Podsumowanie webinaru: Przyszłość agentów AI dla sprzedawców i platform marketplace

AI zmienia sposób, w jaki robimy zakupy.

Agenci AI mogą kompleksowo rozwiązywać problemy ze wsparciem, pomagać klientom znaleźć odpowiednie produkty i realizować działania, takie jak ponowne zamówienia, wymiany czy aktualizacje koszyka — w jednej rozmowie.

Podczas naszego niedawnego webinaru Przyszłość agentów AI dla sprzedawców i platform marketplace omówiliśmy, czym naprawdę jest „agentic commerce”, gdzie najpierw przynosi wartość i jak firmy takie jak Meesho, Immobiliare, Deliveroo i CARS24 korzystają z agentów AI.

Dlaczego to ważne

Tradycyjne zakupy online mogą przytłaczać. Przechodzisz przez liczne filtry lub szukasz produktów, bez końca przewijasz strony i czytasz opinie, porównujesz produkty, a na końcu być może coś kupujesz. 

Agentic commerce to zmienia. 

Już widzimy, że przekłada się to na mierzalny wzrost konwersji na dużą skalę. Rufus, asystent zakupowy AI Amazona, dostępny w aplikacji i na stronie Amazon, podał, że klienci korzystający z Rufusa są o 60% bardziej skłonni sfinalizować zakup niż ci, którzy z niego nie korzystają. To wyraźny sygnał, że pomoc w rozmowie nie jest tylko warstwą wsparcia — staje się nową drogą do zakupu.

Zamiast robić wszystko samodzielnie, inteligentni asystenci pomagają znaleźć to, czego potrzebujesz, odpowiadają na pytania w czasie rzeczywistym i mogą nawet działać w twoim imieniu.

Trzy czynniki napędzają tę zmianę

1. Zachowania klientów – Ludzie oczekują natychmiastowej, spersonalizowanej pomocy, która przypomina prawdziwą rozmowę, a nie zgłoszenie do wsparcia.
2. Wielkość rynku – Według prognoz branżowych transakcje obsługiwane przez agentów mogą osiągnąć 136 mld USD do 2025 r., a globalnie 3–5 bln USD do 2030 r.
3. Rosnące oczekiwania – 81% klientów woli marki, które personalizują ich doświadczenia. 64% odejdzie już po jednej bezosobowej interakcji.

Możesz zapewnić każdemu klientowi spersonalizowane doświadczenie, nawet gdy obsługujesz ich miliony.

Demo: Spersonalizowane zakupy i inteligentna obsługa klienta

To demo pokazuje, jak agenci AI mogą prowadzić klientów przez spersonalizowane zakupy — od znalezienia produktu po ustalenie odbioru w sklepie.

Scenariusz: Klientka chciała pomocy w udekorowaniu pokoju w akademiku przedmiotami inspirowanymi Taylor Swift.

Co zrobił agent:

• Zapewnił elastyczność językową — w trakcie rozmowy przeszedł z hiszpańskiego na angielski bez utraty kontekstu
• Zaproponował pierwsze elementy wystroju pokoju w akademiku: lampki LED, dywan i plakaty
• Na prośbę klientki bezpośrednio otwierał strony konkretnych produktów
• Płynnie dodawał wiele produktów do koszyka podczas rozmowy
• Proaktywnie polecił uzupełniające gadżety Taylor Swift — płytę winylową, torbę tote, notes, polarowy koc i etui na telefon — na podstawie zainteresowań klientki
• Sprawdził dostępność produktów w czasie rzeczywistym w lokalnym sklepie klientki w Denver
• Podał adres sklepu i dokładne numery alejek, w których znajdowały się poszczególne produkty
• Wysłał SMS z pełną listą zakupów i numerami alejek na telefon klientki
  

Dlaczego to ważne: Agent rozpoznaje preferencje klientki i tworzy wokół nich spersonalizowane doświadczenie zakupowe.

