة في الارتفاع. وذلك لأنه بالنسبة لعدد متزايد من الأشخاص، أصبح الذكاء الاصطناعي واجهة افتراضية. يستخدم الأشخاص أدوات الذكاء الاصطناعي المنتجة كل يوم – لطرح الأسئلة والتخطيط للرحلات واستكشاف المشكلات وإصلاحها واتخاذ القرارات. وفقًا لبيانات من Constructor وShopify، استخدم ما يقرب من ثلثي الأشخاص أدوات مثل ChatGPT في حياتهم اليومية، ارتفاعًا من 29% في عام 2023. بين الجيل Z، هذا الرقم أعلى من ذلك، حيث استخدم 78% GenAI. ومن الطبيعي أن تنتقل هذه السلوكيات ومستويات الراحة إلى التسوق – لدرجة أنه اليوم، أصبح الناس لا تتساءل “هل ينبغي أن يكون الذكاء الاصطناعي جزءًا من التسوق؟” بل “لماذا لم يصبح الأمر أفضل بعد؟” على وجه الخصوص، عندما يتعلق الأمر باستخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في العثور على المنتجات، فهي مشكلة قرار وليس مشكلة لغوية. وبعبارة أخرى، يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي اليوم أن تفهم وتستجيب للاستعلامات المعقدة باللغة الطبيعية مثل “أخطط لباب خلفي، ما الذي أحتاجه؟” أو “ساعدني في العثور على أحذية جري جديدة”. قبل عدة سنوات، لم يكن من المنطقي حتى كتابة هذه الأسئلة في شريط البحث. اليوم، يمكن للمتسوقين الحصول على توصيات منطقية. والمسألة الأكبر والأكثر إلحاحًا هي ما إذا كانت التوصيات منطقية بالنسبة لهم. وهنا تكمن مشكلة القرار، لأن فهم ما يجب إظهاره لكل متسوق أمر صعب. يتطلب الأمر عملاً بوليسيًا، نظرًا لأن قرارات الأشخاص غالبًا ما تكون متجذرة في أفعالهم وتفضيلاتهم وسلوكياتهم السابقة وما إلى ذلك. في حين أن نماذج اللغة الكبيرة اليوم تتفوق في توليد الإجابات – غالبًا بثقة شديدة – إلا أنها يمكن أن تواجه صعوبة في ربط تلك الإجابات بنتائج العالم الحقيقي وسياقه، مثل: أي زوج من أحذية الجري سيجعل هذا المتسوق أكثر عرضة للشراء؟ لماذا توجد الفجوة؟ لمساعدة المتسوقين حقًا، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى فهم ما الذي يجعلهم يتحركون. لكن وكلاء الأغراض العامة مثل ChatGPT وClaude لا يمكنهم الوصول إلى أدلة مهمة: ما اشتريته، وما اخترته تقريبًا، وما تم إرجاعه، وما إلى ذلك. هذه المعلومات مجزأة، ومنتشرة عبر أنظمة تجار التجزئة وغالبًا ما تكون مملوكة. ولكن من المهم الحصول على الصورة الكاملة. وبدون هذه الصورة، فإن الذكاء الاصطناعي يكافح من أجل تضييق نطاق ما يناسب احتياجاتك على وجه التحديد. كما هو الحال مع أحذية الجري: قد يهتم العداء الجاد أكثر بالاستقرار، وعرض صندوق أصابع القدم، وما إذا كان الحذاء أفضل للممرات أو الطرق. ربما يفضلون علامة تجارية معينة أو قد أعجبهم الإصدار الأخير من حذاء معين. قد يرغب العداء غير الرسمي فقط في الحصول على شيء مريح للركض في بعض الأحيان. لذلك، غالبًا ما يفشل نهج “اسألني عن أي شيء” – “ما هي أحذية الجري الجيدة؟” – في ربط النقاط. وإذا كان على المتسوقين شرح كل تفضيل وحالة استخدام بأنفسهم، فإن الذكاء الاصطناعي لا يبسط تجربتهم حقًا. وبدلاً من ذلك، يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى البيانات والسياق المناسبين في اللحظة المناسبة لمساعدة المتسوقين على اتخاذ قراراتهم. إن النهج القائم على السياق يبدو واعدًا. على سبيل المثال، أطلق بعض تجار التجزئة وكلاء