Основные выводы
- Узнайте, почему агентская коммерция усиливает уязвимости жестко связанных монолитных стеков и фрагментированных данных
Узнайте, почему агентская коммерция усиливает уязвимости жестко связанных монолитных стеков и фрагментированных данных
- Узнайте, как компонуемая архитектура агентской коммерции предоставляет ИИ-агентам прямой доступ по API к торговым возможностям и надежным данным в реальном времени
Узнайте, как компонуемая архитектура агентской коммерции предоставляет ИИ-агентам прямой доступ по API к торговым возможностям и надежным данным в реальном времени
- Узнайте, как подготовиться к появлению новых протоколов для агентов и масштабировать торговлю для удовлетворения спроса со стороны людей и ИИ
Узнайте, как подготовиться к появлению новых протоколов для агентов и масштабировать торговлю для удовлетворения спроса со стороны людей и ИИ
Готов ли ваш технологический фундамент к агентской коммерции?
Вы уже сталкивались с подобным вопросом раньше. По мере изменения клиентских ожиданий вам приходилось решать, сможет ли ваш стек поддерживать гиперперсонализированный поиск, бесшовное оформление заказа, социальную коммерцию, новые способы оплаты и усиление программ лояльности без перестройки всего решения.
Исправление монолитного стека могло работать при прошлых изменениях. Этого будет недостаточно, когда ИИ-агенты перейдут от поиска к транзакциям и платежам на машинном скоростном уровне, обнажая каждую уязвимость в ваших системах и данных, задействованных в процессе. Устаревшие данные о ценах или запасах в потоках реального времени приводят к 26% of agent abandonments, в то время как расхождения между каталогом и ценами при оформлении заказа составляют 18% of failed transactions.
Брошенные ИИ-агентами корзины составляют 78,6%, что выше примерно 70% ориентира для покупателей-людей.
Что ведущие ритейлеры делают иначе?
Они уже построили открытые, связанные и компонуемые торговые фундаменты на принципах MACH: на основе микросервисов, с приоритетом API (API-first), облачные (cloud-native) и с отдельным интерфейсом (headless). Эти фундаменты были разработаны с расчетом на адаптацию к новым ожиданиям клиентов без необходимости перестраивать стек каждый раз. Теперь они предоставляют бизнесу надежные данные, доступные бизнес-функции и независимую масштабируемость, которые необходимы агентам для совершения действий.
Эта гибкость создает измеримое преимущество для ИИ в компонуемой коммерции. Согласно отчету MACH Alliance Enterprise Technology Report, 78% of companies with mature composable technology achieve clear AI ROI, по сравнению с 13% компаний без компонуемых фундаментов.
Подготовьте свой торговый стек с помощью партнера, готового к внедрению решений MACH для агентов
Составьте карту существующих возможностей, выявите пробелы в данных и определите приоритетные шаги к внедрению агентской коммерции вместе с Grid Dynamics.
Четыре способа, с помощью которых компонуемая архитектура обеспечивает проектирование коммерции, готовой к работе с агентами
Перейдите к строительному блоку, который продвинет ваш следующий вариант использования агентской коммерции.
1. Предоставьте агентам прямой доступ по API к торговым возможностям
Процесс агентской коммерции представляет собой серию запросов и действий по API в режиме «машина-машина». Чтобы найти, сравнить, порекомендовать и купить продукт, агенту необходим структурированный и надежный доступ к характеристикам товара, актуальным ценам и акциям, текущим товарным запасам в разных точках, правам клиента, вариантам доставки, статусу платежа и обновлениям заказа.
Но данные создают ценность только тогда, когда агенты могут безопасно получать их и использовать на протяжении всего пути. Это сложно в жестко связанных монолитных системах, построенных вокруг пользовательских интерфейсов для людей. ИИ-агенты не отображают веб-страницы, не выполняют JavaScript и не кликают по экранам. Когда чистые API недоступны, они вынуждены интерпретировать страницы или полагаться на хрупкие точечные интеграции. Это приводит к устареванию информации, высокой задержке, ненадежным рекомендациям и сбоям в транзакционных процессах.
Компонуемая коммерция устраняет эти барьеры, представляя каталог, ценообразование, запасы, управление заказами, платежи и выполнение заказов в виде независимо вызываемых упакованных бизнес-компонентов. Агенты могут извлекать нужные данные и инициировать правильное действие с помощью управляемых API, не переходя на фронтенд клиента и не нарушая работу несвязанных сервисов.
