When the customer is a machine: a systematic literature review and integrative framework of agentic commerce
Deze systematische literatuurreview synthetiseert 140 studies van 1994 tot 2026 om de mensgerichte aanname van marketing uit te dagen door een integratief kader te ontwikkelen dat agentic commerce categoriseert via een vijfstaps delegatieladder, een drieledige invloeds-triade en een vierlaags referentiemodel om toekomstig onderzoek en meetpraktijken te begeleiden.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Decennialang werd het verhaal van online winkelen geschreven voor menselijke ogen en menselijke handen. Een persoon ziet een advertentie, voelt een gevoel van urgentie omdat er nog maar twee artikelen over zijn, vergelijkt prijzen via verschillende browsertabbladen, klikt op een knop en typt een creditcardnummer in. Dit hele proces gaat ervan uit dat de klant een persoon is met gevoelens, een concentratieboog en het vermogen om te worden overtuigd door een goed geplaatste afbeelding of een slimme kop. Maar er vindt nu een stille verschuiving plaats aan beide kanten van de markt. Aan de kant van de koper beginnen mensen hun winkeltaken over te dragen aan software-assistenten die kunnen zoeken, vergelijken en zelfs voor hen kunnen betalen. Aan de kant van de verkoper zetten bedrijven hun eigen software in om productbeschrijvingen te schrijven, advertenties te ontwerpen en prijzen te onderhandelen. Deze nieuwe realiteit, waarin machines optreden als klanten en verkopers, breekt de fundamentele regels waarop de marketing al een eeuw lang steunt. De vraag is niet langer alleen hoe je aan een persoon verkoopt, maar hoe je zichtbaar bent voor een machine, hoe je een beslissing beïnvloedt die door code wordt genomen, en hoe je een transactie meet die nooit een mens een muis liet klikken.
Om dit nieuwe landschap te begrijpen, heeft een team onderzoekers van de Universiteit van Zuid-Denemarken en de Aarhus Universiteit een massale review van de wetenschappelijke literatuur uitgevoerd. Ze verzamelden 140 studies gepubliceerd tussen 1994 en 2026, waarbij ze werk samenbrachten uit marketing, informatica, economie en recht. Hun doel was om een veld in kaart te brengen dat in verspreide stukjes groeide, door de vroege experimenten met shoppingbots uit de late jaren 1990 te verbinden met het moderne tijdperk van geavanceerde kunstmatige intelligentie. Ze ontdekten dat hoewel de technologie drastisch is veranderd, de kernuitdagingen verrassend consistent zijn gebleven. De onderzoekers hebben hun bevindingen georganiseerd in een helder kader dat uitlegt hoe deze machineklanten werken, hoe ze beïnvloed kunnen worden, en wat er gebeurt wanneer zij de winkelwagen overnemen.
De onderzoekers ontdekten dat de relatie tussen een mens en zijn winkelassistent niet alles-of-niets is; deze bestaat uit een ladder van vijf duidelijke niveaus. Onderaan fungeert de software louter als een informant, die gegevens toont terwijl de mens al het werk doet. Een stap hoger fungeert het als een adviseur, die producten suggereert maar het uiteindelijke besluit bij de mens laat. Verder omhoog wordt de software een co-piloot, die delen van de taak afhandelt terwijl de mens nauwlettend toezicht houdt. Verderop wordt het een afgebakende uitvoerder (scoped executor), die in staat is om specifieke, beperkte transacties te voltooien op basis van duidelijke instructies. Helemaal bovenaan is het een autonome afgevaardigde (autonomous delegate), in staat tot het plannen en kopen gedurende de gehele reis met slechts een retrospectieve controle door de mens. De studie onthulde een opvallende kloof in onze kennis: we hebben een diep begrip van hoe mensen reageren wanneer de machine slechts een adviseur is, maar we hebben zeer weinig bewijs voor hoe mensen zich gedragen wanneer de machine volledig autonoom is. Sterker nog, slechts zes studies in de gehele collectie observeerden volledig autonome agenten die daadwerkelijke aankopen deden met menselijk toezicht. De meeste huidige onderzoeken richten zich op de lagere niveaus, zelfs terwijl de technologie richting de top raast.
