Agentic Commerce: Hoe win je wanneer algoritmes de aankopen doen?

Nieuw onderzoek onthult dat de race voor ‘agent-readiness’ is begonnen

De data is duidelijk

AI-gestuurd winkelen is geen verre toekomst, het arriveert sneller dan de meeste merken voorbereid zijn. 68% van de consumenten heeft al AI-tools zoals ChatGPT geprobeerd voor shopping-gerelateerde taken.  48%  is actief enthousiast over AI-agents die namens hen handelen en 52% wil specifiek dat hun eigen AI de beste prijzen opspoort.

De marktomvang matcht het enthousiasme. McKinsey schat dat Agentic Commerce wereldwijd zal groeien naar €2,5 tot €4,2 biljoen tegen 2030, een markt van astronomische proporties. Dit is geen speculatieve vraag meer: het is latente intentie die wacht tot de infrastructuur het kan faciliteren.

Door Agentic Commerce versmelten inspiratie, ontdekking, overweging en transactie tot één naadloze flow. Wat nu 15-45 minuten kost over minimaal zeven platformen, comprimeert tot één enkele actie; het instrueren van de AI-agent. Merken die niet ‘machine readable’ genoeg zijn, zullen simpelweg niet bestaan in de overwegingsset van de AI-agent.

De AI-agent als klant

Dit is waar traditioneel marketing denken vastloopt. Brand building heeft lang vertrouwd op emotionele overtuiging, pakkende merkverhalen, mooie merkbeelden en zorgvuldig gecultiveerde merkbeleving. Het werkt nog steeds voor mensen, maar AI-agents reageren daar niet op.

In agentic commerce verschuift de besluitvorming van menselijke emotie naar data. AI-agents laten zich niet leiden door merkverhalen of creatieve campagnes, maar beoordelen producten op meetbare criteria zoals de volledigheid van productdata, verifieerbare reviews en een frictieloze checkout. Op basis daarvan kunnen zij binnen enkele seconden een keuze maken en doorgaan naar de volgende optie.

De implicaties voor Agentic Commerce zijn duidelijk:

• Je productdata wordt je primaire marketing-asset. Specificaties, prijzen, beschikbaarheid en voorwaarden moeten ‘machine readable’, accuraat en compleet zijn.
• Vertrouwen moet verifieerbaar zijn, niet geclaimd. Certificeringen, transparante sourcing en third-party validatie wegen zwaarder dan merkcampagnes.
• Je digitale aanwezigheid moet verder reiken dan je website. AI-assistenten leren van Reddit, reviewsites en forums. Aanwezig zijn waar AI leert is nu essentieel.

De volgende stap: predictive fulfilment

Agent-readiness is slechts het startpunt. Het uiteindelijke doel is predictive fulfilment: AI kan voorspellen wanneer producten bijna op zijn of wanneer klanten behoefte hebben aan nieuwe aankopen en bestelt vervolgens automatisch op het juiste moment. AI weet bijvoorbeeld dat je klant bijna door de koffie heen is, dat hun hardloopschoenen hun kilometers hebben bereikt, dat er regen wordt voorspeld voor hun woon-werkverkeer.

De agent wacht niet tot ze het zich herinneren: het bestelt, optimaliseert de levering en zet aanvulling op de automatische piloot. De implicatie? Gemak wordt onzichtbaar en winkelen vervaagt naar de achtergrond van het leven. Voor merken betekent dit om te werken richting ‘zero click shopping’: API’s die agents in staat stellen te onderhandelen, abonnementen af te sluiten en automatisch aan te vullen. Wie dit goed doet, wint loyaliteit op algoritmeniveau.

Het menselijke tegenwicht

Naarmate AI een groter deel van het aankoopproces automatiseert, neemt het belang van menselijke curatie juist toe. In een omgeving waarin consumenten worden geconfronteerd met een overvloed aan opties en AI-gegenereerde content, wordt het menselijke perspectief onderscheidend. Elementen als smaak, empathie en contextueel oordeel winnen aan waarde.

Signalen zoals menselijke reviews, door experts samengestelde selecties en menselijk toezicht bij gevoelige beslissingen fungeren steeds vaker als kwaliteitsindicatoren. Waar AI goed is in snelheid en efficiëntie, blijft menselijke beoordeling essentieel voor nuance, vertrouwen en relevantie. Merken die deze verdeling weten te benutten, zijn beter gepositioneerd om duurzaam waarde te creëren.

Vier stappen om nu te zetten

1. Audit je ‘agent-readiness’
   Test producten op ChatGPT, Perplexity en Google’s AI Overview. Word je gevonden? Correct weergegeven? Aanbevolen? Identificeer de gaten voordat je concurrenten dat doen.
2. Maak je catalogus agent-proof
   Structureer productdata in machineleesbare formaten. Behandel AI-agents als klanten: lever agent-vriendelijke API’s, deep links en naadloze overdracht naar checkout.
3. Bouw aanwezigheid waar AI leert
   Reageer authentiek op Reddit, reviewsites en forums. Publiceer gezaghebbende antwoorden waar assistenten naar verwijzen en test hoe je merk vandaag wordt beschreven. Het resultaat kan confronterend zijn.
4. Definieer je human-in-the-loop momenten
   Identificeer waar menselijk oordeel de uitkomsten verandert: assortimentsbeslissingen, gevoelige categorieën, geschillenbeslechting — en integreer daar eerst menselijk toezicht.

Een open markt, klaar om gewonnen te worden

Agentic commerce bevindt zich nog in een vroege fase, waarin standaarden, spelregels en dominante spelers zich moeten vormen. Dat creëert ruimte voor merken om zich nu al te positioneren door te investeren in AI-vriendelijke infrastructuur en machineleesbare processen.

De vraag is niet of AI-agents een structurele invloed zullen hebben op e-commerce, maar in hoeverre merken hier tijdig op inspelen. Wie zich voorbereidt op besluitvorming door algoritmen, vergroot de kans om ook in een geautomatiseerd koopproces relevant te blijven.

Over de auteur: Paul Appelhof is Senior manager eCommerce consulting bij VML Nederland