Agentische AI in e-commerce: slimmere beslissingen en naadloze ervaringen stimuleren

Stel je dit eens voor: Een shopper landt op je e-commerce site en wordt onmiddellijk begeleid door een AI-agent die niet alleen zijn intentie begrijpt, maar ook actie onderneemt, prijzen vergelijkt, productaanbevelingen in realtime personaliseert, het afrekenproces stroomlijnt en zelfs Klantenservice na de aankoop initieert. Dat is de kracht van agentische AI.

In tegenstelling tot traditionele kunstmatige-intelligentiesystemen die sterk afhankelijk zijn van menselijke input om te functioneren, maakt agentische AI gebruik van autonome agenten die zijn ontworpen om onafhankelijk te werken in complexe workflows. Deze AI-agenten interpreteren doelen, nemen autonome beslissingen en voeren acties uit zonder constante menselijke tussenkomst. Voor e-commerceprofessionals vertegenwoordigt agentische AI een sprong voorwaarts op het gebied van automatisering, klantbetrokkenheid en besluitvorming. Nu bedrijven te maken hebben met stijgende klantverwachtingen en toenemende concurrentie, biedt agentische AI de mogelijkheid om activiteiten te optimaliseren, gepersonaliseerde ervaringen te bieden en een schaalbaar ecosysteem van intelligente tools op te bouwen die groei stimuleren. Toonaangevende deskundigen op platforms als LinkedIn bespreken al hoe deze verschuiving de e-commerce strategie opnieuw definieert.

Wat is agentische AI?

Agentische AI verwijst naar een nieuwe klasse van AI-systemen die zijn ontworpen om autonoom te handelen, in staat om doelen te stellen, beslissingen te nemen en actie te ondernemen zonder direct menselijk toezicht. Deze vorm van AI is geworteld in autonome agenten en vooruitgang in machine learning en gaat verder dan eenvoudige automatisering om intelligent, proactief gedrag te leveren. Terwijl traditionele AI doorgaans op regels is gebaseerd en reactief is, zoals geautomatiseerde chatbots met vooraf gedefinieerde antwoorden die in de loop van de tijd niet evolueren, gebruikt agentische AI algoritmen, realtime gegevens en orkestratiemogelijkheden om zich dynamisch aan te passen en te reageren. Het is niet alleen het volgen van instructies, het is het identificeren van de beste manier van handelen op basis van de context.

Evenzo, terwijl genAI zich richt op het creëren van inhoud met behulp van grote taalmodellen (LLM's) zoals ChatGPT of tools van OpenAI, lagen agentische AI op doeloriëntatie en autonomie. Het genereert niet alleen antwoorden, maar voert taken in meerdere stappen uit om resultaten in alle bedrijfsactiviteiten te ondersteunen.

genAI kan bijvoorbeeld worden gebruikt om u een lijst te geven van alle best beoordeelde Italiaanse restaurants die op vrijdag laat open zijn, maar in de toekomst kan agentic AI naar uw planning kijken en elke vrijdagavond een reservering maken voor het restaurant dat beschikbaar is.

Deze verschuiving heeft krachtige implicaties voor de besluitvorming en de uitvoering van taken. Met Agentic AI kunnen commerciële platforms anticiperen op behoeften, terugkerende taken automatiseren en proactief klanten betrekken, waardoor zowel het klanttraject als de backend workflows worden geoptimaliseerd.

De opkomst van agentische AI in e-commerce

De toepassing van agentic AI versnelt in de detailhandel en e-commerce, gedreven door de toenemende verwachtingen van consumenten voor gepersonaliseerde, realtime winkelervaringen en operationele flexibiliteit. Waar het vroege gebruik van AI gericht was op op regels gebaseerde chatbots en basisautomatisering, kunnen de AI-agenten van vandaag zelfstandig merchandising optimaliseren, vragen van klanten beheren en complexe workflows uitvoeren met minimale menselijke tussenkomst.

De punten verbinden met agentische AI.

Deze verschuiving wordt gevoed door verschillende belangrijke drijfveren. Ten eerste eisen shoppers nu hypergepersonaliseerde interacties, van productaanbevelingen tot dynamische prijsaanpassingen, die naadloos worden geleverd via digitale contactpunten. Agentic AI stelt e-commerce platforms in staat om aanbiedingen op maat te maken, productontdekking te begeleiden en het klanttraject in realtime te optimaliseren. 

