Agenttinen kaupankäynti muuttaa kaiken — miksi verkkokauppojen on oltava valmiina siihen nyt

Sisällysluettelo

  1. Johdanto: Muutos on jo alkanut
  2. Mitä “Agentic Commerce” tarkoittaa?
  3. McKinseyn raportin päähavainnot
  4. Uhkia ja mahdollisuuksia kaupoille
  5. Agent-valmius
  6. Saleslion Dataloader – mistä on kyse?
  7. Miten Dataloader vastaa suosituksiin
  8. Käytännön esimerkki
  9. GEO + LLM-optimointi
  10. Luottamus agenttiaikana
  11. Kohti autonomous commercea
  12. Yhteenveto
  13. Usein kysyttyä
  14. Lähteet

Raporttilinkki: McKinsey & Company – The Agentic Commerce Opportunity.


Johdanto: Muutos on jo alkanut

Seuraava verkkokaupan harppaus ei synny mainoksista. Se syntyy tekoälyagenteista – digiapureista, jotka hoitavat ostamisen puolestamme. Kerrot tarpeen, agentti etsii ja vertailee vaihtoehdot, kysyy tarvittaessa lisätietoja ja viimeistelee maksun antamiesi valtuuksien puitteissa.

Ydin: Design ei katoa, mutta agentit eivät katso bannereita – ne lukevat dataa. Siksi juuri datan selkeys ja saavutettavuus ratkaisee näkyvyyden.


1) Mitä “Agentic Commerce” tarkoittaa?

Agentti hoitaa ostamisen vaiheet (löytö → vertailu → päätös → maksu → seuranta) käyttäjän puolesta. Asiakas antaa tavoitteen (“kuulokkeet kotitoimistoon, budjetti 200 €”) – agentti huolehtii toteutuksesta.

Ennen: ihminen selaa, vertailee ja maksaa. Nyt: agentti vertailee ja ostaa puolestasi.

2) McKinseyn raportin päähavainnot

  • Triljoonaluokka: 3–5 biljoonaa USD vuoteen 2030 → mittakaava kuten web/mobiili.
  • Nopea siirtymä: agentit “ajavat olemassa olevilla raiteilla” (maksut, logistiikka, API:t).
  • Käytännön muutos: ostopolut automatisoituvat, data korvaa designin, luottamus on todennettava.

3) Uhkia ja mahdollisuuksia kaupoille

Uhkana: hajallaan oleva tai epätäsmällinen tuotedata → agentti ei näe kauppaasi.

Mahdollisuutena: semanttisesti rikastettu, reaaliaikainen ja API:n kautta luettava data → pääset agenttien ehdotuksiin useammin.



4) Agent-valmius – mistä aloitan?

  1. Taso 0: data piilossa ja ristiriitaista.
  2. Taso 1: perusfeed (MMC), ei semantiikkaa.
  3. Taso 2: API-pohjainen – hinnat/saldot luettavissa.
  4. Taso 3: Agent-ready – semanttinen + vektorisoitu data, selkeä agentti-API.

5) Saleslion Dataloader – mistä on kyse?

Dataloader on verkkokaupan data-selkeytin. Se yhdistää eri lähteet (Shopify, PIM/ERP, varasto, CRM, arvostelut, kampanjat), siivoaa ristiriidat, lisää merkityssisällön (kenelle, mihin käyttöön, rajoitteet) ja muodostaa agenttiystävällisen tietomallin.

Mitä saat käytännössä

  • Yksi selkeä tietokerros: ei ristiriitaisia hintoja/saldoja.
  • Merkityssisältö tuotteille: käyttötapaukset, hyödyt, yhteensopivuudet, rajoitteet.
  • Vektorihaku & LLM-tuki: agentti ymmärtää luonnolliset kysymykset.
  • Agentti-API: hinnat, varastot, toimitusikkunat, niputus, kassa.
  • Luottamussignaalit: toimitus-SLA, palautusprosentti, arvostelujen aitous.

6) Miten Dataloader vastaa suosituksiin

  • Tee datasta koneluettavaa” → yhtenäinen semanttinen malli.
  • Avaa API:t agenteille” → dokumentoitu rajapinta reaaliajassa.
  • Hyödynnä vektorointia” → tuotteille/kategorioille vektoriesitykset.
  • Rakenna luottamusta” → audit trail, lähde- ja aikaleimat.
  • Valmistaudu delegoituihin ostoihin” → ostoskori- ja kassa-endpointit.

