Agentic commerce is het gebruik van AI agents die niet alleen productinformatie tonen, maar zelfstandig acties uitvoeren voor de klant. In plaats van een zoekopdracht uit te voeren, nemen deze autonome systemen beslissingen en voltooien ze transacties, van product discovery tot de uiteindelijke betaling, zonder dat de gebruiker elke stap handmatig hoeft te bevestigen. Het is in feite het inzetten van artificial intelligence om het shoppen volledig over te nemen.
Ik zie het simpel: we gaan van websites waar je zelf moet zoeken, naar systemen die het voor je regelen. (Sowieso een enorme sprong.)
In de jaren dat ik websites bouw, was het doel altijd om de bezoeker zo snel mogelijk bij de bestelknop te krijgen. Je stroomlijnde de flow, maakte de knop groen en hoopte dat de klant niet afhaakte bij het invullen van het adres. Maar bij agentic AI is die knop irrelevant geworden. De klant vraagt aan zijn persoonlijke AI om een nieuwe set sportkleding die past bij zijn budget en voorkeuren, en de agent regelt de rest.
Voor ondernemers betekent dit dat je storefront niet langer alleen voor mensen is. Je verkoopt straks aan een algoritme.
Als je productdata een zooitje is, ziet die agent jou simpelweg niet. Oftewel: je bent onzichtbaar voor de enige inkoper die er straks toe doet.
Waarom je webshop onzichtbaar is voor een shopping agent
De meeste ondernemers denken dat hun website “klaar” is als de productfoto’s scherp zijn en de checkout werkt. Dat is prima voor een mens die door een categorie bladert, maar een shopping agent kijkt niet naar je mooie plaatjes. Een AI-powered agent zoekt naar harde feiten in een taal die hij begrijpt.
Het probleem is dat we onze productcatalogus hebben gebouwd voor mensen. We schrijven teksten als “deze sneakers voelen als een wolkje” of “perfect voor een zomeravond”. Leuk voor de conversie, maar waardeloos voor een autonoom AI-systeem. Een agent zoekt geen wolkjes, maar een waterdichte schoen. Hij wil weten of de schoen echt waterdicht is, welke exacte maatvoering wordt gehanteerd en of het materiaal biologisch afbreekbaar is. Als die informatie alleen in een mooie marketingtekst staat, moet de AI gaan gokken. En AI die gokt, kiest gewoon je concurrent die zijn data wel op orde heeft.
Waarom doen we dit verkeerd? Omdat een mooie homepage tastbaarder voelt dan een goed ingevulde database. Je ziet direct resultaat van een nieuwe banner, terwijl structured product data onzichtbaar is voor het menselijk oog. Het voelt als administratief werk, en dat is precies waarom de meeste webshops nu haperen in de overgang naar agentic commerce.
Van productpagina naar machine readable data
Als je wilt dat Google Gemini of andere LLM (large language models) jouw producten aanbevelen, moet je stoppen met denken in pagina’s en beginnen te denken in entiteiten. Je product is geen stukje tekst op een scherm, maar een set kenmerken. Hier komt generative AI om de hoek kijken: het kan patronen herkennen, maar alleen als de basisdata machine readable is.
Dit begint bij je data & PIM (Product Information Management). Of je nu werkt met Shopify admin, SAP Commerce Cloud of een Mirakl Nexus installatie; de bron moet zuiver zijn. Je hebt structured data nodig die precies vertelt wat het product is. Geen “leuk shirt”, maar een item met specifieke attributen: kleur, materiaal, pasvorm en prijs.
Voor wie dit concreet wil maken: denk aan het verschil tussen een menukaart in een restaurant en een ingrediëntenlijst. De kaart is voor de mens (“heerlijke pasta met verse kruiden”), de lijst is voor de allergie-checker (“tarwe, ei, peterselie”). Agentic AI is die allergie-checker. Hij zoekt naar exacte matches in je product catalog.
De praktische stappen om vindbaar te worden
- Schoon je productdata op. Haal de marketingpraat uit je specificaties en zet alles in vaste velden. Gebruik schema.org om aan te geven wat een prijs, een SKU of een voorraadstatus is.
