Wat gebeurt er met retailers als consumenten het zoeken en kiezen van producten steeds meer overlaten aan AI-agents? Volgens retailstrateeg en voormalig Bol-ceo Daniel Ropers, sinds begin dit jaar werkzaam voor McKinsey & Company, kan dat grote gevolgen hebben voor de klantrelatie en de verdeling van de marge. Toch biedt dezelfde technologie retailers ook nieuwe kansen.
Met Bol stond Ropers eind jaren 90 aan het begin van de opkomst van online winkelen. Dat hij nog zo’n grote technologische revolutie zou meemaken, had hij naar eigen zeggen niet verwacht. De komst van ChatGPT veranderde dat. Kort daarna volgden AI-agents, die zelfstandig taken kunnen uitvoeren. "Het was me al vrij snel duidelijk: 'this is the big one'. Dit gaat nog groter worden dan de opkomst van het internet. En belangrijker: dit gaat veel sneller", zegt hij.
Waar internet volgens Ropers ongeveer 25 jaar nodig had om zijn impact volledig te laten gelden, verwacht hij dat AI daar 10 tot 12,5 jaar over doet. Dat hoge tempo kan grote gevolgen hebben voor retailers. "Retail zit op een plek in de waardeketen waar misschien juist als eerste het meest...
Wat gebeurt er met retailers als consumenten het zoeken en kiezen van producten steeds meer overlaten aan AI-agents? Volgens retailstrateeg en voormalig Bol-ceo Daniel Ropers, sinds begin dit jaar werkzaam voor McKinsey & Company, kan dat grote gevolgen hebben voor de klantrelatie en de verdeling van de marge. Toch biedt dezelfde technologie retailers ook nieuwe kansen.
Met Bol stond Ropers eind jaren 90 aan het begin van de opkomst van online winkelen. Dat hij nog zo’n grote technologische revolutie zou meemaken, had hij naar eigen zeggen niet verwacht. De komst van ChatGPT veranderde dat. Kort daarna volgden AI-agents, die zelfstandig taken kunnen uitvoeren. "Het was me al vrij snel duidelijk: 'this is the big one'. Dit gaat nog groter worden dan de opkomst van het internet. En belangrijker: dit gaat veel sneller", zegt hij.
Waar internet volgens Ropers ongeveer 25 jaar nodig had om zijn impact volledig te laten gelden, verwacht hij dat AI daar 10 tot 12,5 jaar over doet. Dat hoge tempo kan grote gevolgen hebben voor retailers. "Retail zit op een plek in de waardeketen waar misschien juist als eerste het meest gaat veranderen. Dat gaat nogal wat betekenen voor waar de marge straks terechtkomt."
De uitdaging zit volgens Ropers dan ook niet alleen in de technologie, maar vooral in het vermogen van retailers om zich snel genoeg aan te passen. Van anders werken met AI-agents tot de groeiende rol van ChatGPT, Google en Amazon in de klantreis: wat betekent dat voor retailers en hoe kunnen ze erop inspelen? Dit zijn 6 lessen uit zijn keynote op RetailTrends Live.
1. Richt werkprocessen opnieuw in rond AI-agents
Volgens Ropers is het te beperkt om medewerkers alleen ChatGPT, Copilot, Claude of Gemini te geven en ze daarmee hetzelfde werk sneller te laten uitvoeren. Dat levert volgens berekeningen van McKinsey grofweg 20 procent productiviteitswinst op.
De grotere sprong volgt wanneer bedrijven AI-agents inzetten die taken van begin tot eind kunnen uitvoeren. Medewerkers gebruiken AI dan niet langer alleen als hulpmiddel, maar laten complete werkzaamheden door agents uitvoeren. Daarmee kan de productiviteit potentieel verdubbelen, stelt hij.
Maar ook daar houdt het volgens Ropers niet op. De volgende stap zijn zogeheten 'agent factories', waarin verschillende AI-agents met elkaar samenwerken en complexe processen uitvoeren. "Dat is de holy grail in termen van productiviteit. Als agents met andere agents samenwerken in complexe, georkestreerde omgevingen, zouden we misschien wel 20 keer zo productief kunnen worden."
