Modul în care funcționează retailul online se schimbă fundamental. La fel și comportamentul consumatorului în online. Pe scurt, asistăm la trecerea de la modelul clasic în care consumatorul caută și compară produse, la un model în care AI assistants aleg direct pentru el, optimizând automat pentru criterii precum preț total, disponibilitate, timp de livrare sau nivel de încredere. Pentru retaileri, competiția se mută din zona de „cine captează atenția consumatorului” în zona de „cine este ales de algoritm”. De ce este important pentru retailerii online să țină seama de aceste tendințe? Ne spune Alex Dobre, Business Line Director Retail & Distribution, într-un interviu acordat recent.
Care sunt cele mai noi tendințe în retailul online? Ce factori încep să impacteze modul în care funcționează retailul online?
Asistăm la o schimbare profundă în comportamentul consumatorului. Dacă retailul, cu precădere, e-commerce-ul tradițional se baza pe pasul esențial de căutare, adică oameni care caută, filtrează și compară singuri, acum observăm cum treptat se face trecerea către o etapă de delegare, în care utilizatorii lasă aceste sarcini în grija agenților AI. Pe scurt, o parte importantă a deciziilor de cumpărare va fi tot mai mult mediată de algoritmi care acționează în numele consumatorilor.
Ce înseamnă asta, mai exact?
Infrastructură pregătită pentru ”Machine Customers”. Agenții AI nu reacționează la storytelling vizual și nici nu construiesc preferință în același fel ca un consumator uman. Ei operează pe baza datelor: informații structurate, prețuri transparente, stocuri vizibile și detalii logistice actualizate în timp real. Aici apare și una dintre marile provocări pentru companii: să se alinieze logicii algoritmice fără să piardă dimensiunea de brand care susține loialitatea.
Tendința se mai traduce și printr-o nevoie de noi strategii de engagement. Într-o economie în care agenții virtuali câștigă teren în procesul de decizie, nu mai este suficient ca un brand să obțină doar atenția utilizatorului. Devine la fel de important să fie acea opțiunea pe care algoritmul o poate înțelege, valida și recomanda cu încredere mai departe.
De ce este important pentru retailerii online să țină seama de aceste tendințe?
Într-un ecosistem dominat de AI, ceea ce nu poate fi procesat devine aproape invizibil. În viitorul apropiat, vizibilitatea unui brand va depinde tot mai mult de calitatea metadatelor și de felul în care informația poate fi citită, interpretată și extrasă de modele generative. Vedem deja tot mai multe interogări în care utilizatorul primește un răspuns direct, fără să mai acceseze un site. Riscul este clar: dacă nu ești machine-readable, brandul tău nu poate intra în compoziția acelui răspuns. Iar când asta se întâmplă, pierzi exact traficul cu intenție ridicată și rămâi dependent de utilizatorii care încă fac „window shopping”, o categorie care se va restrânge tot mai mult, probabil către segmente precum luxul sau hobby-urile.
Pentru comercianți această pierdere nu va veni strict dintr-un număr mai restrâns de clienți fideli, ci din ratarea cumpărătorilor noi care folosesc AI-ul pentru a descoperi produse și branduri noi.
Ce riscă brandurile care rămân blocate în strategiile tradiționale de SEO și discover?
Brandurile care rămân ancorate în logica tradițională de SEO riscă, în primul rând, să piardă vizibilitate acolo unde se mută decizia: în răspunsurile generate de AI. Avantajul competitiv nu mai este dat doar de poziția în Google, ci de capacitatea de a fi inclus și recomandat într-un răspuns generativ. Asta pentru că procesul de documentare începe tot mai des în interfețe conversaționale, înainte ca utilizatorul să ajungă pe un site.
La nivel operațional, lipsa unei infrastructuri moderne și interoperabile (API-uri, arhitecturi de tip composable commerce) limitează capacitatea de scalare și crește costurile pe termen lung. În paralel, absența unei strategii de tip GEO (Generative Engine Optimization) lasă brandul vulnerabil la modul în care modelele AI îl interpretează sau îl reprezintă în răspunsuri.
Ce înseamnă în practică conceptul de Agentic Commerce și cum schimbă funnelul clasic de marketing. Ce înseamnă pentru un retailer să fie „ales de algoritm”? Care sunt ingredientele minime pentru a fi „machine-readable”?
Într-un funnel mediat de AI, etapa de research și comparare este preluată tot mai mult de un algoritm, iar utilizatorul intervine mai ales în validarea finală. Consumatorul nu mai caută direct branduri, ci formulează o nevoie, iar AI-ul face partea de research: compară opțiuni, filtrează produse, elimină alternative slabe și produce o listă scurtă. În acest sens, brandurile nu mai concurează pentru vizibilitate sau trafic ci pentru a intra în shortlist-ul generat de AI.
