Är er produktdata redo för Agentic Commerce?

Från webbutik till AI-agent

Vid traditionell näthandel besöker kunden en nätbutik, söker efter en produkt, använder filter, jämför alternativ och slutför köpet.

Med Agentic Commerce kan delar av denna process flyttas till en AI-agent.

Kunden kan istället beskriva behovet:

”Jag behöver en cirkulationspump som kan ersätta den här modellen, klarar dessa driftsförhållanden och kan levereras den här veckan.”

Agenten måste sedan kunna hitta relevanta produkter, förstå tekniska egenskaper, jämföra alternativ och avgöra vilka produkter som faktiskt uppfyller kraven.

Det räcker inte att produktinformationen bara ser bra ut på en produktsida.

Produktdata måste vara förståeliga för maskiner.

PIM får en ny roll

PIM har traditionellt sett varit det system som samlar in, strukturerar och berikar produktinformation innan den distribueras till webbutiker, kataloger, marknadsplatser och andra kanaler.

Med Agentic Commerce kommer en ny mottagare:

AI-agenten.

Det betyder att PIM inte bara ska leverera produktinformation till människor och traditionella digitala kanaler. Produktdata måste också göras tillgänglig på ett strukturerat sätt så att AI-system kan söka, tolka och använda informationen.

Detta gör PIM till en viktig del av infrastrukturen för Agentic Commerce.

Sex frågor du bör ställa om din produktdata

1. Är produktinformationen strukturerad?

Om viktiga produktfunktioner bara finns i fritext, PDF-filer eller produktbeskrivningar blir det svårare för en agent att jämföra produkter korrekt.

Storlek, material, kapacitet, effekt, kompatibilitet, certifieringar och andra egenskaper bör, så långt det är möjligt, återfinnas som strukturerade attribut.

2. Är produktinformationen fullständig?

En AI-agent kan bara arbeta med den information den får tillgång till.

Brist på tekniska data, dokumentation, bilder, samband eller klassificeringar kan därför göra en produkt mindre relevant – även om produkten faktiskt är det bästa alternativet.

Datakvalitet blir därmed också en fråga om digital synlighet.

3. Förstår systemen sambanden mellan produkterna?

Vad är tillbehör? Vad ersätter en utgående produkt? Vilka produkter passar ihop? Finns det alternativa produkter?

Sådana produktrelationer kan bli mycket viktiga när en AI-agent behöver lösa ett behov istället för att bara hitta ett artikelnummer.

4. Kan produktdata hämtas automatiskt?

AI-agenter kan inte litas på att läsa webbsidor på samma sätt som människor.

Produktinformation bör göras tillgänglig via moderna gränssnitt och strukturerade datakällor.

I feed-PIM kan produktdata göras tillgänglig via API:er, och vi fortsätter att arbeta med hur externa AI-agenter kan få kontrollerad åtkomst till relevant produktdata.

5. Kan produktdata kombineras med information från andra system?

Produktdata ensamt är inte alltid tillräckligt.

En kund kan fråga:

"Vilken av dessa modeller passar mina behov och finns i lager?"

Då måste produktinformation kunna kombineras med till exempel lager från WMS och kundspecifika priser från ERP.

Agentic Commerce handlar därför inte bara om AI. Det handlar också om integration mellan de system som innehåller den information agenten behöver.

6. Har du kontroll över vilka data en AI-agent kan använda?

Att data kan göras tillgängliga betyder inte att all data ska vara öppen.

Företaget måste kunna kontrollera vilka produktdata, lagerdata, priser och annan information som olika användare och agenter har tillgång till.

Säkerhet, autentisering och åtkomstkontroll blir därför en central del av infrastrukturen kring Agentic Commerce.

Från SEO till AEO – och vidare till handling

Företag har arbetat med SEO i många år för att synas i Google.

Nu blir det också viktigt att göra informationen begriplig för AI-tjänster och AI-agenter.

Men Agentic Commerce tar detta ett steg längre.

Det räcker inte längre att AI kan hitta produkten.

Den måste kunna:

förstå → jämför → rekommendera → kontrollera tillgänglighet → och slutligen hjälpa till att slutföra köpet.

Detta ställer helt andra krav på produktdata.

Var kommer feed-PIM in i bilden?

feed PIM samlar in och strukturerar produktinformation från bland annat ERP-system, leverantörer och branschdatabaser.

Data kan berikas med attribut, texter, media, klassificeringar, relationer och språk innan informationen distribueras vidare.

Samma strukturerade databas kan också bli grunden för AI-agenter.

Vår riktning är därför tydlig:

Produktdata ska inte bara vara redo för webbutiken och Google. Den ska vara redo för AI-agenter.

Agenthandel börjar inte med AI

Det är enkelt att starta diskussionen om Agentic Commerce med språkmodeller, AI-agenter och ny teknik.

Vi tycker det är bättre att börja någon annanstans:

Med uppgifterna.

Om verksamheten har kontroll över produktinformation, struktur, datakvalitet, relationer och integrationer har den redan byggt en stor del av grunden som Agentic Commerce behöver.

Om inte, är det ett bra ställe att börja.

Kontakta oss för ett förutsättningslöst samtal och en demo av feed-PIM

Läs mer om flödes-PIM här