Die productiviteitssprong kan bedrijven volgens Ropers zowel lagere kosten als een hogere kwaliteit opleveren. "Zodra je eerste concurrent dat voor elkaar heeft, heeft die ineens meer marge of een kwaliteitsvoordeel. Die kan een beter aanbod neerzetten of de lagere kosten ergens anders in herinvesteren. Dus het is niet echt een goede strategie om te denken: het zal zo'n vaart wel niet lopen."
2. Zorg dat de organisatie veel veranderingen tegelijk aankan
Het gaat er volgens Ropers niet primair om hoeveel kennis van AI bedrijven zelf in huis hebben, maar of ze goed hebben nagedacht over wat AI voor hun organisatie kan betekenen. Voor de technische uitvoering zijn inmiddels genoeg partijen die kunnen helpen.
Tegelijkertijd maken AI-agents innovatie goedkoper en daarmee meer initiatieven financieel haalbaar. "Je ziet dan ineens dat ongelooflijk veel meer ideeën een positieve businesscase krijgen."
De uitdaging zit daardoor niet zozeer in het bedenken van nieuwe mogelijkheden, maar in het daadwerkelijk uitvoeren ervan. Veel bedrijven slaagden er volgens Ropers ook vóór de komst van AI al niet in om alle mogelijkheden van digitalisering daadwerkelijk te implementeren, waardoor goede ideeën op de plank blijven liggen. "Er zijn veel bedrijven die hier moeite mee hebben. Als dat voor jouw organisatie geldt, moet je daar eerlijk over zijn."
Doordat veel meer ideeën rendabel worden, neemt volgens Ropers de druk op organisaties toe om veel veranderingen snel en parallel uit te voeren. "De eerste die dat wél voor elkaar krijgt, bepaalt vervolgens weer de norm voor de rest."
3. Bereid je voor op een nieuwe voordeur van retail
Retail heeft volgens Ropers in de basis 2 functies. De eerste is consumenten helpen hun behoefte te vertalen naar het product dat de leverancier heeft geleverd: discovery. De tweede is ervoor zorgen dat het product daadwerkelijk bij de consument terechtkomt: distributie. Vooral die eerste functie staat door generatieve en agentic AI voor een fundamentele verandering.
Waar consumenten voorheen zoekwoorden moesten bedenken, filters gebruikten en verschillende websites bezochten, kunnen ze hun behoefte nu in gewone taal aan een AI-assistent voorleggen. Ruim de helft van de mensen gebruikt AI-tools bij het zoeken naar producten of diensten; onder consumenten tot 45 jaar is dat bijna 2 op de 3.
Consumenten vinden conversational AI volgens Ropers niet alleen gemakkelijker en sneller dan traditionele zoekfuncties, maar beoordelen ook de aanbevelingen beter. En dat terwijl het nog om generieke AI-modellen gaat, zonder diepgaande kennis van specifieke productcategorieën en klantvragen. "Die agent begrijpt hen gewoon veel beter dan die specialistische website."
Van de consumenten die AI gebruiken bij hun zoektocht naar een product of dienst, begint 37 procent bij AI. In 29 procent van de gevallen heeft AI bovendien de grootste invloed op de uiteindelijke keuze. Dat kan grote gevolgen hebben voor de retailmarge, stelt Ropers. Volgens hem wordt over alle sectoren heen grofweg de helft daarvan verdiend met het bij elkaar brengen van vraag en aanbod en het helpen van klanten bij hun keuze. Bij speciaalzaken ligt dat aandeel hoger en bij supermarkten lager. Als consumenten daarvoor steeds vaker op een externe AI-agent vertrouwen, rijst volgens hem de vraag: "Where does it leave retail?"
4. Laat AI niet tussen jou en de klant komen
Nu AI een steeds grotere rol speelt bij het ontdekken en kiezen van producten, proberen bedrijven als Google en Amazon een groter deel van de klantreis naar zich toe te trekken. Google was traditioneel vooral het startpunt van een zoektocht, waarna consumenten voor hun keuze en aankoop bij een retailer terechtkwamen. Met Gemini kan Google volgens Ropers veel meer stappen in dat proces overnemen: van productadvies en het vergelijken van aanbieders, prijzen en levertijden tot de betaling. De retailer blijft daarbij merchant of record en verzorgt de levering. "Dat is natuurlijk toch wel een heel andere rol in de verdeling van de marge en van de meerwaarde in het proces dan Google tot nu heeft ingenomen."
