एक ग्राहक डिजिटल असिस्टंटला एका विशिष्ट बजेटमध्ये सेल फोन शोधायला, रिव्ह्यूंची तुलना करायला, डिलिव्हरीची वेळ तपासायला आणि सर्वोत्तम ऑफर निवडायला सांगतो. दुकानांना भेट देणे, जाहिराती पाहणे आणि अनेक पेजेस उघडण्याऐवजी, त्यांना काही पर्याय मिळतात किंवा खरेदी पूर्ण करण्यासाठी ते स्वतः त्या टूललाच अधिकृत करतात. ही प्रक्रिया, जी अजूनही विकासाधीन आहे, उत्पादने शोधण्याच्या आणि निवडण्याच्या पद्धतीत बदल घडवू लागली आहे.
एजन्सीचे मार्गदर्शक आणि डिजिटल रणनीतीकार रॉबसन व्ही. लेइट यांच्या मते, याचा परिणाम केवळ एक नवीन विक्री माध्यम तयार करण्यापुरता मर्यादित नाही. ब्रँड्स लोकांशी संवाद साधत राहतील, परंतु त्यांना अशी माहिती सादर करावी लागेल जी कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालींद्वारे देखील शोधली, समजली आणि तिचे मूल्यांकन केले जाऊ शकेल.
जागतिक पेमेंट कंपनी Checkout.com ने तयार केलेला ' एजंटिक कॉमर्स २०२६' अहवाल , सहा देशांमधील ग्राहकांची मागणी आणि व्यवसायांची तयारी यांचे विश्लेषण करून या चळवळीचे प्रमाण निश्चित करण्यास मदत करतो. सर्वेक्षणानुसार, सल्लामसलत केलेल्या ४२% व्यापारी आधीच तथाकथित 'एजंटिक कॉमर्स'ची चाचणी करत आहेत. हे एक असे मॉडेल आहे, ज्यामध्ये एआय प्रणाली खरेदीमधील टप्पे शोधू शकतात, शिफारस करू शकतात आणि पार पाडू शकतात.
याचे परिणाम ऑनलाइन स्टोअरवरील ग्राहकांच्या संख्येतही दिसून येतात. 'ॲडोबी डिजिटल इनसाइट्स'च्या, एआय साधनांद्वारे येणाऱ्या रिटेल भेटींमध्ये एका वर्षात ३९३% वाढ झाली आहे. मार्च २०२६ पर्यंत, या अभ्यागतांनी इतर स्त्रोतांकडून आलेल्या अभ्यागतांपेक्षा ४२% जास्त रूपांतरण दर (conversion rate) दर्शवला.
डिजिटल एजंट्सच्या उदयामुळे परिस्थिती पूर्णपणे बदलत आहे. अनेक दशकांपासून, ऑनलाइन जाहिरातींचा मोठा भाग ग्राहकाचे क्लिक मिळवण्यावर केंद्रित होता. जेव्हा ग्राहक उत्पादने पाहण्यापूर्वीच एआय (AI) पर्यायांची छाननी करते, तेव्हा किंमत, उपलब्धता, वितरणाची वेळ, अभिप्राय, वॉरंटी आणि परतावा धोरण यांसारख्या गोष्टी अंतिम यादीत कोणते ब्रँड समाविष्ट होतील यावर प्रभाव टाकू लागतात. एक अपूर्ण कॅटलॉग एखाद्या ऑफरला सिस्टीमसाठी अक्षरशः अदृश्य बनवू शकतो.
“हा निर्णय दोन निकषांमधून जातो. पहिला म्हणजे व्यक्तीचा हेतू, जो त्यांना काय हवे आहे आणि ते कोणत्या अटी स्वीकारतात हे ठरवतो. दुसरा म्हणजे कृत्रिम बुद्धिमत्तेद्वारे केले जाणारे विश्लेषण, जे सर्वात योग्य मानले जाणारे पर्याय निवडते. ब्रँड ग्राहकांसाठी सुसंगत आणि तंत्रज्ञानाला समजण्याजोगा असणे आवश्यक आहे,” असे रॉबसन स्पष्ट करतात.
याचा अर्थ असा नाही की भावनिक मोहिम, ब्रँडची ओळख निर्माण करणे आणि प्रतिष्ठा निर्माण करणे यांचे महत्त्व कमी होईल. ग्राहक आजही आपली पसंती व्यक्त करतात, कंपन्यांना ओळखतात, मर्यादा ठरवतात आणि त्यांना मिळणाऱ्या शिफारशींवर किती विश्वास ठेवायचा हे ठरवतात. असिस्टंटला केलेल्या विनंतीमध्ये एखाद्या सुप्रसिद्ध ब्रँडचा समावेश असू शकतो, तर दुसरीकडे नकारात्मक अभिप्राय किंवा परस्परविरोधी माहितीमुळे ग्राहक दिलेल्या उत्तरांपासून परावृत्त होऊ शकतात.
एजन्सींसाठी, या कामात नवीन आघाड्यांचा समावेश होत असतो. मीडिया नियोजन आणि सामग्री निर्मिती व्यतिरिक्त, टीम्सना एआय-निर्मित प्रतिसादांमध्ये कंपन्यांच्या उपस्थितीवर लक्ष ठेवणे, व्यावसायिक माहिती संघटित करणे आणि शिफारशींना कोणते स्रोत समर्थन देतात हे ओळखणे आवश्यक असेल. रीच आणि क्लिक्स यांसारखे मेट्रिक्स उपयुक्त राहतील, परंतु आता त्यांना मेन्शन्स, रेफरल्स, असिस्टंट्सकडून मिळणारा ट्रॅफिक आणि या सिस्टीम्समुळे प्रभावित झालेल्या विक्री यांसारख्या घटकांसोबत स्थान मिळेल.
एजंट-आधारित व्यापारामुळे कंपनी आणि खरेदीदार यांच्यातील थेट संपर्क कमी होण्याचा धोकाही निर्माण होतो. जर संशोधन आणि व्यवहार बाह्य प्लॅटफॉर्मवर होत असतील, तर ब्रँड ग्राहकाच्या प्रवासाविषयीचा डेटा, नातेसंबंधांच्या संधी आणि अनुभवावरील काही नियंत्रण गमावू शकतो. ज्या उत्पादनांमध्ये फारसा फरक नसतो, त्यांची तुलना प्रामुख्याने किंमत, वितरण आणि सार्वजनिक रेटिंगच्या आधारावर होण्याचा धोका कायम राहतो.
"या वातावरणासाठी ब्रँडला तयार करण्याकरिता संघटित डेटा, सातत्यपूर्ण प्रतिष्ठा आणि दिलेल्या आश्वासनांची पुष्टी करू शकणारा अनुभव आवश्यक असतो. जेव्हा एजंटला अपूर्ण माहिती किंवा कमी विश्वासाची चिन्हे आढळतात, तेव्हा एकाकी जाहिरातीची ताकद कमी होते," असा निष्कर्ष रॉबसन व्ही. लेइट यांनी काढला आहे.
जाहिराती नाहीशा होणार नाहीत, पण मोहीम आणि विक्री यांमधील दुवा कमी स्पष्ट होईल. संवादाचा एक भाग मानवी लक्ष वेधून घेण्याचा प्रयत्न करत राहील; तर दुसरा भाग, ग्राहकांच्या निर्णयांमध्ये थेट सहभागी होऊ लागलेल्या प्रणालींद्वारे ब्रँड्सना ओळख मिळवून देण्याचे आणि त्यांचा विचार केला जाईल याची खात्री करण्याचे कार्य करेल.