- Implementeer een Agentic Commerce Protocol. Zorg dat je data toegankelijk is via API-driven workflows. Een agent moet in één call kunnen zien of een product op voorraad is, zonder een hele HTML-pagina te hoeven scrapen.
- Verrijk je catalogus. Gebruik tools voor BigCommerce catalogusverrijking of vergelijkbare methodes om gaten in je data te vullen. Als een agent zoekt naar “duurzame beauty and cosmetics” en jij hebt nergens het label ‘duurzaam’ in je metadata staan, besta je niet.
- Koppel je backend aan de voorkant. Zorg dat je Order Management System (OMS) en inventory management real-time communiceren met je digital storefronts. Niets is zo dodelijk voor de customer experience als een agent die een order plaatst voor een product dat eigenlijk al uitverkocht is.
De infrastructuur achter de transactie
Nu komt het lastige gedeelte. Een shopping agent die een product vindt, is leuk, maar een agent die ook daadwerkelijk betaalt, is waar het om gaat. We gaan van “klikken en betalen” naar geautomatiseerde transacties.
Dit vereist een heel andere digitale infrastructuur. Denk aan digital wallets en digital payment infrastructures die Stripe Payments, Stripe Billing of Stripe Issuing ondersteunen via MCP-betalingen. De agent moet een betalingsinstructie kunnen geven die direct wordt uitgevoerd via een encryption checkout, zonder dat er iemand met een creditcard in zijn hand naast het scherm staat.
Kijk naar de verschillende categorieën waar dit al gebeurt. Bij household items of sporting goods is de drempel laag. Maar bij high-value devices of zelfs airline tickets wordt het complexer. Daar heb je behoefte aan een Agent Payments Protocol (AP2) dat veiligheid garandeert terwijl de transactie autonoom verloopt. Het is een verschuiving van een traditionele checkout naar een systeem van instant checkout waarbij de identiteit en het budget van de agent vooraf zijn gevalideerd.
| Oude wereld (Manual) | Nieuwe wereld (Agentic) |
|---|---|
| Zoeken via zoekbalken en filters | Conversational search via persoonlijke AI |
| Handmatig winkelmandje vullen | Agentic shopping op basis van voorkeuren |
| Creditcard invullen in Shopify Checkout | Geautomatiseerde betalingen via digital wallets |
| Zelf order tracking checken in mail | Agent die post-sale logistics monitort |
Wanneer moet je dit echt doen?
Eerlijk is eerlijk: niet iedereen heeft morgen een volledig autonoom ecosysteem nodig. Als je drie unieke handgemaakte vazen per jaar verkoopt, is dit overkill. Maar verkoop je op schaal in sectoren als home goods of B2B waar PO (Purchase Order) skills en supply chain-coördinators een rol spelen? Dan is dit geen luxe, maar overleven.
Het moment dat je merkt dat je conversie op mobiel stagneert, terwijl het zoekvolume in AI-tools (zoals Perplexity of Gemini) stijgt, is het moment dat je moet schakelen. Je ziet dan dat mensen nog wel zoeken naar jouw type product, maar de agenten die ze gebruiken sturen ze naar een concurrent omdat die partij wel over een leesbare API en gestructureerde data beschikt.
Je kunt dit zelf testen. Vraag aan een LLM: “Welke [jouw productcategorie] moet ik kopen voor [specifiek doel] en waarom?”. Kijk wie er wordt genoemd. Word jij genoemd? En belangrijker: kan de AI ook vertellen wat de huidige prijs is en of het leverbaar is? Als het antwoord “ik weet het niet zeker, kijk maar op de website” is, dan faal je in de agentic commerce test.
Smijt niet direct al je budget tegen een complex AI platform. Begin bij de basis: je data. Zonder schone productdata is elke investering in AI-automatisering simpelweg geld weggooien.
Loop vandaag eens door je belangrijkste productcategorie en check of alle specificaties in vaste velden staan, of dat ze verstopt zitten in een lap tekst. Stuur me een screenshot van je productdata, dan kijk ik even met je mee of een agent hier iets mee kan.
Veelgestelde vragen
Wat is agentic commerce en hoe werkt het precies?
