עידן ה-Agentic Search / קרדיט: אילוסטרציה – AI
עידו אסיאג
29/07/2026
סיילספורס, המובילה העולמית ב- Agentic CRM, מפרסמת את דו"ח ה- State of Commerce (דו"ח מצב המסחר) הרביעי שלה. הדו"ח מבוסס על סקר שנערך בקרב 3,450 אנשי מקצוע בתחום המסחר ו-4,690 צרכנים, זאת בנוסף לנתונים התנהגותיים של יותר מ-1.5 מיליארד קונים ברחבי העולם. הדו"ח חושף את סדרי העדיפויות האסטרטגיים של ארגוני מסחר והאתגרים המעכבים אותם, כיצד ארגונים מיישמים בינה מלאכותית סוכנית (Agentic AI) - ומה מניע את ההשפעה הגדולה ביותר עד כה.
במשך שנים, קמעונאים התמודדו עם עולם של מורכבות הולכת וגוברת: יותר ערוצים לנהל, יותר ספקים לשלב, יותר ציפיות מלקוחות לעמוד בהן. ועכשיו, בינה מלאכותית נכנסה למשוואה הזו משני הצדדים. היא בו זמנית מעלה את הרף של ציפיות הלקוחות ומציעה את הדרך הריאלית ביותר לעמידה בו. ארגונים שמצליחים הם אלה שמזהים את הדינמיקה הזו ורותמים את הבינה המלאכותית כתשובה ללחצים שהיא יוצרת.
התוצאות מהדו"ח מראות כי השוק נמצא בנקודת מפנה. 78% מהארגונים כבר משתמשים בצורה כלשהי של בינה מלאכותית, בעוד שפחות משליש משתמשים כיום בבינה מלאכותית סוכנית, כמעט מחציתם מתכננים להטמיע אותה בששת החודשים הקרובים. יחד עם זאת, הנתונים מצביעים על כך שרבים עדיין עובדים על סגירת הפער.
תוצאות עיקריות:
1. בינה מלאכותית מגדירה מחדש את גילוי המוצרים - וזה קורה דרך נכסים בבעלות מותגים
על פי הדו"ח, התנועה לאתרים שהופנתה מצ'אטים של בינה מלאכותית גדלה בין 150% ל-428% משנה לשנה בכל רבעון שנמדד, בעוד שהתנועה הכוללת גדלה בספרות חד-ספרתיות עד דו-ספרתיות נמוכות.
בין אוגוסט 2025 למאי 2026, שיעור הקונים שגילו מוצרים דרך נכסים בבעלות מותגים ירד ב-7% וחיפוש מסורתי ירד ב-15%, בעוד ששיעור הצרכנים שבחרו ערוצי רכישה חדשים כמו עוזרי בינה מלאכותית, בינה מלאכותית במדיה חברתית, או אפליקציות משלוחים - גדל ב-38%.
כמו כן, 86% מהקמעונאים מסכימים שמודלי שפה גדולים (LLMS), כמו ChatGPT, ג'מיניי ואחרים, ייהפכו לצינור מרכזי דרכו אנשים מגלים מוצרים חדשים בשנה הקרובה. ועל כן, הארגונים כבר פועלים למען זה כשהפעולות הנפוצות ביותר הן שיפור איכות תוכן המוצר, אופטימיזציה של תוכן לשאילתות, הגשת עדכוני נתונים לפלטפורמות חיפוש של בינה מלאכותית ואופטימיזציה של תיאורי מוצרים לשפה טבעית – לדוגמא- "למצוא לי נעלי הליכה עמידות למים מתחת ל-150 דולר". השינוי מתבטא תחילה בגילוי - שם מתחיל המסע - למרות שרכישה אוטונומית לחלוטין נותרה בשלב מוקדם. המשמעות עבור הקמעונאים היא דרמטית: אם המוצרים שלהם לא יהיו מותאמים כך שסוכני ה-AI יבינו אותם וימליצו עליהם, הם פשוט ייעלמו מהמפה, כי הצרכנים כבר לא יגלשו באתרי קניות מסורתיים באותה תדירות.
