Jarenlang draaide digital commerce om de klik van de consument. Nu klikt steeds vaker een AI-agent namens de consument. Consumenten laten AI producten ontdekken, vergelijken en soms zelfs afrekenen, en daarmee ontstaat een nieuwe laag tussen merk en klant. Dat roept voor elke retailer en elk merk dezelfde vraag op: hoe blijf je zichtbaar en relevant als niet de consument, maar een agent de eerste selectie maakt?
Van zoeken naar delegeren
Stel: je zoekt een nieuwe stofzuiger. Vroeger betekende dat tien tabbladen en eindeloos reviews doorspitten. Straks volstaat één vraag: “Zoek een stille stofzuiger voor een appartement met huisdieren, onder de 300 euro.” Even later ligt er een shortlist klaar en hoef je alleen nog te bevestigen.
Toch neemt de agent niet elke aankoop over. Een agent mag de laptop uitzoeken, de spijkerbroek liever niet. Waar pasvorm, gevoel en persoonlijke smaak de doorslag geven, kiest de consument liever zelf.
Agents laten zich niet verleiden
Voor retailers veranderen daarmee de spelregels. Jarenlang draaide het om zoveel mogelijk verkeer naar je webshop trekken en dat verkeer zo goed mogelijk laten converteren. Maar een opvallende call-to-action of een aflopende timer zegt een agent niets; die vergelijkt op feiten. Klopt je prijs, is je voorraad actueel, is je productinformatie compleet? Wie dat niet op orde heeft, valt af voordat de consument ook maar iets te zien krijgt.
Betekent dat het einde van merkbouw? Integendeel. De sterkste positie heb je als de consument je merk al in de prompt noemt. Dat is een plek die je niet met advertentiebudget kunt kopen.
Van merkverhaal naar dataverhaal
Hoe ziet dat er in de praktijk uit? Bij Lannoo Groep, de Belgische uitgeverij- en mediagroep, begon het intern, met kleine pilots en duidelijke richtlijnen. Nu trekt het bedrijf die aanpak door naar hoe AI-modellen het merk vinden en interpreteren. Bij EssenzaHome, het Nederlandse familiebedrijf in bed-, bad- en woontextiel, verschuift de content van productkenmerken naar de behoefte erachter: niet alleen een dekbedovertrek, maar beter slapen. Precies zo interpreteert een agent de vraag van een consument.
Wat beide voorbeelden gemeen hebben: een merk leeft niet langer alleen in campagnes en huisstijl, maar ook in data, metadata en content die een machine kan begrijpen.
De grootste uitdaging zit niet in de techniek
Veel organisaties zien Agentic Commerce als een technologisch vraagstuk, maar agents werken niet binnen één systeem of afdeling; ze voeren taken uit dwars door systemen, processen en teams heen. Dat vraagt om samenwerking tussen marketing, e-commerce, data en IT, om heldere afspraken over wat een agent zelfstandig mag beslissen, en om medewerkers die meegroeien in nieuwe rollen.
Conclusie: regie houden in een wereld van AI-agents
Wie wacht tot Agentic Commerce volledig is doorgebroken, wacht te lang. Het goede nieuws: vrijwel alles wat je vandaag investeert in datakwaliteit, content en merkvoorkeur, levert nu al op in je bestaande kanalen.
Ons advies: begin klein, maar denk groot. Klein in de scope van je pilots, groot in de kwaliteit van je data.
Naar het interview met Julia: Maak kennis met Digital SHEro: Julia
