Anthropic har netop lanceret to nye Agentic Commerce agenter i Claude – én til kunderne og én til virksomheden. Vi kigger nærmere på, hvad de nye agenter kan og hvordan de arbejder sammen med deres menneskelige modparter.
At skrive om AI, e-commerce og Agentic Commerce føles nogle gange som at råbe ”ulven kommer” i tide og utide. Hver måned lander nye funktioner og features, der som vestjyske problemulve skaber stort postyr og tiltrækker sig enorm opmærksomhed. Vi forstår godt, hvis det er svært at følge med.
Nu er en af AI-scenens tungeste spillere, Anthropic, ude med en nyhed, der sandsynligvis har lidt mere bid – og potentiale til at rykke Agentic Commerce i en ny retning. Den 2. september lancerede Anthropic detaljerede vejledninger i at bygge to spritnye e-commerce agenter i Claude: En shopping-agent målrettet forbrugerne og en merchant-agent, der skal hjælpe virksomhederne.
Agenterne er udviklet på baggrund af hundredvis af AI-løsninger, som Anthropic har hjulpet kunderne med at bygge i Claude. Anthropic hævder selv, at virksomheder, der bruger AI-agenter, har set den gennemsnitlige kurvstørrelse vokse med 35% og at kunderne er op til 60% mere tilbøjelige til at fuldføre et køb.
Det interessante er, at de nye Claude-agenter kan indbygges i kundernes kanaler, for eksempel en webshop eller app. Her skiller Anthropic sig ud fra de andre førende AI-udviklere, der i højere grad fokuserer på at gøre deres egne platforme til det sted, hvor agentic shopping foregår. For eksempel har Google netop tilføjet muligheden for at følge flypriser og booke hotelophold direkte via Googles AI Mode.
Inden vi dykker ned i detaljerne om, hvad de to nye Claude-agenter kan bruges til, er det værd at bruge et øjeblik på forbrugernes holdning til AI og indkøb.
Ifølge en ny rapport fra Deloitte er europæiske forbrugerne i stigende grad trygge ved at overlade en stor del af indkøbet til en AI-agent. Deloitte har spurgt 13.500 forbrugere i 15 europæiske lande og finder, at 56 pct. allerede har brugt AI i forbindelse med shopping mindst én gang. Yderligere 27% er villige til at prøve det.
Sammenlignet med året før er det en væsentlig højere villighed til at AI og et fald i bekymringer om datasikkerhed og privatliv.
De varer, som forbrugerne oftest får hjælp af AI til at købe, er elektronik (53%), mode (41%) og rejser/oplevelser (35%). Det vil sige komplekse kategorier med mange valgmuligheder, høj prisfølsomhed og behov for sammenligninger.
De ældre forbrugere er de mest AI-skeptiske, men forskellene udligner sig så snart forbrugeren vænner sig til at bruge AI. Det vigtigste fokuspunkt er derfor at gøre det så nemt og trygt for kunderne at bruge AI-assistenten første gang. Sørg for at levere klar værdi i form af f.eks. sparet tid, synergi med tidligere køb eller bedre købsbeslutninger.
Selv om kunderne generelt er trygge ved AI-agenterne, så er der forskel på, hvad de vil bruge dem til. Mellem 24 og 34 % uddelegerer gerne til en AI at opdage, sammenligne og pristjekke, men kun 8 % er indtil videre trygge ved at lade en AI købe noget første gang og kun 10% vil lade en AI genbestille en tidligere ordre.
Deloitte-rapporten viser dermed, at der stadig er et stykke vej til fuldautomatiske AI-indkøb på autopilot. De europæiske forbrugere har få bekymringer om at uddelegere research, sammenligning og informationsarbejde, men de er ikke klar til at slippe kontrollen over den endelige beslutning, betaling og checkout.
Shopper-agenten hjælper kunden med at vælge. Merchant-agenten hjælper webshoppen med at levere. Sælgeren skaber tryghed, kvalitet og menneskelig dømmekraft.
Det tyder på, at e-commerce i de kommende år primært bevæger sig mod en virkelighed, hvor flere samarbejdende AI-agenter og mennesker deles om ansvaret for købsrejsen. Og det er netop det, som de nye Claude-agenter er designet til. Så lad os se, hvad de kan.
På den ene side finder vi kunden, der gerne vil have hjælp til indkøbene, men også vil være sikker på at bevare kontrollen og godkende køb.
Her er shopper-agenten en hjælpsom rådgiver og assistent. Den kan forstå intention, præferencer og begrænsninger, finde produkter, undersøge alternativer, sammenligne priser og anmeldelser og måske klargøre eller gennemføre et køb inden for de rammer, brugeren har givet den.
Det kan for eksempel være opgaver som:
- Køb en gave eller indret et børneværelse for X kroner.
- Planlæg og book en mini-ferie for to voksne og to børn i uge 42
- Analyser mit mobil- eller internetforbrug. Har jeg det rigtige abonnement?
- Giv mig forslag til min næste kulturoplevelse og book billetter, inden de bliver udsolgt.
Det er vigtigt at opbygge tillid, signalere kontrol og være transparant, også i UX-designet. Kunden skal vide på forhånd, hvad shopper-agenten gør og ikke gør. Vis gerne beslutningsprocessen undervejs og gør det nemt for kunden at gennemskue og justere de parametre, som ligger til grund for anbefalingerne.
På forhandler-siden står merchant-agenten også på spring til at give en hjælpende hånd. Og ligesom med shopper-agenten, så er der ikke lagt op til at slippe AI'en fri med fuld adgang til lageret og lov til at justere udsalgspriserne. Merchant-agenten kan løse et sæt klart definerede opgaver, der alle er designet til at gøre de menneskelige kolleger skarpere, ikke erstatte dem.
Blandt merchant-agentens evner til at analysere salget, holde øje med lager og returrater, foreslå priser og kampagner, skrive udkast til marketing og kundeservice. Alt sammen noget, der kan skabe overblik og spare tid for de menneskelige kolleger, der tager den endelige beslutning.
Det kan være opgaver som:
- Giv mig et overblik over dagens vigtigste fokuspunkter. Hvilke produkter sælger bedst, kan lagerbeholdningen følge med efterspørgslen og er der problemer med specifikke varer?
- Hold styr på reservationer og belægningsprocent for værelser eller ejendomme.
- Forebyg churn med en målrettet kampagne til risiko-kunder.
- Giv markedsføringen et ekstra boost og undgå tomme sæder, hvis et event halter efter de forventede salgstal.
Her vil det langt hen ad vejen være et spørgsmål om at tage et grundigt kig på de interne processer, og vurdere, hvilke flaskehalse der er de tungeste og dyreste. Der er her, de første agenter skal sættes i arbejde.
Noget interessant ved udviklingen er, at vi også hastigt bevæger os imod at AI-agenterne ikke blot hjælper menneskerne med at løse opgaver, men også kommunikerer med hinanden. Her er det vigtigt at kvalitetssikre svarene.
Det duer ikke, hvis en AI-agent kommer til at sælge det samme produkt to gange, opfinder produktegenskaber eller angiver forkerte priser. Det må heller ikke være muligt at narre agenten til at give en kæmpe-rabat eller udlevere andre kunders personlige oplysninger. Det kræver veldesignede sikkerhedsindstillinger og integration med resten af jeres infrastruktur.