Agentic commerce is een systeem waarbij AI agents zelfstandig beslissingen nemen en transacties voltooien voor de klant. In plaats van dat je zelf een webshop doorzoekt, praat je met een AI die jouw voorkeuren kent en vervolgens via digitale ecosystemen de beste match vindt, de bestelling plaatst en de betaling afhandelt zonder dat je elke stap handmatig hoeft te bevestigen.
Hoe verschilt agentic commerce van een normale webshop?
Bij traditionele e-commerce ben jij de operator die klikt, filtert en betaalt; bij agentic commerce is de AI de operator. Je verschuift van een visuele interface naar een AI surface waar conversatiegerichte productpresentatie centraal staat. De focus ligt niet meer op het aantrekken van bezoekers naar een pagina, maar op het leveren van de juiste data aan autonome AI-systemen.
Welke risico’s zitten er in het gebruik van shopping bots?
Het grootste risico is dat je controle over de klantreis verliest en afhankelijk wordt van hoe een AI jouw merk weegt tegenover anderen. Als je generative engine optimization niet op orde is, kan een bot jouw product negeren vanwege een kleine fout in de metadata. Daarnaast zijn er veiligheidsrisico’s bij payment execution als de digitale betalingsinfrastructuur niet waterdicht is.
Wie profiteert het meest van deze ontwikkeling?
Ondernemers met een grote catalogus en klanten die herhaalaankopen doen, zoals in de beauty- of sportsector, hebben hier het meeste aan. Door behavioral data te koppelen aan AI-powered agents kun je hyper-gepersonaliseerde ervaringen bieden. Ook B2B-bedrijven die werken met complexe supply chain logistics kunnen hun processen versnellen door een digitaal teamlid in te zetten voor routineklusjes.
Wat zijn de grootste uitdagingen bij het invoeren van agentic AI?
De grootste uitdaging is de kwaliteit van je data en het koppelen van legacy systemen aan moderne AI platforms. Veel bedrijven hebben hun productinformatie versnipperd over verschillende systemen staan, waardoor een agent geen eenduidig antwoord kan vinden. Het vereist een schoonmaak op de grond van je Shopify Catalog of SAP Order Management Services voordat automatisering überhaupt werkt.
Hoe beïnvloedt dit de klantervaring en Customer Loyalty Management?
Personalisatie gaat nu veel verder dan “klanten die dit kochten, kochten ook dat”. Met machine learning en recommendation engines kan een agent anticiperen op behoeften voordat de klant ze zelf uitspreekt. Je creëert een ervaring waarbij de AI fungeert als een persoonlijke assistent die precies weet welke customer segments en loyaliteitsprogramma’s, zoals voor frequent flyers, relevant zijn binnen je Customer Loyalty Management.
Hoe zit het met privacy en beveiliging bij autonome aankopen?
Beveiliging rust op sterke encryptie en strikte protocollen voor order placement. De agent krijgt geen toegang tot je volledige bankrekening, maar werkt met digitale wallets en specifieke budgetlimieten via Stripe MCP-betalingen. De privacyvraag verschuift: de klant moet erop kunnen vertrouwen dat zijn behavioral data veilig is binnen het AI-systeem dat de aankopen doet.
Kan ik dit ook inzetten voor B2B-processen?
Sowieso, juist in B2B is de winst enorm door het automatiseren van repetitieve taken. Denk aan een B2B PO Skill die automatisch inkooporders controleert of een supply chain-coördinator die voorraadtekorten signaleert en direct alternatieven zoekt. Door slimme bewerkingen in je workflow te implementeren, haal je de menselijke fout uit het bestelproces en versnel je de hele keten.
Which companies are using agentic commerce?
Grote spelers die de infrastructuur voor dit soort autonome systemen bouwen of faciliteren zijn onder andere Shopify, SAP en Mirakl. Zij zorgen voor de koppelingen tussen productcatalogi en de AI-agents die de transacties uitvoeren, zodat ondernemers niet zelf het wiel hoeven uit te vinden.
Hoe beïnvloedt price comparison de keuze van een agent?
Een shopping agent voert in een fractie van een seconde een uitgebreide price comparison uit over alle beschikbare bronnen. Waar een mens misschien drie tabbladen opent, scant een agent honderden datapunten. Als jouw prijs niet concurrerend is of als de data over je prijzen onduidelijk is, word je simpelweg overgeslagen in het keuzeproces van de AI.