Ook het verdienmodel van Google kan daardoor verschuiven. Als consumenten via AI rechtstreeks tot een productkeuze komen, blijft minder ruimte over voor advertenties rond de zoektocht. "Dan zal Google het van andere verdienmodellen moeten hebben, zoals een revenue share van een groter aandeel van de transacties."
In de Verenigde Staten kiest Amazon een vergelijkbare route met Alexa for Shopping. Via de functie 'Buy for me' kan de shoppingassistent ook producten tonen en kopen van retailers die niet op Amazons marketplace zijn aangesloten. De agent bezoekt daarvoor namens de consument de webshop en rondt daar de aankoop af. "Als retailer krijg je gewoon de volledige prijs en hoef je niets aan Amazon te betalen. Maar die consument blijft wel bij Amazon, want die is daar opnieuw geslaagd." Zo kan het bedrijf volgens Ropers zijn assortiment verbreden, beter concurreren met Google en meer leren over wat consumenten zoeken en willen.
Als consumenten hun zoektocht steeds vaker bij een AI-agent van een derde partij beginnen, dreigen retailers volgens Ropers echter een belangrijk deel van hun klantkennis kwijt te raken. Ze zien dan nog wel welk product uiteindelijk wordt gekocht, maar veel minder welke behoeften en afwegingen daaraan voorafgingen. Juist die informatie is belangrijk om bijvoorbeeld het assortiment en de dienstverlening op klanten af te stemmen. "Dat maakt het best wel moeilijk om nog te blijven concurreren."
5. Gebruik AI om de klant beter te leren kennen
Retailers hoeven volgens Ropers niet bij de pakken neer te zitten als AI-agents een groter deel van de klantreis overnemen. Dezelfde technologie die Google en Amazon inzetten, is immers ook voor andere bedrijven beschikbaar. Retailers kunnen bijvoorbeeld een generiek taalmodel voeden met hun eigen product- en klantkennis en daarmee een conversational interface bouwen voor hun website of winkelomgeving. Zo kunnen klanten in gewone taal vertellen wat ze zoeken en kan de retailer het gesprek dat daaruit ontstaat, gebruiken om hen beter te begrijpen.
Dat levert volgens Ropers bovendien informatie op die met traditionele klantdata moeilijk te achterhalen is. "Bij Bol hadden we al die jaren veel mensen die zich bezighielden met machinelearning en statistiek. Het was een enorm procesgedreven bedrijf. En toch was ons grootste probleem dat we eigenlijk niet een normaal gesprek konden voeren met de klant."
Dat kwam niet door een gebrek aan data. "We hadden heel veel data, maar dat waren kliks, transacties en bezochte pagina's. Met ontzettend veel moeite konden we daar profielen en aanbevelingen uit destilleren. Dat kregen we best goed voor elkaar, maar heel veel dieper kwamen we niet."
6. Denk vanuit de toekomst terug
Afwachten is volgens Ropers geen optie. Hij noemt het zelfs 'roekeloos' als retailers niet nadenken over welke processen door agentic AI goedkoper kunnen, hoe ze straks veel meer ideeën kunnen uitvoeren en wat de verschuiving naar AI-agents voor hun positie betekent.
Hoe moeten retailers zich dan op die veranderingen voorbereiden? Volgens Ropers moeten zij eerst naar hun eigen bedrijf kijken. "Begin maar toch gewoon heel ouderwets bij: wat is nou eigenlijk mijn USP?"
Vervolgens moeten zij de grote ontwikkelingen rond AI naast hun eigen bedrijfsmodel leggen. Wat gebeurt er bijvoorbeeld als AI-agents een groter deel van het retailproces overnemen? "Als we niks doen, hoe eindigt dat dan met ons? Wordt het beter, wordt het slechter? Hebben we rugwind, hebben we tegenwind en waar?"
Om daar antwoord op te krijgen, adviseert Ropers om 5 of 10 jaar vooruit te kijken. "We stellen ons voor hoe onze business werkt in een wereld die agentified is." Daarbij moeten retailers ervan uitgaan dat ook hun klanten, leveranciers en concurrenten AI-agents gebruiken.
Vanuit dat toekomstbeeld is het vervolgens zaak terug te redeneren naar vandaag. Welke stappen zijn logisch om nu al te zetten? Ropers noemt die de no-regret moves. En daarbij hoort een laatste advies: blijf niet experimenteren, maar voer de verandering daadwerkelijk door. "Geen pilots, maar dan ook echt doen."