Demo: Wsparcie zamówień i obsługa klienta

To demo pokazuje, jak agenci AI mogą obsługiwać problemy po zakupie, w tym śledzenie zamówień, realizację wymian i egzekwowanie zasad.

Scenariusz: Buty do biegania klientki oznaczono jako dostarczone, ale nigdy do niej nie dotarły. Chciała wymienić je na inny kolor.

Co zrobił agent:

• Zweryfikował klientkę i automatycznie wyświetlił historię zamówień
• Zidentyfikował konkretne zamówienie: buty do biegania za 79,99 USD, dostarczone 25 stycznia
• Od razu zaproponował wysłanie produktu na wymianę
• Wyjaśnił ograniczenia systemu, gdy klientka poprosiła o zmianę koloru w istniejącym zamówieniu
• Przedstawił jasne opcje: ponowne zamówienie w oryginalnym kolorze albo anulowanie i złożenie nowego zamówienia
• Uprzejmie odrzucił prośbę o zniżkę, wyjaśniając politykę firmy
• Przetworzył zamówienie na wymianę w czasie rzeczywistym

Dlaczego to ważne: Agent rozwiązuje typowe problemy ze wsparciem bez udziału człowieka — zmniejsza liczbę zgłoszeń i czas odpowiedzi. 

Historie klientów 

Meesho: Skalowanie wielojęzycznej obsługi w całych Indiach

Meesho, jedna z największych indyjskich platform e-commerce, potrzebowała zapewnić empatyczne wsparcie przypominające kontakt z człowiekiem — na dużą skalę, w wielu językach i zastosowaniach.

Stworzyli agentów głosowych z ElevenLabs , aby zautomatyzować obsługę klienta po hindi i angielsku oraz obsługiwać dużą liczbę pytań o status zamówień, opóźnienia i anulowania.

Rezultaty:

• Ponad 60 000 połączeń z klientami dziennie obsługiwanych po hindi i angielsku
• Znaczne obniżenie kosztów połączeń z klientami
• Skrócenie średniego czasu obsługi

„Naszym celem było stworzenie doświadczenia głosowego, które naprawdę brzmi po ludzku — a ElevenLabs pomogło nam to osiągnąć. Czystość, ciepło i ton głosu odegrały kluczową rolę w budowaniu zaufania naszych użytkowników na dużą skalę”  – Siddharth Gupta, GM ds. nowych inicjatyw w Meesho.

Immobiliare: Więcej wartościowych leadów na największej włoskiej platformie nieruchomości

Immobiliare, największa włoska platforma nieruchomości z ponad 1,2 mln ofert, stanęła przed częstym problemem: sprzedający byli zasypywani spamem, a kupujący zdecydowani na zakup nie otrzymywali odpowiedzi.

Firma wdrożyła dostępnego przez całą dobę agenta głosowego AI, który odpowiada na pytania i kwalifikuje kupujących w imieniu sprzedających.

Rezultaty:

• 70% sprzedających korzysta z rozwiązania — wzrost z 42% przed wdrożeniem
• 80% pozytywnych opinii od kupujących
• Leady wyższej jakości, ponieważ kupujący chętniej udostępniali dane kontaktowe agentowi głosowemu niż w formularzach tekstowych

„70% naszych sprzedających już włączyło agenta, aby w czasie rzeczywistym odpowiadał na pytania dotyczące ofert i automatycznie identyfikował wartościowe leady” – Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer w Immobiliare.

Deliveroo: Usprawnianie działań w całej sieci

Deliveroo, globalna platforma dostaw jedzenia ze 176 tys. partnerów, wykorzystała agentów AI do rozwiązania trzech problemów operacyjnych: rezygnacji kurierów podczas onboardingu, nieaktualnych godzin otwarcia restauracji i powolnej aktywacji tagów partnerów.

Ich agenci AI ponownie angażują nieaktywnych kandydatów na kurierów, weryfikują status restauracji w czasie rzeczywistym i prowadzą partnerów przez aktywację tagów.

