AIエージェントコマース時代、ECはどう変わる？ AI主導の購買行動で認知され、求められ、選ばれるブランドであり続けるためには

AIテクノロジー企業のAppier Groupは、AIエージェントコマース時代を見据えた小売事業者向けの新たなマーケティング手法として、「デュアル・マーケティング戦略」を提唱した。AIが商品発見から比較検討、購入までの購買プロセス全体に関与するようになるなか、消費者へのブランド訴求だけでなく、AIエージェントが商品やブランドを正しく理解し、推奨できるよう情報を整備することが重要になるとしている。

Appierは、従来の購買行動は消費者が検索エンジンや広告、ブランドサイトなどを経由して商品を探していた一方、今後はAIに「何を買うべきか」ではなく、「どうすれば目的を達成できるか」を相談する行動へシフトすると予測。AIが個人の状況や予算、好みに応じて商品を推薦し、その後、ブランドのECサイトや実店舗へ送客する「ハイブリッド・カスタマージャーニー」が広がると見ている。

こうした環境変化を踏まえ、Appierは人間とAIエージェントの双方に向けた情報設計を行う「デュアル・マーケティング戦略」を提唱。消費者向けにはブランドストーリーやクリエイティブ、ブランド体験への投資を継続する一方で、AI向けには商品メタデータやFAQ、仕様情報、在庫情報、レビュー、コンバージョンシグナルなどの構造化データを最適化し、AIが商品を正確に理解・評価・推奨できる環境を整えることが重要だとしている。

購買サイクルは短縮傾向にある

Appierはマーケティングの軸が「アテンション・エコノミー」から「インテント・エコノミー」へ移行していると説明。購買サイクルは従来の7〜14日間から、最短で1時間〜3日間に短縮する可能性があるという。

そのため、ブランドにはファーストパーティデータをリアルタイムで活用し、顧客インサイトを迅速に意思決定へ反映できる体制の構築が求められるとしている。

データが分断されることがAI活用の壁に

一方、小売事業者の課題として、「パーソナライズされた顧客体験の提供」「LTV（顧客生涯価値）の向上」「オンライン・オフラインを横断した顧客データの統合」の3点をあげた。

CRMやCDPを導入していても、顧客データがWebサイト、アプリ、SNS、POS、ECプラットフォーム、実店舗などに分散し、リアルタイムな活用を妨げているケースが少なくないと指摘している。

こうした課題に対しAppierは、統合データ基盤上でAIエージェントを活用することで、オーディエンス分析、カスタマージャーニー設計、予算配分、クリエイティブ生成、A/Bテストの最適化までを一連のワークフローとして実行できると説明する。

また、データ品質を高める仕組みによって、データの不整合やAIのハルシネーション（誤情報を生成する現象）のリスク低減にもつながるとしている。

AI時代にブランドが優先すべき3つの取り組み

Appierは、AIエージェントコマース時代に向けて企業が優先すべき取り組みとして、次の3点をあげた。

• オンライン・オフラインを横断した顧客データの統合
• リアルタイムで意思決定できるデータ基盤の構築
• 人間ならではのブランド体験価値の維持・強化

Appierは、反復的で購買意欲の高い顧客とのやり取りをAIエージェントに任せることで、マーケターはブランドストーリーの設計や顧客エンゲージメントの向上、複雑な意思決定など、より付加価値の高い業務へ注力できるようになるとしている。