Deze verschuiving verandert de marketing op drie specifieke manieren. Ten eerste is de machine zelf een doelwit geworden. Net zoals een mens een schap kan scannen op zoek naar een bekend merk, scant een machine digitale inhoud op zoek naar specifieken signalen. Onderzoekers ontdekten dat als een bedrijf zijn productbeschrijvingen herschrijft om duidelijke citaten, statistieken en gestructureerde gegevens op te nemen, de machine dat product veertig procent vaker zal opnemen in zijn aanbevelingen. Dit is een nieuwe vorm van zichtbaarheid, waarbij "leesbaar" zijn voor een computer net zo belangrijk is als aantrekkelijk zijn voor een persoon. Ten tweede fungeert de machine als een kanaal naar de mens. De manier waarop een boodschap door een robot wordt geleverd, kan de reactie van een persoon veranderen. Bijvoorbeeld, als een shopper onder tijdsdruk staat, is hij eerder geneigd een product te kopen dat door een AI wordt aanbevolen dan door een mens, omdat hij de machine minder kritisch onderzoekt. Echter, als de mens weet dat hij met een machine praat voordat het gesprek begint, kan de bereidheid om te kopen met bijna tachtig procent dalen. Ten derde is de machine een producent van marketing geworden. Bedrijven gebruiken nu AI om advertenties te schrijven, banners te ontwerpen en zelfs te reageren op klantreacties, waardoor een cyclus ontstaat waarin machines content genereren die andere machines vervolgens evalueren en selecteren.
De studie benadrukte ook dat vertrouwen de meest kritische factor is, maar het gaat niet alleen om de vraag of de mens de robot vertrouwt. Het gaat erom of het systeem een geverifieerd "mandaat" heeft, oftewel een formeel, veilig toestemmingsbewijs dat de software precies vertelt wat deze mag doen. Zonder deze juridische en technische infrastructuur kan volledige delegatie niet veilig plaatsvinden. De onderzoekers vonden dat de eerste golf van shoppingbots in de jaren 1990 grotendeels faalde omdat deze infrastructuur niet bestond. Vandaag de dag worden nieuwe betalingssystemen en digitale identiteitsprotocollen eindelijk gebouwd om dit op te lossen, waardoor machines kunnen transacteren met dezelfde veiligheid als mensen. De onderzoekers waarschuwen echter dat dit nieuwe systeem nieuwe risico's met zich meebrengt. Machines kunnen worden gemanipuleerd door verborgen tekst op productpagina's, en hun voorkeuren kunnen van de ene op de andere dag veranderen wanneer een software-update wordt uitgebracht, waardoor de vraag plotseling kan verschuiven.
De onderzoekers concludeerden dat we een nieuw tijdperk betreden waarin de "klant" vaak een machine is, en de spelregels anders zijn. Zij stelden een nieuwe set instrumenten voor bedrijven en toezichthouders voor, waaronder manieren om te meten hoe vaak een merk verschijnt in antwoorden van machines en hoe te testen of een shoppingbot kan worden misleid. Zij benadrukten dat hoewel de technologie snel vordert, ons begrip van menselijk gedrag in deze nieuwe context nog moet inhalen. De belangrijkste bevinding is dat de oude regels van marketing niet simpelweg verdwijnen; ze splitsen. Bedrijven moeten nu leren om zichtbaar te zijn voor de machine, overtuigend te zijn voor de mens via de machine, en betrouwbaar genoeg te zijn om de autoriteit te krijgen om geld uit te geven. De toekomst van de handel hangt af van het bouwen van systemen die deze complexe dans tussen menselijke intentie en machinale uitvoering kunnen afhandelen, om ervoor te zorgen dat wanneer een machine iets koopt, deze ook werkelijk handelt in het beste belang van de persoon die er eigenaar van is.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.