Rezultaty:

• Dotarto do 81% kurierów, a 30% z nich reaktywowano w ciągu siedmiu dni
• Agenci dotarli do 75% lokalizacji restauracji i potwierdzili aktualne godziny otwarcia
• 86% lokalizacji partnerów zostało pomyślnie aktywowanych po kontakcie z agentem

„ElevenLabs Agents zmieniło nasze działania — daje nam wgląd w czasie rzeczywistym w całą sieć i umożliwia szybszą, bardziej spójną komunikację z kurierami i restauracjami” – Amy Marangon, Senior Manager ds. strategii operacyjnej w Deliveroo.

CARS24: Budowanie zaufania w sprzedaży używanych samochodów

CARS24, wiodąca platforma sprzedaży używanych samochodów z ponad 4 000 pracowników i ponad 200 punktami obsługi klienta, stanęła przed wyjątkowym wyzwaniem: 70% kupujących nabywa swój pierwszy pojazd, a rozmowy telefoniczne pomagają budować zaufanie w branży, która od lat ma z nim problem.

Firma zintegrowała ElevenLabs Agents , aby zautomatyzować proces kontaktu, wysyłać automatyczne przypomnienia i skrócić czas oczekiwania bez pogarszania doświadczenia klienta.

Rezultaty:

• 30% połączeń przychodzących — 3 mln minut — zautomatyzowanych przez agentów AI
• Agenci wspierają obecnie 45% sprzedaży, skracając czas oczekiwania
• 50% niższe koszty połączeń

„Branża używanych samochodów od pokoleń zmaga się z brakiem zaufania. Nasze rozwiązanie głosowe AI zmienia tę rzeczywistość. Z ElevenLabs każda interakcja buduje pewność zamiast wątpliwości” – dyrektor ds. AI i innowacji w CARS24.

Dobre praktyki przy wdrażaniu agentów dla handlu detalicznego 

Pięć kluczowych zasad skutecznego wdrażania agentów dla handlu detalicznego:

1. Zacznij od małej skali, potem rozwijaj
   Zacznij od jednego ważnego procesu, takiego jak zwroty, status dostawy lub wyszukiwanie produktów. Zmierz poziom samodzielnego rozwiązania spraw i satysfakcję, zanim rozszerzysz działanie.
   
2. Wcześnie zintegruj dane
   Połącz kluczowe systemy, które pozwalają agentowi realnie działać. Bez dostępu do katalogu, stanów magazynowych i danych o zamówieniach rozmowy pozostaną statyczne.
   
3. Projektuj z myślą o wielu kanałach
   Voice-first nie znaczy tylko głos. Korzystaj z głosu, gdy to najszybsza droga do rozwiązania problemu, a z czatu lub wiadomości, gdy zapewniają lepsze doświadczenie — zachowując spójne działanie agenta we wszystkich kanałach.
   
4. Ustal ścisłe zasady działania
   Określ ścieżki eskalacji, granice tonu, zasady zwrotów i ograniczone tematy. Przetestuj rozwiązanie na antagonistycznych promptach przed uruchomieniem.
   
5. Mierz stale
   Traktuj agentów jak oprogramowanie — twórz wersje, testuj, wdrażaj i monitoruj. Sukcesem nie jest uruchomienie, lecz poprawa z czasem.
   

Obejrzyj całą sesję 

Przyszłość agentów AI dla sprzedawców i platform marketplace

Obejrzyj całą sesję tutaj. 

Voice-first AI zmienia sposób, w jaki klienci robią zakupy i kontaktują się z firmami. Sprzedawcy tacy jak Meesho i Deliveroo nie tylko obniżyli koszty — stworzyli też szybsze, bardziej osobiste doświadczenia, które na dużą skalę poprawiają skuteczność rozwiązywania spraw i budują zaufanie.

Agentic commerce nie jest już teorią. Działa, daje mierzalne wyniki i jest gotowe do skalowania.