Pentru un retailer, a fi „ales de algoritm” înseamnă să fie ușor de înțeles, de comparat și de validat de către AI. Asta presupune, la nivel strategic, trei direcții esențiale:
- Conținutul trebuie să fie formulat astfel încât să poată fi interpretat și sintetizat ușor de modelele generative;
Informația trebuie să poată fi accesată și actualizată în timp real, pentru a susține recomandări corecte și relevante; - Datele nu mai sunt doar o responsabilitate tehnică, ci un activ strategic, gestionat transversal la nivel de organizație.
- Cât de mare este, în practică, gap-ul între aceste cerințe și realitatea actuală? Cât de rapid estimați că această tranziție se va reflecta în piață?
Prin conversațiile pe care le avem și în cadrul Commerce Conversations, o comunitate pentru retaileri & industrii conexe, powered by Zitec, observăm deja o preocupare strategică tot mai mare atât din perspectivă tehnică, pentru pregătirea unei infrastructuri AI, dar și din punct de vedere cultural și de leadership. Retailerii își prioritizează eforturile în consolidarea datelor și integrarea cu sistemele interne. Fără un astfel de ecosistem conectat, AI-ul nu are acces la sursa reală de date necesară pentru a funcționa și a genera recomandări relevante și genera impact măsurabil în business.
Unde ar trebui direcționate investițiile pe termen mediu și lung pentru ca un brand să rămână competitiv din acest punct de vedere?
Companiile trebuie să trateze arhitectura de date ca pe o prioritate strategică, pentru că în practică, un agent AI este la fel de bun ca datele și sistemele pe care le are la dispoziție. Ca să ia decizii utile, are nevoie de obiective clare, context, date structurate și acces la instrumente precum API-uri sau baze de date. De aceea, pentru companii, pașii pentru a fi AI-ready încep mai puțin cu modelul în sine și mai mult cu organizarea datelor și integrarea sistemelor.
Mai mult, pregătirea pentru modelul bazat pe delegare înseamnă o investiție în infrastructură cloud, platforme scalabile, precum și o strategie pentru gestionarea acestor date, o fundație solidă pe care să poată construi ecosisteme capabile să hrănească agenții AI.
Toate aceste investiții în arhitectura de date, de la structurarea la deschiderea ecosistemului prin API-uri, converg către o nouă frontieră a vizibilității: GEO, o adaptare la modul în care AI-ul sintetizează și prioritizează informația. Într-o economie de delegare, optimizăm pentru pentru recomandare algoritmică. GEO devine astfel disciplina prin care un brand își construiește vizibilitatea în ‘mintea’ modelelor lingvistice, asigurându-se că atributele produselor sale sunt cele pe care agenții AI le consideră drept ‘cea mai bună soluție’ pentru utilizator.
Care sunt primele trei decizii pe care ar trebui să le ia acum un retailer care vrea să rămână relevant în era Agentic Commerce?
Un retailer care vrea să rămână relevant în era Agentic Commerce trebuie să ia rapid trei decizii strategice. Prima este să investească într-o fundație solidă de date, pentru că AI-ul poate recomanda corect doar ceea ce poate interpreta clar. A doua este să conecteze sistemele esențiale ale businessului, astfel încât datele despre produse, stocuri, prețuri și livrare să fie disponibile în timp real. A treia este să își modernizeze stack-ul tehnologic învechit pentru a elimina blocajele care limitează scalarea și încetinesc capacitatea de adaptare.
Sunt retailerii din România pregătiți pentru această schimbare? Ce procent estimați că au infrastructura necesară pentru a deveni „machine-readable”?
În cei peste 23 de ani în care am fost alături de retaileri locali și internaționali, am traversat diferite etape de transformare, însă credem că în contextul actual digitalizarea va fi una accelerată într-un ritm fără precedent. Modul în care companiile abordează acum soluțiile de AI va deveni principalul lor diferențiator în piață.
Este un subiect ‘hot’ pe care îl dezbatem intens în comunitatea noastră, Commerce Conversations, unde observăm o preocupare strategică tot mai mare nu doar pentru infrastructura tehnică, ci și pentru impactul cultural al AI în organizații. În piața românească ne aflăm încă într-o fază de în care Inteligența Artificială are un rol de suport și nu de delegare: AI-ul ajută la research, dar nu finalizează tranzacția: momentan cumpărarea directă din ChatGPT sau Gemini nu este disponibilă în România. Consumatorii deleagă AI-ului sarcini de procesare (să compare specificații, să verifice stocuri, să rezume mii de recenzii), dar păstrează pentru sine decizia finală. Folosesc AI-ul pentru a valida o listă scurtă de 2-3 opțiuni.
În același timp, conform datelor citate în cadrul GPec 2026, faptul că peste 80% dintre consumatori practică în continuare ROPO (Research Online, Purchase Offline) arată că validarea umană rămâne esențială. Vizita în magazin, verificarea pe forumuri sau confirmarea din social media continuă să joace un rol critic în depășirea neîncrederii față de achiziția online.
