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, kierować klientów do właściwych produktów i wykonywać działania — takie jak ponowne zamówienia, wymiany czy aktualizacje koszyka — w jednej rozmowie.

Podczas naszego ostatniego webinaru Przyszłość agentów AI dla sprzedawców i marketplace’ów online, omówiliśmy, czym naprawdę jest „agentic commerce”, gdzie najpierw tworzy wartość oraz jak firmy takie jak Meesho, Immobiliare, Deliveroo i CARS24 wykorzystują agentów AI.

Dlaczego to ważne

Tradycyjne zakupy online mogą przytłaczać. Przechodzisz przez wiele filtrów 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. Amazon podał, że klienci korzystający z Rufusa — asystenta zakupowego AI dostępnego w aplikacji i na stronie Amazon — są o 60% bardziej skłonni sfinalizować zakup niż ci, którzy z niego nie korzystają. To mocny sygnał, że pomoc w rozmowie nie jest już tylko warstwą wsparcia — staje się nową drogą do zakupu.

Zamiast robić wszystko samodzielnie, możesz skorzystać z inteligentnych asystentów, którzy pomagają znaleźć to, czego potrzebujesz, odpowiadają na pytania w czasie rzeczywistym, a nawet wykonują działania 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 – Prognozy wskazują, że transakcje realizowane przez agentów mogą osiągnąć 136 mld USD do 2025 roku, a do 2030 roku — 3–5 bln USD globalnie.
3. Rosnące oczekiwania – 81% kupujących preferuje marki, które personalizują ich doświadczenie. 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 koordynację odbioru w sklepie.

Scenariusz: Klientka potrzebowała pomocy w urządzeniu pokoju w akademiku przedmiotami inspirowanymi Taylor Swift.

Co zrobił agent:

• Zapewnił elastyczność językową — przeszedł z hiszpańskiego na angielski w środku rozmowy, nie tracąc kontekstu
• Zaproponował początkowe elementy wystroju pokoju (lampki LED, dywan, plakaty)
• Na prośbę klientki od razu otwierał strony konkretnych produktów
• Płynnie dodawał wiele produktów do koszyka w trakcie rozmowy
• Proaktywnie polecił pasujące produkty Taylor Swift (płytę winylową, torbę, dziennik, koc polarowy i etui na telefon) na podstawie zainteresowań klientki
• Sprawdził stan magazynowy w czasie rzeczywistym w lokalnym sklepie klientki w Denver
• Podał adres sklepu i dokładne numery alejek dla każdego produktu
• 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 dotyczące 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 biegowe klientki oznaczono jako dostarczone, ale nigdy do niej nie dotarły. Chciała wymienić je na inny kolor.

Co zrobił agent:

• Uwierzytelnił klientkę i automatycznie wyświetlił historię zamówień
• Zidentyfikował konkretne zamówienie (buty biegowe, 79,99 USD, dostarczone 25 stycznia)
• Zaproponował natychmiastową wysyłkę wymiany
• 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 odmówił rabatu, wyjaśniając politykę firmy
• Przetworzył zamówienie wymiany w czasie rzeczywistym

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

Historie klientów 

Meesho: skalowanie wielojęzycznego wsparcia w całych Indiach

Meesho, jeden z największych indyjskich marketplace’ów e-commerce, potrzebował zapewnić empatyczne, ludzkie wsparcie na dużą skalę w wielu językach i przypadkach użycia.

Firma stworzyła agentów głosowych z ElevenLabs do automatyzacji obsługi klienta w języku hindi i angielskim, obsługujących dużą liczbę pytań o statusy zamówień, opóźnienia i anulowania.

Rezultaty:

• Ponad 60 000 rozmów z klientami obsługiwanych dziennie po hindi i angielsku
• Znaczne obniżenie kosztów rozmów z klientami
• Krótszy średni czas obsługi

„Naszym celem było stworzenie doświadczenia głosowego, które naprawdę brzmi po ludzku — i ElevenLabs pomogło nam go osiągnąć. Klarowność, ciepło i ton głosu odegrały kluczową rolę w budowaniu zaufania użytkowników na dużą skalę”  — Siddharth Gupta, GM — New Initiatives w Meesho.