خاصين بهم يجمعون بيانات منتجاتهم ومخزونهم مع معلومات المتسوقين، مثل السلوك في الوقت الفعلي في الموقع، والمشتريات السابقة، وحالة الولاء. لذلك، عندما يطلب شخص ما التوجيه، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتجاوز التوصيات العامة، ويعرض العناصر التي من المحتمل أن يريدها هذا الشخص. لا يرغب الجميع في التفاعل بهذه الطريقة، ولا تزال المشاركة مبكرة. ولكن حتى مع وجود عدد صغير نسبيًا من الأشخاص الذين يستخدمون هذه الأنواع من الأدوات، يبدو التأثير ذا معنى: فقد أشارت أمازون إلى أن المتسوقين الذين يستشيرون مساعد التسوق الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي هم أكثر عرضة بنسبة 60% لإكمال عملية شراء خلال جلستهم. الاستخدام آخذ في الارتفاع أيضًا، حيث ارتفع التفاعل بنسبة 400٪ تقريبًا على أساس سنوي. شهدت Walmart اتجاهات مماثلة: العملاء الذين يستخدمون Sparky AI لديهم متوسط قيمة طلب أعلى بنسبة 35% من المتسوقين الآخرين. في المواقع التي تحتوي على وكلاء الذكاء الاصطناعي خلال فترة التسوق العام الماضي والتي استمرت يوم الجمعة الأسود حتى يوم الاثنين السيبراني، جاء أكثر من 10% من الإيرادات من المتسوقين الذين استخدموا تلك المواقع، وفقًا لبياناتنا. ومع ذلك، لم يتقن الجميع السياق بعد: قضيت بعض الوقت في أحد مواقع المتاجر الوطنية في أحد الأيام، وأضفت أربعة أزواج من الأحذية إلى عربتي. عدت في اليوم التالي، وطلبت من وكيل الذكاء الاصطناعي بالموقع أن يوصي بأساليب مشابهة لما كنت أتصفحه. الرد: “لمساعدتي في تضييق نطاق هذا الأمر، هل كنت تبحث عن أحذية للرجال أم للنساء؟” سأقولها مرة أخرى: الوقت مبكر، وهناك الكثير من التجارب الجارية. يحاول تجار التجزئة معرفة أين يضيف وكلاء المحادثة أكبر قيمة، في السياق الصحيح. حتى الآن، يبدو أن المجالات ذات النوايا العالية، مثل أشرطة البحث للبيع بالتجزئة والدردشة، تعمل بشكل جيد. كما أن اللحظات الرئيسية لاتخاذ القرار، كما هو الحال في صفحات المنتجات، تعتبر مناسبة أخرى. في تلك المرحلة، غالبًا ما يحتاج المتسوقون إلى إجابات لبعض الأسئلة العالقة مثل: “هل هذه المنتجات مطابقة للحجم الحقيقي؟” أو “هل هذه الأحذية جيدة للأقدام العريضة؟”، ما الذي يتحسن في سياق التالي، يمكننا أن نتوقع أن يصبح الذكاء الاصطناعي رفيقًا أكثر فائدة وانتشارًا في التسوق. ومن المحتمل أيضًا أن نشهد واجهات أكثر تمكينًا، واجهات لا تستنتج تفضيلاتنا فحسب، بل تطرح أسئلة توضيحية أثناء تعلمهم وتكيفهم. وسيكون هناك تحول أيضًا من الإجابة إلى الفعل، حيث يقوم الوكلاء بتوجيه الاختيارات بشكل أكثر مباشرة والمساعدة في الخطوات التالية. ومع كل هذه التطورات، سيتم تحديد مستقبل الذكاء الاصطناعي في التسوق من خلال مدى فهمهم للسياق ومساعدة الناس على التصرف. بعد ذلك، سيساعدك الذكاء الاصطناعي على السير بثقة في عملية الشراء الخاصة بك. كيفن ليمون هو كبير مسؤولي العملاء والرئيس التنفيذي للإيرادات في Constructor. انضم إلينا في مدينة نيويورك في شهر سبتمبر من هذا العام لحضور مهرجان Fast Company Innovation السنوي. التذاكر ذات الأسعار المتقدمة متاحة الآن حتى يوم الأحد 12 يوليو. احصل على تذاكر المهرجان الخاصة بك اليوم.
تم النشر: 2026-06-22 20:10:00
مصدر: www.fastcompany.com