7) Käytännön esimerkki (urheilukauppa)

Asiakas: “Juoksukengät pronaatioon, asfaltti, budjetti 120 €.” Ilman Dataloaderia agentti ei tiedä sopivuutta eikä saatavuutta. Dataloaderin kanssa agentti saa vain sopivat mallit, selityksen miksi ne ehdotettiin sekä hinnan, koon ja toimitusikkunan – ja tekee tilauksen valtuudella.


8) GEO + LLM-optimointi

GEO tuo näkyvyyttä generatiivisiin hakuihin. Dataloader tekee datasta agentille luettavaa ja ostettavaa. Yhdessä ne muodostavat AI Commerce Stackin: näkyvyys + ostettavuus.


9) Luottamus agenttiaikana

Luottamus rakennetaan datalla: todennettava saatavuus, selitettävä hinta, palautusikkuna ja toimitus-SLA. Dataloader julkaisee nämä koneluettavasti.


10) Kohti “autonomous commercea”

Toistuvat ostot siirtyvät agenteille. Kaupat tarjoavat agent subscription -rajapintoja, ja kilpailu siirtyy agenttien suosituslistoille. Dataloader toimii taustainfrastruktuurina.


11) Yhteenveto

  • Hajallaan → yhteen: yksi totuus tuotteista.
  • Speksit → merkitys: kenelle, mihin käyttöön, millä ehdoilla.
  • Sivu → rajapinta: agentit lukevat API:ta, eivät bannereita.
  • Luottamus näkyviin: toimitus- ja palautusdata, aitous-merkinnät.

Startti 60–90 päivässä: yhdistä → siivoa & rikasta → vektoroi → julkaise agentti-API. Pilotoi 10–20 SKU:lla.


Usein kysyttyä


Tarvitsenko oman ostosagentin heti?

Et. Aloita datan selkeyttämisestä ja agentti-API:sta. Oma agentti on jatkovaihe.


Onko tämä vain isoille?

Ei. Pienikin kauppa hyötyy, kun tuotteet kuvataan käyttötapauksina ja data on luettavissa API:n kautta.


Mitä riskejä on?

Virheellinen data skaalautuu nopeasti. Siksi versiointi, audit trail ja selitettävyys ovat Dataloaderin ytimessä.


Lähteet

McKinsey & Company (2025). The Agentic Commerce Opportunitylue raportti.

Personointi verkkokaupassa ja tekoälyn rooli

Personointi verkkokaupassa ja tekoälyn rooli

Verkkokauppa on nykyään vakiintunut osa kuluttajien arkea. Käytännössä kaikki tuotteet ovat saatavilla verkosta, ja asiakkaat hakevat verkosta tietoa ja löytävät uusia tuotteita. Yrityksen menestyminen verkkokaupassa on kuitenkin riippuvainen paljolti siitä, kuinka hyvin se osaa personoida asiakkaiden kokemusta. Tämä onkin perusteellinen syy siihen, miksi tekoäly on tärkeä rooli personoinnissa.

 

Miksi personointi on tärkeää verkkokaupassa?

Asiakaskokemus on yksi tärkeimmistä tekijöistä, joka vaikuttaa kuluttajan päätökseen ostoprosessissa. Personoinnilla voidaan parantaa asiakaskokemusta, kun asiakkaalle tarjotaan henkilökohtaisempia sisältöjä ja tuotteita. Verkkokaupan personointi voi myös auttaa kasvattamaan konversioita, joka johtaa lisämyyntiin. Personointi myös lisää asiakasuskollisuutta, koska asiakas kokee yrityksen muistavan häntä ja arvostavan hänen ostokäyttäytymistään.

Asiakaskokemuksen parantaminen

Verkkokaupan personoinnilla on mahdollista tarjota useita etuja asiakkaalle. Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut tietyn tuotteen, hänelle voidaan tarjota muita samankaltaisia tuotteita, jotka voivat kiinnostaa häntä. Tämä voi auttaa asiakasta löytämään uusia tuotteita, joista hän ei välttämättä tiennyt aiemmin.

Lisäksi verkkokauppa voi käyttää personointia tarjoamalla asiakkaille henkilökohtaisia suosituksia ja tarjouksia. Esimerkiksi, jos asiakas on osoittanut kiinnostusta tiettyyn tuoteryhmään, hänelle voidaan tarjota alennusta kyseisestä tuoteryhmästä. Tämä voi lisätä asiakkaan tyytyväisyyttä ja saada hänet palaamaan verkkokauppaan uudestaan.