Immobiliare: więcej leadów na największym włoskim marketplace nieruchomości

Immobiliare, największy włoski marketplace nieruchomości z ponad 1,2 mln ogłoszeń, mierzył się z częstym problemem: sprzedających zalewał spam, a poważnie zainteresowani kupujący nie dostawali odpowiedzi.

Firma wdrożyła działającego 24/7 głosowego agenta 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 zdecydowało się na agenta, aby automatycznie odpowiadał w czasie rzeczywistym na pytania dotyczące ogłoszeń i identyfikował wartościowe leady” — Paolo Sabatinelli, Chief Product Officer w Immobiliare.

Deliveroo: usprawnienie operacji w całej sieci

Deliveroo, globalna platforma dostaw jedzenia ze 176 tys. partnerów, wykorzystała agentów AI do rozwiązania trzech wyzwań operacyjnych: rezygnacji kurierów w trakcie onboardingu, nieaktualnych godzin pracy restauracji oraz 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:

• Dotarli do 81% kurierów, a 30% ponownie aktywowano w ciągu siedmiu dni
• Agenci dotarli do 75% lokali restauracyjnych i potwierdzili aktualne godziny pracy
• 86% placówek partnerów pomyślnie aktywowano po kontakcie z agentem

„ElevenLabs Agents zmienili nasze działania operacyjne — dając nam wgląd w czasie rzeczywistym w całą sieć oraz umożliwiając szybsze i bardziej spójne kontakty z kurierami i restauracjami” — Amy Marangon, Senior Manager, Operations Strategy w Deliveroo.

CARS24: budowanie zaufania w sprzedaży używanych samochodów

CARS24, wiodąca platforma używanych samochodów zatrudniająca ponad 4 000 osób i mająca ponad 200 centrów obsługi klienta, stanęła przed wyjątkowym wyzwaniem: 70% kupujących nabywa pierwszy pojazd, a rozmowy telefoniczne pomagają budować zaufanie w branży, która historycznie miała z nim problem.

Firma zintegrowała ElevenLabs Agents , aby zautomatyzować obsługę kontaktów, wysyłać automatyczne przypomnienia i skracać czas oczekiwania bez pogarszania doświadczenia klienta.

Rezultaty:

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

„Branża używanych samochodów od pokoleń zmaga się z zaufaniem. Nasze rozwiązanie głosowe AI zmienia tę rzeczywistość. Dzięki ElevenLabs każda interakcja buduje pewność zamiast wątpliwości” — Head of AI and Innovation w CARS24.

Najlepsze praktyki wdrażania agentów dla handlu detalicznego 

Pięć kluczowych zasad skutecznego wdrażania agentów dla handlu detalicznego:

1. Zacznij od małego, potem skaluj
   Zacznij od jednego procesu o dużym wpływie, np. zwrotów, statusu dostawy lub wyszukiwania produktów. Zmierz stopień samodzielnego rozwiązania sprawy i satysfakcję, zanim rozszerzysz zakres.
   
2. Wcześnie zintegruj dane
   Połącz kluczowe systemy, które pozwalają agentowi podejmować realne działania. Bez dostępu do katalogu, stanów magazynowych i danych zamówień rozmowy pozostają statyczne.
   
3. Projektuj z myślą o wielu kanałach
   Voice-first nie znaczy tylko głos. Korzystaj z głosu, gdy to najszybsza droga do rozwiązania, a z czatu lub wiadomości, gdy zapewniają lepsze doświadczenie — zachowując spójne działanie agenta we wszystkich kanałach.
   
4. Ustal ścisłe zabezpieczenia
   Określ ścieżki eskalacji, ograniczenia tonu, zasady zwrotów i tematy zakazane. Przed wdrożeniem testuj za pomocą wrogich promptów.
   
5. Mierz stale
   Traktuj agentów jak oprogramowanie — wersjonuj, testuj, wdrażaj i monitoruj. Sukcesem nie jest start, lecz ciągłe ulepszanie.
   

Obejrzyj całą sesję 

Przyszłość agentów AI dla sprzedawców i marketplace’ów

Obejrzyj całą sesję tutaj. 

Voice-first AI zmienia sposób, w jaki klienci robią zakupy i wchodzą w interakcje z markami. 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 gotowy na skalowanie.