La asociación de octubre entre Walmart y OpenAI puede ser el cambio más significativo en el comercio electrónico desde el botón «Comprar ahora».
Al integrar ChatGPT, Walmart está colapsando el embudo de compras. Sin barra de búsqueda. Sin página de carrito. Sólo conversaciones que conduzcan directamente al pago. Este nuevo enfoque puede redefinir rápidamente la forma en que cualquier marca aborda el descubrimiento, los datos y la demanda de los clientes.
La nueva plataforma de compras permite a los compradores chatear con el robot impulsado por IA, explorar las ofertas de Walmart y completar compras desde la aplicación. Si ChatGPT y otros asistentes de IA se convierten en puntos de entrada para los clientes minoristas, los expertos en comercio minorista advierten que es posible que el embudo de comercio electrónico ya no sea viable.
Según Josiah Roche, CMO fraccional de JRR Marketing, cuando ChatGPT se convierta en el lugar central de compra de la gente, el marketing de resultados se pondrá patas arriba. Cuando las personas se saltan los resultados de búsqueda y pasan directamente del chat al pago, el pago por clic, la optimización de motores de búsqueda e incluso los embudos de redes sociales pierden su poder.
«A medida que el descubrimiento pasará de la estrategia de la marca a la capa de decisión del agente, las marcas que ganarán serán las que mantengan los datos del producto limpios, transparentes y detallados», dijo al E-Commerce Times.
Cómo la IA está remodelando las expectativas del comercio minorista
Aspectos como la precisión de los precios, los tiempos de envío y las reseñas verificadas son muy importantes, señaló Roche. La IA favorecerá la claridad y la coherencia sobre la inversión publicitaria o el sesgo de marca.
Este nuevo modelo puede crecer más rápido que WeChat o Taobao en China porque elimina los pasos adicionales. Las personas no necesitarán abrir una aplicación ni revisar los filtros. Dirán lo que quieran y serán emparejados de inmediato, explicó.
«Así, el agente comercial se mueve por la intención y no por el comportamiento de navegación. Cada chat se convierte a la vez en una búsqueda y en una venta», afirma Roche.
No es un algoritmo de mercado el que adivina qué encaja mejor. Más bien, es un sistema que responde con precisión. La velocidad de adopción dependerá de qué tan fluido sea el proceso entre lo que dicen los usuarios y el momento en que comienza el pago, ofreció.
Manick Bhan, fundador, director ejecutivo y director de tecnología de las empresas de SEO Search Atlas y LinkGraph, estuvo de acuerdo y señaló que WeChat y Taobao combinaron contenido, redes sociales y comercio en una experiencia perfecta.
«Pero eso sigue siendo navegación humana. Estás tocando, desplazándote, abriendo pequeños programas», dijo al E-Commerce Times.
Modelos competitivos de negociación de agentes
Bhan explicó que los agentes comerciales eliminan la interfaz. Los consumidores le dicen al agente de IA lo que necesitan. Maneja todo el embudo, descubrimiento, comparación y control dentro de una sola línea de razonamiento.
«No dependes de que las personas adopten un ecosistema. Así que se pasa de un viaje basado en aplicaciones a un viaje sin interfaz. Esa es una velocidad de conversión fundamentalmente diferente», dijo.
Loc Dang, ejecutivo de marketing de Mim Concept, definió el ecosistema chino como social, transaccional y gamificado. Sin embargo, requiere la acción del usuario y el esfuerzo está más bien dirigido por humanos.
Los modelos minoristas chinos como WeChat Mini Programs y Taobao ya han integrado perfectamente las redes sociales, el contenido y el comercio. El enfoque de comercio de agentes de Walmart y OpenAI es fundamentalmente diferente y potencialmente más rápido para lograr escala y conversión en los modelos chinos, ofreció.
«Walmart y OpenAI lo han mejorado porque no se le pide al usuario que elija; él actúa. Dado que ChatGPT entiende el contexto y las preferencias, sólo necesita definir lo que quiere y encargarse del resto. Esto supera al modelo chino que aún requiere esfuerzo manual», dijo Dang al E-Commerce Times.
Diferencias fundamentales en los enfoques de comercio electrónico
Las plataformas chinas han dominado la integración del comercio electrónico y se encuentran entre los sistemas minoristas más sofisticados del mundo, observó Shomron Jacob, jefe de plataforma y aprendizaje automático de Iterate.ai. Calificó el comercio de agentes como no necesariamente mejor, pero sí arquitectónicamente diferente.
«Las plataformas chinas destacan en el descubrimiento visual y la navegación táctil a través de feeds personalizados. Si sabes qué categoría quieres, su UX es excepcionalmente eficiente», dijo al E-Commerce Times.
Jacob explicó que el agente comercial utiliza el lenguaje natural como interfaz principal. Usar un idioma en lugar de menús en capas puede acelerar decisiones complejas de múltiples atributos en comparación con el filtrado de categorías anidadas.
«El agente de IA también puede mantener el contexto entre las sesiones y los minoristas, reduciendo la fricción de la comparación de precios. Sin embargo, las plataformas chinas tienen escala, tasas de conversión probadas y años de optimización», añadió.