Konversioiden kasvattaminen

Personointi verkkokaupassa voi edistää konversioita monella eri tavalla. Esimerkiksi, jos asiakas on lisännyt tuotteen ostoskoriin, mutta ei ole vielä ostanut sitä, verkkokauppa voi lähettää hänelle muistutuksen ostoskorissa olevasta tuotteesta. Tämä voi saada asiakkaan palaamaan verkkokauppaan ja tekemään ostoksen.

Verkkokauppa voi myös käyttää personointia tarjoamalla asiakkaalle alennuskoodin, joka on voimassa vain tietylle tuoteryhmälle. Tämä voi kannustaa asiakasta ostamaan lisää tuotteita ja kasvattamaan konversioita.

Asiakasuskollisuuden lisääminen

Tarjoamalla henkilökohtaisempia sisältöjä ja tuotteita asiakkaalle, hänet saadaan sitoutumaan yritykseen ja tulemaan takaisin uudestaan ja uudestaan. Henkilökohtaisten tarjousten näyttäminen ja suositeltujen tuotteiden tarjoaminen ovat hyviä esimerkkejä siitä, kuinka yritykset voivat personoida asiakkaan kokemusta. Lue lisää verkkokaupan kanta-asiakasohjemasta.

Lisäksi verkkokauppa voi käyttää personointia tarjoamalla asiakkaalle henkilökohtaisia etuja, kuten alennuksia tai ilmaisia tuotteita. Tämä voi lisätä asiakkaan tyytyväisyyttä ja saada hänet palaamaan verkkokauppaan uudestaan ja uudestaan.

Yritykset voivat myös käyttää personointia asiakassuhteen vahvistamiseen. Esimerkiksi, jos asiakas on ollut uskollinen asiakas jo pitkään, verkkokauppa voi lähettää hänelle henkilökohtaisen kiitoksen ja tarjota hänelle erityisiä etuja.

Tekoälyn hyödyntäminen personoinnissa

Tekoälyllä on tärkeä rooli verkkokaupan personoinnissa. Sen avulla voidaan analysoida asiakasdataa ja tarjota asiakkaalle tarjouksia ja suosituksia, jotka perustuvat hänen ostohistoriaansa ja käyttäytymiseensä. Tekoäly mahdollistaa henkilökohtaisemman asiakaskokemuksen ja auttaa verkkokauppoja erottumaan kilpailijoistaan.

 

Asiakasdatan analysointi ja hyödyntäminen

Asiakasdataa voidaan hyödyntää monella eri tavalla personoinnissa. Tekoälyllä voidaan analysoida asiakaskäyttäytymistä ja luoda profiilit asiakkaiden mieltymyksistä ja tarpeista. Näin voidaan tarjota asiakkaalle henkilökohtaisempia sisältöjä ja tarjouksia.

Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut useita kertoja tietyn tuotteen, verkkokauppa voi tarjota hänelle alennusta kyseisestä tuotteesta tai esitellä vastaavia tuotteita. Tai jos asiakas on selannut tiettyä tuotekategoriaa, hänelle voidaan tarjota tuotteita, jotka liittyvät kyseiseen kategoriaan.

Reaaliaikainen personointi

Reaaliaikainen personointi tarkoittaa sitä, että tarjoukset tai suositukset tehdään viiveettä, jopa saman käyntikerran aikana. Esimerkiksi, jos asiakas on kiinnostunut tietyistä tuotteista, hänelle voidaan näyttää saman tien tarjouksia ja suosituksia.

Reaaliaikainen personointi lisää asiakaskokemuksen henkilökohtaisuutta ja auttaa asiakasta löytämään nopeasti tuotteita, jotka vastaavat hänen tarpeitaan. Se myös lisää asiakkaan sitoutumista verkkokauppaan, kun hän kokee saavansa parempaa palvelua ja tarjouksia.

Koneoppimisen rooli personoinnissa

Koneoppimisella voidaan parantaa personointia edelleen. Koneoppiminen oppii asiakkaan käyttäytymistä ajan mittaan ja pystyy siten tekemään entistä tarkempia suosituksia ja tarjouksia. Mitä enemmän dataa on käytettävissä, sitä paremmin koneoppiminen toimii.

Koneoppiminen voi myös auttaa verkkokauppaa ennakoimaan asiakkaan tarpeita ja tarjoamaan tarjouksia jo ennen kuin asiakas itse tietää tarvitsevansa kyseistä tuotetta. Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut useita kertoja tietyn tuotteen tietyn ajanjakson sisällä, verkkokauppa voi tarjota hänelle alennusta kyseisestä tuotteesta seuraavalla ostoskerralla.