Google's AI Mode is een voorbeeld van agentic AI die al wordt geïntegreerd in de ecommerce shopping journey. Het introduceert krachtige tools zoals prijstracking en geautomatiseerd afrekenen waarmee shoppers specifieke productvoorkeuren kunnen instellen, zoals de gewenste maat, kleur en budget. Zodra deze criteria zijn opgeslagen, houdt de AI de aanbiedingen op internet in de gaten. Wanneer er een match wordt gevonden en de prijs daalt, kan de AI-modus:

• Stuur een melding van prijsdaling

• Voeg het artikel automatisch toe aan de winkelwagen van de winkelier

• Afrekengegevens vooraf invullen

• Rond de aankoop veilig af via Google Pay

Belangrijk is dat gebruikers de volledige controle behouden. AI doet het zware werk, maar shoppers bekijken en keuren nog steeds alle aankoopdetails goed voordat er iets is voltooid.

Verschijnen in AI-zoekresultaten.

Ten tweede heeft de opkomst van omnichannel-commerce lagen van complexiteit toegevoegd aan backend-operaties. Winkeliers hebben schaalbare automatisering nodig die soepel integreert met API's via meerdere kanalen en platforms, zoals Amazon en Salesforce, plus een realtime ecosysteem van tools ter ondersteuning van een uniforme merkervaring.

Retailers moeten in hun kanalenmix ook rekening houden met AI-zoekplatforms. Shoppers zoeken op AI-platforms zoals ChatGPT en Perplexity naar productaanbevelingen, dus hoe kunnen merken ervoor zorgen dat ze in die zoekresultaten verschijnen? 

AI-platforms vinden producten voornamelijk op drie manieren:

1. AI-platforms schrapen ongestructureerde productgegevens van websites.

AI doorzoekt sites op internet om producten te vinden die overeenkomen met de zoekopdracht van een gebruiker. Deze methode geeft retailers de minste controle over hoe hun productvermeldingen worden weergegeven in AI-zoekresultaten. Winkeliers moeten ervoor zorgen dat hun gegevens consistent gestructureerd en geoptimaliseerd zijn, zodat AI nauwkeurige en relevante gegevens kan halen uit sites, waaronder marktplaatsen van derden zoals Amazon of advertentiekanalen zoals Google Shopping.

2. Model Context Protocols (MCP's) bieden AI-platforms een gestructureerde blauwdruk voor het vinden van productgegevens.

Ecommerce platforms ontwikkelen API-gebaseerde frameworks om AI-platforms meer richting te geven bij het crawlen en ophalen van sitegegevens. Winkeliers zijn nog steeds afhankelijk van AI-platforms om hun site te vinden, maar ze hebben meer controle over de gegevens die AI oppikt om producten aan te bevelen. 

3. Syndicatieplatforms zoals Feedonomics leveren gegevens rechtstreeks aan AI-platforms. 

Voor maximale controle over de productgegevens die door AI worden gebruikt voor productaanbevelingen, kunnen retailers een platform gebruiken om zeer gestructureerde en volledige productfeeds te maken en deze vervolgens rechtstreeks aan platforms als Perplexity en OpenAI te leveren. Feedonomics en BigCommerce hebben onlangs een samenwerking met Perplexity aangekondigd om retailers in staat te stellen productgegevens rechtstreeks aan het AI-platform te leveren, waardoor gebruikers een betere winkelervaring krijgen en retailers een betere zichtbaarheid.

“Sommige aspecten van de AI-toekomst zijn al duidelijk. Consumenten willen agentische ervaringen tijdens hun winkeltraject en wenden zich tot Perplexity voor nauwkeurige antwoorden die ze kunnen vertrouwen", zegt Taz Patel, Head of Advertising and Shopping bij Perplexity. “Als onze systemen schone, goed georganiseerde productinformatie kunnen opnemen met rijke attributen, consistente taxonomie en actuele beschikbaarheid, spreken de resultaten voor zich: relevantere zoekervaringen, hogere conversiepercentages en een betere afstemming op de intentie van de shopper. Met Feedonomics die AI-ready data levert aan Perplexity's krachtige en zeer vertrouwde antwoord engine, zetten we een nieuwe standard voor ecommerce search.”

Stroomlijning en versnelling van operaties.