El agente comercial aún es experimental. La verdadera pregunta no es tanto cuál es más rápido sino si las interfaces conversacionales resuelven problemas que las interfaces visuales no resuelven. Jacob señaló que el resultado de la resolución de problemas aún no se ha demostrado a gran escala.
Considera que esto es la tensión central en el comercio de agencias. La realidad es que cada plataforma comercial equilibra la intención del usuario con la monetización.
Por ejemplo, Google clasifica los anuncios según los resultados orgánicos, mientras que Amazon promociona productos patrocinados. Los usuarios toleran esto cuando la compensación es transparente y los resultados siguen siendo relevantes, según Jacob.
De las compras conversacionales a las compras predictivas
Roche considera que la confianza sigue siendo el gran obstáculo. Google lo consiguió manteniéndose neutral durante años, incluso si los anuncios pagados cambiaron eso más tarde.
«Para OpenAI y Walmart, la gente los juzgará basándose en la transparencia. Si los compradores sienten un sesgo hacia los listados pagados, se retirarán», predijo.
El primer agente de IA que explique por qué recomienda un producto sobre otro se ganará la confianza rápidamente. La gente no necesita una neutralidad total. Quieren honestidad sobre lo que afecta esas sugerencias, añadió Roche.
En el aspecto tecnológico, las marcas necesitarán reconstruir sus sistemas backend. Los feeds de productos deben funcionar para las conversaciones, no solo para la indexación de búsquedas. Eso significa un mejor etiquetado, actualizaciones de precios en tiempo real y una integración más estrecha con la API de pago.
«El siguiente paso después de la compra conversacional será la compra predictiva. Ahí es cuando los sistemas empiezan a llenar tu cesta antes de que pidas, en función de patrones o necesidades», afirmó.
Roche advirtió que cuando eso sucede, el control pasa a quien tenga los datos sobre intenciones y preferencias. Ahí es donde comienza la próxima guerra de tráfico.
El comercio electrónico predictivo ya está en marcha
Según Rafay Baloch, director ejecutivo y fundador de la firma de seguridad cibernética RedSecLabs, el lanzamiento de compras ChatGPT de Walmart destaca cómo el comercio electrónico predictivo reduce los errores en la intención de búsqueda al satisfacer directamente las necesidades de los clientes. Al eliminar esos puntos de fricción, el modelo puede operar más rápido que los sistemas minoristas de China sin depender de la navegación por capas.
«Las organizaciones deben competir para ganarse la confianza de los clientes porque esta competencia determinará qué negocio alcanzará el éxito», dijo al E-Commerce Times.
Contrarresta directamente la estrategia basada en publicidad de Google. Los asistentes de IA deben demostrar su capacidad para recomendar contenido apropiado en lugar de mostrar anuncios pagos. El conflicto central se produce porque el sistema de inteligencia artificial funciona como representante de servicio al cliente y como agente de ventas, señaló Baloch.
Esta temporada navideña marca el momento en que la IA realmente ingresa al camino de las compras, dijo Greg Petro, director ejecutivo de First Insight. Refiriéndose a los informes de compras navideñas, señaló que los consumidores lo utilizan para algo más que buscar.
«Están comprando a través de él. Al mismo tiempo, son más cautelosos a la hora de gastar, centrándose en el precio, el valor y la conveniencia. Los minoristas que escuchen a sus clientes y se adapten rápidamente a estos nuevos comportamientos de compra serán los que generen una lealtad que dure mucho después de las vacaciones», dijo a The E-Commerce Times.
Desafía al agente de IA
El término «agente comercial» implica que la IA actúa en nombre del cliente. Cuando la IA comienza a actuar como agente de ventas para el minorista o la marca con la oferta más alta, deja de ser un agente y se convierte en una red publicitaria con una cara amigable.
«Si se inclina hacia el mejor postor, pierde el poder de hacer que el intercambio de agentes funcione: alcanza la intención de los usuarios. Al principio, parece ser una buena opción para los minoristas. Con el tiempo, se convierte en su escalera hacia el fondo», advirtió Dang.
Según Bhan, en el momento en que la IA pasa de ser su confidente a ser el agente de ventas del minorista, la confianza puede evaporarse, y si la confianza colapsa, todo el modelo colapsa. La gente sólo comprará a través de un agente si cree que está alineado con sus intereses, no con el mejor postor.
«Así que la verdadera batalla en el comercio de agentes no es Google versus OpenAI, sino agentes alineados con los consumidores versus agentes alineados con los minoristas. Quien gane esa batalla de alineación ganará la próxima década», predijo.
Bhan considera que estas plataformas necesitan transparencia algorítmica (no revelaciones emergentes o ocultas) para garantizar la transparencia y las recomendaciones éticas. Debe presentar una explicación clara y sencilla de por qué la IA recomendó algo. ¿Fue el mejor precio, calidad, reseñas o fue porque una marca pagó por la ubicación?
«Si no establecemos esa transparencia ahora, estamos reconstruyendo las peores partes de la publicidad digital dentro de una interfaz conversacional, y esa es la manera más rápida de destruir la confianza en los agentes comerciales», advirtió.