Koneoppimisen avulla verkkokauppa voi myös segmentoida asiakkaat eri ryhmiin ja tarjota heille erilaisia tarjouksia ja sisältöjä. Esimerkiksi, jos verkkokaupan asiakkaat jakautuvat kahteen eri ryhmään, joista toinen ostaa usein urheilutuotteita ja toinen taas kauneudenhoitotuotteita, verkkokauppa voi tarjota kummallekin ryhmälle henkilökohtaisesti räätälöityjä tarjouksia.

Personoinnin toteuttaminen verkkokaupassa

Personointi on tärkeä osa verkkokaupan toimintaa, sillä se auttaa asiakkaita löytämään heille sopivia tuotteita ja lisää samalla myyntiä. Personointia voidaan toteuttaa monella eri tavalla verkkokaupassa.

Tuotesuosittelut ja ristiin myynti

Tuotesuosittelut ja ristiin myynti ovat tehokkaita tapoja lisätä myyntiä ja auttaa asiakasta löytämään uusia tuotteita, jotka voivat kiinnostaa häntä. Näiden tapojen avulla asiakkaalle tarjotaan muita tuotteita, jotka ovat samanlaisia tai sopivat hyvin yhteen hänen jo ostamansa tuotteen kanssa. Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut tietokoneen, hänelle voidaan tarjota lisävarusteita, kuten hiirtä tai näppäimistöä.

Tuotesuosittelut ja ristiin myynti perustuvat usein asiakkaan ostohistoriaan ja käyttäytymiseen verkkokaupassa. Tämän vuoksi on tärkeää seurata asiakkaiden toimintaa verkkokaupassa ja tarjota heille juuri heidän tarpeisiinsa sopivia tuotteita.

Personoidut tarjoukset ja alennukset

Personoidut tarjoukset ja alennukset ovat tehokas tapa lisätä myyntiä ja parantaa asiakastyytyväisyyttä. Nämä tarjoukset perustuvat asiakkaan tarpeisiin ja mieltymyksiin, ja niitä voidaan jakaa eri kanavissa, kuten sähköpostissa, tekstiviesteissä tai verkkosivuilla. Näillä toimilla yllä pidetään verkkokaupan asiakkaiden säilyttämisastetta korkealla.

Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut useita tuotteita tiettyyn kategoriaan kuuluvasta tuoteryhmästä, hänelle voidaan tarjota alennusta kyseisen kategorian tuotteista. Tämä lisää asiakkaan sitoutumista verkkokauppaan ja kannustaa häntä tekemään lisäostoksia.

 

Asiakaskohtainen sisältö ja viestintä

Asiakaskohtainen sisältö ja viestintä ovat tärkeitä osia personoinnissa. Näiden avulla voidaan tarjota asiakkaalle sisältöä, joka sopii hänen tarpeisiinsa ja mieltymyksiinsä. Tämä tapahtuu yleensä sähköpostilla, tekstiviestillä tai verkkosivuilla.

Esimerkiksi, jos asiakas on ostanut useita urheilutuotteita verkkokaupasta, hänelle voidaan tarjota urheiluaiheista sisältöä, kuten blogikirjoituksia tai uutisia urheilumaailmasta. Tämä lisää asiakkaan sitoutumista verkkokauppaan ja parantaa hänen kokemustaan.

On tärkeää seurata asiakkaan käyttäytymistä verkkokaupassa ja tarjota hänelle juuri hänen tarpeisiinsa sopivaa sisältöä ja viestintää. Näin asiakkaan sitoutuminen verkkokauppaan kasvaa ja hän palaa sinne yhä uudelleen.

Personoinnin haasteet ja tulevaisuuden näkymät

Vaikka personointi on tehokas tapa parantaa asiakaskokemusta, se ei ole ilman haasteita. Alla käsitellään näitä haasteita ja hahmotellaan, mitä tulevaisuus tuo tullessaan.

Yksityisyyden ja tietosuojan kysymykset

Personointi vaatii tietoa asiakkaasta, mikä herättää tietosuojaan liittyviä kysymyksiä. Asiakkaiden tietosuojan varmistaminen on tärkeää, sillä muuten asiakkaat voivat menettää luottamuksensa yritykseen.