Ten slotte staan bedrijven onder druk om de operationele kosten te verlagen en tegelijkertijd de efficiëntie te verhogen. Volgens Gartner zal agentic AI in 2029 80% van de meest voorkomende problemen met de klantenservice autonoom oplossen, waardoor de kosten tot 30% dalen en de reactiesnelheid aanzienlijk verbetert. Deze mogelijkheden strekken zich ook uit tot fintech, waardoor fraudedetectie, betalingsoptimalisatie en intelligente kredietrisicomodellering mogelijk worden.

Betaalproviders zoals Mastercard onderzoeken ook agentic AI om fraudepreventie te verbeteren en digitale betalingen te stroomlijnen via autonome risicobeoordelingen.

In tegenstelling tot traditionele AI, die vaak beperkt is tot taakspecifieke reacties of het genereren van inhoud door middel van generatieve AI, neemt agentische AI proactieve controle over. Deze systemen reageren niet alleen, ze plannen, voeren uit en passen zich aan en bieden een krachtige basis voor AI-gestuurde digitale handelstransformatie.

Belangrijkste gebruiksscenario's voor agentische AI in e-commerce

AI-aangedreven winkelassistenten.

Agentic AI maakt een nieuwe generatie AI-gestuurde assistenten mogelijk die actief blijven tijdens het hele klanttraject en voortdurend contextbewuste Klantenservice bieden. Dit zijn geen eenvoudige AI-chatbots, het zijn adaptieve, autonome agenten die gebruikers in realtime begeleiden en ervaringen op maat maken met minimale menselijke input.

Door te integreren met klantgegevens en de realtime context te begrijpen, personaliseren deze assistenten productontdekking, doen ze aanbevelingen in het winkelwagentje en stimuleren ze upsell-kansen . Of ze nu gebruikers helpen prijzen te vergelijken, aanvullende producten voor te stellen of door complexe catalogi te navigeren, deze AI-agents fungeren als proactieve gidsen en stimuleren de volgende golf van conversational commerce.

Autonome Klantenservicemedewerkers.

Agentic AI transformeert de klantenservice door AI-agents in staat te stellen problemen op te lossen, vragen te beantwoorden en escalaties te beheren, allemaal met minimale tot geen menselijke tussenkomst. Deze autonome systemen kunnen direct veelgestelde vragen afhandelen, live chat starten of zelfs spraakgebaseerde bots inzetten die klanten begeleiden bij het oplossen van problemen of stappen na aankoop.

Meer geavanceerde gebruiksscenario's zijn onder meer proactieve outreach, waarbij AI-gestuurde systemen het gedrag van klanten monitoren en ingrijpen wanneer gebruikers tekenen van wrijving vertonen, zoals het verlaten van een winkelwagentje of het tegenkomen van een betalingsfout. Deze agents reageren niet alleen op Klantenservicetickets; ze anticiperen op behoeften en handelen in realtime, waardoor de algehele klantervaring en de kwaliteit van klantinteracties verbetert.

Dit niveau van automatisering verhoogt niet alleen de reactiesnelheid en consistentie, maar levert ook aanzienlijke operationele kostenbesparingen op. Door repetitieve vragen af te handelen en complexe zaken intelligent te routeren, maken bedrijven hun menselijke agenten vrij om zich te concentreren op interacties met een hogere waarde.

BigCommerce’s API-first architectuur en robuuste partnerecosysteem maken het eenvoudig om deze AI-ondersteunende Klantenservice oplossingen te integreren. Of het nu gaat om tools zoals OpenAI-gebaseerde chatinterfaces of enterprise platforms zoals Salesforce, merken kunnen schaalbare, agentic Klantenservice systemen inzetten die meegroeien met hun bedrijf, of je nu een wereldwijde retailer bent of een flexibele startup.

Intelligente merchandising.

Met agentische AI wordt e-commerce merchandising een dynamisch, datagestuurd proces. Deze AI-agenten kunnen autonoom productplaatsing, prijs en promoties aanpassen op basis van realtime winkelgedrag, trends en voorraadniveaus, zonder dat handmatige tussenkomst nodig is.

Use cases zijn onder meer vraagvoorspelling die anticipeert op pieken of vertragingen en automatisch de voorraadniveaus optimaliseert; Automatisering van A/B-testen die snel de best presterende productlay-outs of promotiebanners identificeert; en contextueel zoeken dat relevantere resultaten oplevert op basis van gebruikersgedrag, locatie en voorkeuren. Deze mogelijkheden helpen retailers om wrijvingsloze, gepersonaliseerde ervaringen te bieden die direct reageren op marktomstandigheden.