Именно это делает агентов еще одним headless-каналом наряду с вашим веб-сайтом, мобильным приложением, маркетплейсом или инструментом поддержки клиентов. Одни и те же одобренные API и бизнес-правила обслуживают каждый канал, сохраняя цены, доступность и логику заказов согласованными, одновременно снижая объем дублируемых интеграций и технического долга.
Как компания Clarks совершила рывок в цифровое будущее с помощью API-first компонуемой архитектуры
Победитель премии MACH Impact Award 2024 года запустил 51 локализованный сайт менее чем за год с нулевым временем простоя.
2. Поддерживайте единый источник достоверных данных для надежной коммерции
Даже если агент успешно запрашивает каталог продукции, проверяет цену или статус платежа, проверяет запасы, создает корзину или инициирует выполнение заказа, процесс все равно может завершиться сбоем, если данные являются неполными, устаревшими или противоречивыми в разных системах. Рекомендации становятся ненадежными. Продукты, которые кажутся доступными, могут оказаться недоступными для доставки. Акции не срабатывают при оформлении заказа. Персонализация теряет актуальность. Клиенты и агенты теряют доверие.
Единый источник достоверных данных не требует, чтобы одна платформа отвечала за все. Он требует четкого владения данными и общего, управляемого представления в системах PIM, ERP, CRM, ценообразования, запасов, оформления заказов, платежей, управления заказами, выполнения заказов и программ лояльности.
- PIM отвечает за характеристики продуктов, контент и классификацию
- Ценообразование отвечает за актуальные цены, акции и условия контрактов
- Управление запасами отвечает за доступный для продажи запас по местоположениям
- Управление заказами отвечает за статус заказа и решения по его выполнению
- CRM и программы лояльности отвечают за предпочтения клиентов, их права и вознаграждения
Интеграция на основе событий поддерживает синхронизацию этих доменов по мере изменения условий. Когда запасы меняются, цена обновляется, акция заканчивается, заказ подтверждается или применяются бонусные баллы, соответствующие системы, каналы и агенты получают обновление, не дожидаясь пакетного обновления или ручной сверки.
Как фундамент коммерции в реальном времени обеспечил рост конверсии на 10% для компании LKQ
Победитель премии MACH Impact Award 2025 года объединил данные о продуктах, запасах, ценах и заказах с помощью потоковой передачи событий в реальном времени для обеспечения онлайн-продаж на сумму более 250 млн долларов в год.
Богатые данные о продуктах за каталогами, готовыми для агентов
Ваш каталог продукции определяет, смогут ли агенты находить, понимать, сравнивать и рекомендовать ваши товары, и появится ли ваш бренд в возможностях поиска на базе ИИ. Покупатели-люди могут интерпретировать описания товаров, но агентам также необходимы структурированные, машиночитаемые атрибуты для принятия надежных решений.
Такой уровень детализации требует, чтобы PIM функционировал как специализированный компонуемый компонент, а не как функция, заблокированная внутри монолитного торгового пакета. Решение для обогащения атрибутов на базе ИИ позволяет командам определять, обогащать, проверять, регулировать и предоставлять детализированные атрибуты, связи продуктов, классификации и контент для конкретных каналов через API. Оно может развиваться по мере изменения продуктов, рынков, каналов и требований агентов без необходимости вносить изменения в витрину магазина или основную транзакционную платформу.
Извлекайте недостающие атрибуты, стандартизируйте данные о продуктах и улучшайте поиск товаров на базе ИИ
3. Подготовьтесь к подключению, не зависящему от протоколов
Надежные данные, основанные на событиях, предоставляют агентам точную информацию. Управляемые API предоставляют им утвержденные способы действовать на основе этой информации. Для оркестрации сквозных коммерческих рабочих процессов агентам также необходимы согласованные способы доступа к инструментам, обмена контекстом и координации с другими агентами в корпоративных системах.
Ни один протокол не покрывает все потребности. Новые стандарты охватывают разные этапы пути: от доступа агентов к системам и многоагентной координации до поиска продуктов, оформления заказа и авторизации платежей. Экосистема агентов MACH Alliance Agent Ecosystem объединяет технологических провайдеров, облачные платформы, ИИ-лаборатории, организации по стандартизации и инициативы с открытым исходным кодом для разработки совместимых эталонных архитектур и корпоративных операционных моделей в условиях этой реальности.