Yritysten on tärkeää kunnioittaa asiakkaidensa yksityisyyttä ja varmistaa, että henkilötietoja käsitellään asianmukaisesti. Tämä edellyttää selkeitä tietosuojakäytäntöjä ja -sopimuksia, joissa kerrotaan, mitä tietoja kerätään ja miten niitä käytetään.

Asiakkaiden on myös voitava hallita omia tietojaan ja päättää, mitä tietoja he haluavat jakaa yrityksen kanssa. Tämä edellyttää läpinäkyvyyttä ja helppokäyttöisiä työkaluja, joiden avulla asiakkaat voivat hallinnoida tietojaan.

Tekoälyn kehittyminen ja uudet mahdollisuudet

Tekoäly kehittyy jatkuvasti, ja sen myötä on mahdollista luoda parempia ja yksilöllisempiä personointikokemuksia. Kehityksen myötä tekoälyn rooli personoinnissa tulee olemaan entistäkin tärkeämpi.

Tekoäly mahdollistaa entistä tarkemman ja nopeamman datan analysoinnin, mikä puolestaan mahdollistaa yksilöllisemmän personoinnin. Esimerkiksi verkkokaupassa tekoäly voi analysoida asiakkaan ostohistoriaa ja suositella hänelle tuotteita, jotka todennäköisesti kiinnostavat häntä eniten.

Tekoälyn kehittyminen avaa myös uusia mahdollisuuksia personoinnin ulottamiseen eri kanaviin. Esimerkiksi älykaiuttimet ja virtuaaliavustajat voivat tarjota personoituja palveluita ja suosituksia asiakkaille.

Personoinnin mittaaminen ja optimointi

Personointia on tärkeää mitata ja optimoida, jotta se olisi tehokasta. Asiakaskohtaisen datan analysointi ja hyödyntäminen edellyttävät jatkuvaa seurantaa ja päätöksentekoa.

Yritysten on tärkeää seurata personointikampanjoiden tehokkuutta ja tehdä tarvittavia muutoksia niiden optimoimiseksi. Tämä edellyttää kattavaa datan keräämistä ja analysointia, jotta voidaan selvittää, mitkä personointikampanjat toimivat parhaiten ja miksi.

Personoinnin optimointi edellyttää myös jatkuvaa testausta ja kokeilua. Esimerkiksi erilaisten personointikampanjoiden vertailu voi auttaa löytämään parhaat käytännöt ja kehittämään personointia entistä tehokkaammaksi.

Yhteenveto

Personointi verkkokaupassa on tärkeä tapa parantaa asiakaskokemusta, kasvattaa konversioita ja lisätä asiakasuskollisuutta. Tekoälyllä on tärkeä rooli personoinnissa, ja sen avulla voidaan analysoida asiakasdataa ja tarjota asiakkaalle henkilökohtaisempia tuotteita ja sisältöjä. Personointia voidaan toteuttaa monella eri tavalla, kuten tuotesuosittelujen ja ristiin myynnin, personoitujen tarjouksien ja alennusten sekä asiakaskohtaisen sisällön ja viestinnän avulla. Vuonna 2021 personoinnin haasteisiin tullaan vastaamaan, koska tietosuojakysymykset ovat tärkeitä ja tekoälyn mahdollisuudet kasvavat.

On tärkeää huomata, että personointi ei ole vain verkkokaupan etu, vaan se hyödyttää myös asiakasta. Kun asiakas saa henkilökohtaisempia tuotesuosituksia ja tarjouksia, hän voi tehdä parempia päätöksiä ja löytää helpommin itselleen sopivan tuotteen. Lisäksi personointi voi auttaa asiakasta löytämään uusia tuotteita ja palveluita, joita hän ei muuten olisi huomannut.

Personoinnin avulla voidaan myös luoda vahvempia suhteita asiakkaan ja yrityksen välille. Kun asiakas saa henkilökohtaisempaa palvelua ja viestintää, hän tuntee itsensä arvostetuksi ja huomatuksi. Tämä voi johtaa pitkäaikaiseen asiakassuhteeseen ja positiiviseen suositteluun.

Teknologian kehitys on mahdollistanut personoinnin entistä laajemmalle asiakasryhmälle. Nykyään myös pienet yritykset voivat hyödyntää personointia verkkokaupassaan edullisesti ja helposti. Personointi ei ole enää vain suurten yritysten etuoikeus, vaan se on kaikkien saatavilla.

Jos haluat kuulla lisää verkkokaupan personoinnista, ole yhteydessä.