Voor e-commercemerken die BigCommerce gebruiken, ligt dit soort automatisering al binnen handbereik. Ons flexibele SaaS platform en headless architectuur ondersteunen integratie met AI-gedreven merchandisingoplossingen, waardoor merken de flexibiliteit hebben om de tools in te zetten die ze nodig hebben zonder vast te zitten aan starre systemen. Het resultaat: hogere conversieratio's, slanker voorraadbeheer en een merchandisingstrategie die net zo snel evolueert als je klanten.

Voorspellende personalisatie.

Agentic AI maakt voorspellende personalisatie op een hoger niveau mogelijk door realtime en historische gegevens te analyseren om te anticiperen op wat individuele shoppers willen, vaak voordat ze het zelf weten. Door gebruik te maken van gedragspatronen, aankoopgeschiedenis en zelfs externe signalen zoals seizoensgebondenheid of geografische trends, kunnen AI-agenten via elk kanaal hyperrelevante inhoud en aanbiedingen leveren.

Gebruiksscenario's zijn onder meer gepersonaliseerde startpaginalay-outs die zich aanpassen op basis van surfgedrag, geautomatiseerde e-mailsequenties die zijn afgestemd op de individuele betrokkenheidsgeschiedenis en dynamische retargeting-advertenties die de huidige interesse of levenscyclusfase van de gebruiker weerspiegelen. Deze ervaringen zijn niet alleen reactief, ze zijn proactief ontworpen om klanten betrokken te houden, de SEO zichtbaarheid te verbeteren en ze richting conversie te bewegen.

BigCommerce ondersteunt deze personalisatiestrategieën, waardoor merken naadloos kunnen aansluiten op personalisatie-engines van derden. Met de API-flexibiliteit en headless mogelijkheden van ons platform kunnen e-commerce bedrijven klantreizen op maat maken die zorgen voor een diepere betrokkenheid en langdurige loyaliteit.

Voordelen van het gebruik van agentische AI voor e-commercemerken

Agentic AI markeert een verschuiving van reactieve automatisering naar proactieve, doelgerichte intelligentie, waardoor e-commercemerken een krachtige nieuwe tool voor groei krijgen. In tegenstelling tot traditionele systemen die afhankelijk zijn van handmatige regels of eenmalige triggers, stelt agentische AI autonome agenten in staat om beslissingen te nemen, zich in realtime aan te passen en zinvolle acties te ondernemen tijdens het hele klanttraject.

Voor e-commercebedrijven is de waarde zowel strategisch als operationeel. Aan de achterkant helpt agentic AI bij het stroomlijnen van complexe workflows, het verminderen van repetitieve taken en het verbeteren van de flexibiliteit bij voorraadbeheer, prijsbepaling en Klantenservice. Aan de voorkant levert het hypergepersonaliseerde, AI-ondersteunde ervaringen die de betrokkenheid verhogen, de conversie verhogen en initiatieven met een grote impact ondersteunen, zoals dynamische prijzen, intelligente routing en gepersonaliseerde merchandising.

Door agentische AI te omarmen, positioneren merken zichzelf om sneller te handelen, slimmer te schalen en te concurreren in een snel evoluerend digitaal landschap. BigCommerce maakt deze transformatie toegankelijk via onze open architectuur, robuuste API's en een flexibel ecosysteem van AI-gedreven partners, zodat e-commerce merken de tools hebben die ze nodig hebben om voorop te blijven lopen.

Gestroomlijnde bewerkingen en minder handmatige inspanningen.

Een van de meest directe voordelen van agentische AI is het vermogen om de tijdrovende, repetitieve taken uit te voeren die e-commerceteams vaak vertragen. Deze autonome agenten werken continu op de achtergrond, waardoor het personeel zich kan concentreren op strategie en innovatie in plaats van handmatig onderhoud.

Taken zoals catalogusbeheer, het bijwerken van productvermeldingen, het taggen van nieuwe voorraad of het synchroniseren van gegevens tussen kanalen, kunnen volledig worden geautomatiseerd op basis van regels en realtime invoer. Op dezelfde manier wordt klantsegmentatie nauwkeuriger en dynamischer, waarbij AI gedrag en demografie analyseert om klanten te groeperen voor campagnes of promoties zonder menselijke sortering.