К числу новых протоколов агентского ИИ относятся:
Для ритейлеров приоритетом является не выбор какого-то одного протокола. Главное — не привязывать ключевые коммерческие возможности ни к одному конкретному протоколу. Композитная архитектура сохраняет независимость каталога, ценообразования, запасов, оформления заказа, оплаты и выполнения заказов, а также их ориентацию на API-первый подход. Каждая функция может поддерживать несколько экосистем агентов через одни и те же бизнес-правила, данные, элементы контроля безопасности и журнал аудита.
Это важно, поскольку индивидуальные интеграции протоколов не масштабируются. Каждый новый стандарт может увеличивать объем инженерных работ, затраты на обслуживание и риски. Повторно используемые API и модульные функции снижают эту нагрузку, позволяя поддерживать новые сценарии использования агентов как в каналах с поддержкой ИИ, так и в собственных каналах без необходимости многократного перестраивания коммерческой основы.
4. Масштабирование под нагрузку от людей и ИИ
Подключение, не зависящее от протоколов, позволяет внедрять новый опыт работы с агентами без перестройки коммерческой основы. Эта основа также должна справляться с нагрузкой, которую создают такие возможности.
ИИ-агенты могут сравнивать варианты, проверять доступность, валидировать акции, оценивать варианты доставки и выполнять транзакции за миллисекунды. В то же время покупатели-люди просматривают товары, проверяют запасы в магазинах, используют предложения программы лояльности и оформляют заказы. Эти модели спроса сходятся на одной и той же коммерческой основе. Системы, созданные для предсказуемого трафика в человеческом темпе, могут испытывать трудности при такой гибридной нагрузке. Всплеск поисковых запросов по каталогу не должен замедлять оформление заказа. Всплеск проверок запасов не должен нарушать ценообразование. Акция не должна перегружать службы выполнения заказов или лояльности.
Композитная архитектура позволяет масштабировать сервисы, испытывающие нагрузку, вместо масштабирования всей платформы целиком. Облачная эластичность поглощает пики от рекламных кампаний, вирусных всплесков, сезонного спроса и растущего трафика агентов. Конвейеры на основе событий обеспечивают непрерывное обновление информации о запасах, заказах, платежах и лояльности по мере роста активности.
Сосредоточьте независимое масштабирование на функциях, которые определяют конверсию и доверие:
- Поиск и обнаружение товаров во время просмотра с высокой интенсивностью
- Контроль мерчандайзинга и гибкость
- Проверка цен и наличия при оформлении заказа
- Оплата и создание заказа в пиковые моменты транзакций
- Выполнение заказов и возврат по мере того, как магазины становятся центрами доставки
- Начисление бонусов лояльности, персонализированные предложения и обновление статуса клиента
- Круглосуточная поддержка клиентов с помощью ИИ по вопросам товаров, заказов и запасов
Масштабируемость часто считается задачей бэкенда. Но она влияет на все аспекты на передовой. Она определяет, видят ли сотрудники магазинов правильные запасы, получают ли клиенты точные обещания по доставке и могут ли агенты завершать покупки без задержек или сбоев.
Сделайте каждый критически важный путь наблюдаемым. Отслеживайте время отклика, актуальность данных, частоту повторных попыток, сбои проверки и результаты транзакций по сервисам и каналам. Эти сигналы помогают командам находить узкие места до того, как они превратятся в брошенные корзины, неудачные заказы или утраченное доверие.
Следующие шаги: оцените свою готовность к работе с агентами
Вы можете дождаться, пока ИИ-агенты обнажат трещины в вашей монолитной коммерческой архитектуре, или построить открытую, композитную и связанную основу уже сейчас. Последний вариант позволяет сохранять контроль по мере развития возможностей ИИ, протоколов и ожиданий клиентов.
- Составьте карту API, бизнес-функций и зависимостей данных, лежащих в основе ваших наиболее ценных путей.
- Выявите, на каких этапах данные о товарах, ценах, запасах, платежах и выполнении заказов задерживаются, становятся неполными или противоречивыми.
- Расставьте приоритеты для основ, необходимых агентам для надежной работы: управляемый доступ через API, структурированные каталоги товаров, данные об инвентаризации в реальном времени и независимо масштабируемые сервисы.
- Проведите пилотное тестирование управляемых агентами путей наряду с существующими каналами, начав с вариантов использования с высокой отдачей, таких как поиск товаров или поддержка клиентов.
Цель состоит в том, чтобы создать коммерческую основу, которая позволит вам уверенно внедрять новые возможности, сохраняя при этом точность, надежность и масштабируемость взаимодействия как для покупателей-людей, так и для ИИ-агентов.