Fraudedetectie is een ander gebied waar agentische AI in uitblinkt. Door transacties voortdurend te monitoren, afwijkingen te identificeren en tokenisatie te ondersteunen om gevoelige klantgegevens te beschermen, verminderen deze systemen risico's zonder dat er 24 uur per dag toezicht nodig is.

Met deze mogelijkheden kunnen e-commercemerken de operationele efficiëntie drastisch verhogen, fouten verminderen en sneller schalen, terwijl ze tegelijkertijd een strakkere controle en zichtbaarheid behouden.

Verbeterde klantervaring door personalisatie.

In het huidige e-commercelandschap is personalisatie geen bonus, het is een basisverwachting. Agentic AI legt de lat hoger door elk contactpunt in realtime aan te passen en naadloze, intuïtieve ervaringen te creëren die shoppers betrokken en tevreden houden.

Van gepersonaliseerde bestemmingspagina's tot dynamische productaanbevelingen en slimme contentlevering, AI-agenten passen zich aan het gedrag, de voorkeuren en de fase van de klantreis van elke klant aan. Dit betekent dat een nieuwe bezoeker een samengestelde startpagina kan zien die is gericht op bestsellers, terwijl een terugkerende klant herinneringen in het winkelwagentje of loyaliteitsgestuurde upsells te zien krijgt.

Omdat agentische AI continu werkt, verfijnt het zijn begrip bij elke interactie, waarbij het gebruik maakt van klantgegevens, aankoopgeschiedenis en zelfs contextuele signalen zoals locatie of tijdstip van de dag. Het resultaat: relevantere interacties, snellere aankooptrajecten en een klantervaring die echt intuïtief aanvoelt.

Kostenbesparing en verbeterde schaalbaarheid.

Naarmate e-commercemerken groeien, nemen ook de operationele eisen toe en zijn er vaak grotere teams nodig voor het beheer van Klantenservice, merchandising en logistiek. Agentic AI draait deze vergelijking om door bedrijven in staat te stellen op te schalen zonder de overhead in hetzelfde tempo te laten groeien. Door kritieke functies te automatiseren, kunnen merken de afhankelijkheid van handarbeid verminderen en opnieuw investeren in strategische groei.

Een van de duidelijkste voorbeelden is in klantenservice. Met autonome agents die FAQ's oplossen, Klantenservice tickets routeren en winkelend publiek proactief helpen, kunnen merken hun arbeidskosten aanzienlijk verlagen en tegelijkertijd een snellere, consistentere service leveren.

Naast Klantenservice verlaagt agentic AI ook de kosten op gebieden als catalogusupdates, fraudedetectie en campagnebeheer, waardoor merken slanker kunnen werken terwijl ze hun bereik vergroten. 

Slimmere besluitvorming met real-time data.

Agentic AI geeft e-commercemerken een continue stroom van bruikbare inzichten, waardoor snellere, nauwkeurigere besluitvorming in het hele bedrijf mogelijk is. Door realtime gegevens van het gedrag van klanten, voorraadniveaus, verkooptrends en externe signalen te verwerken, brengen deze systemen kansen aan het licht en signaleren ze problemen voordat ze de prestaties beïnvloeden.

Of het nu gaat om het aanpassen van prijzen als reactie op de vraag, het optimaliseren van campagnes tijdens de vlucht of het verfijnen van productaanbevelingen, AI-gestuurde beslissingen worden onmiddellijk genomen, zonder te wachten op handmatige analyse of vertraagde rapporten. Deze wendbaarheid stelt merken in staat om de veranderende verwachtingen van de consument en de marktdynamiek voor te blijven.

Het laatste woord

Agentic AI is meer dan alleen de volgende fase van automatisering, het is een transformerende kracht die de manier waarop e-commercemerken werken, klanten betrekken en schalen, opnieuw vormgeeft. Naarmate de toekomst van commerce steeds autonomer en AI-gestuurd wordt, zullen agentische systemen bepalen hoe merken concurreren en groeien.

Nu retailers te maken krijgen met toenemende complexiteit en concurrentie, zullen de merken die AI-agenten omarmen, intelligente systemen integreren en platforms zoals BigCommerce gebruiken, de leiding nemen. Met het juiste ecosysteem van tools en de flexibiliteit om te innoveren, plus strategische partnerschappen met leveranciers van AI-oplossingen, kunnen e-commercebedrijven meer efficiëntie, betere ervaringen en blijvend concurrentievoordeel ontsluiten.

Veelgestelde vragen over agentische AI-e-commerce