"מסע הלקוח לא מתחיל יותר במנועי החיפוש המסורתיים, הוא מתחיל בצ'אט. כשהלקוח מגיע לזירה שלכם, ה-AI כבר עשה עבורו את הסינון והכריע. אם לא הייתם חלק מהתשובה שה-AI החזיר לו ברגע הראשון - הפכתם לבלתי נראים." - לירן שכטר, סמנכ"ל מכירות דיגיטל בסיילספורס ישראל.
2. אימוץ בינה מלאכותית סוכנית נמצא במגמת עלייה - והמאמצים צומחים במהירות
פחות משליש מהארגונים אומרים שהם משתמשים כיום בבינה מלאכותית סוכנית, אך השינוי בעיצומו. כמעט מחצית מהאנשים שאינם מאמצים מתכננים להטמיע אותה בששת החודשים הקרובים, ו-71% מהנשאלים מסכימים כי הרחבה בין ערוצים אינה בת קיימא ללא בינה מלאכותית.
בקרב הארגונים שכבר משתמשים בבינה מלאכותית סוכנית, שלב הניסוי הסתיים. רק 4% אומרים שהם עדיין בוחנים בעיקר מקרי שימוש, בעוד שהחלק הגדול ביותר מרחיב את הבינה המלאכותית בין פונקציות וצוותים - החל משירות, IT ועד לשיווק. המאמצים של בינה מלאכותית מדווחים גם על שיפורים מדידים. שביעות רצון הלקוחות מובילה, ואחריה התאמה אישית, מהירות פיתוח, יעילות תפעולית ופריון עובדים.
יחד עם זאת, רק 32% מהארגונים הגדירו באופן מלא מדדי הצלחה ומדדי KPI של בינה מלאכותית. כלומר, ארגונים מדווחים על הצלחות לפני שהם הגדירו מהי הצלחה - וללא מדדים מוגדרים, קשה לדעת אילו השקעות מניעות תוצאות והיכן להכפיל את ההשקעה.
3. בתוך ארגונים, המורכבות מחמירה.
חלק מהסיבה לכך היא שדחף הצמיחה נופל על תשתית שכבר הייתה מורכבת. יותר ספקים, נתוני לקוחות מקוטעים וערוצים שאינם מתקשרים זה עם זה גורמים לכך שצוותי מסחר מתבקשים להטמיע בינה מלאכותית על גבי מערכות שכבר מתקשות לעבוד יחד.
78% מהקמעונאים אומרים שמספר הספקים שלהם גדל בשנתיים האחרונות. רק 27% מהארגונים אומרים שנתוני הלקוחות שלהם מאוחדים במלואם במכירות, שירות, שיווק ומסחר.
בקרב אלו עם תצוגות נתונים מקוטעות, 40% מודים בתגובות איטיות או לא יעילות לבעיות של לקוחות; 39% מתקשים למדוד את ההשפעה של השקעות המסחר שלהם; ועוד 39% אומרים שהם משלמים עלות גבוהה כדי לתחזק מערכות מנותקות.
תקלות רב-ערוציות הן כמעט אוניברסליות: רק 2% מהארגונים הרב-ערוציים מדווחים על נקודות כשל משמעותיות. הנפוצות ביותר: תמחור ומבצעים לא עקביים (41%) ומלאי שאינו מסונכרן בזמן אמת (40%).
אפילו בחנויות הפיזיות, שעדיין הן יעד הקניות המוביל עבור 77% מהצרכנים, המסע הוא דיגיטלי: 79% מהקונים משתמשים בטלפונים שלהם בזמן הקניות בחנות, ו-12% מבקשים ייעוץ קנייה מעוזר בינה מלאכותית. לקוחות חווים כל ערוץ כמותג אחד; 88% מהנשאלים מתחום ה- B2C מסכימים שלקוחות מצפים לאותה התאמה אישית בחנות כמו באינטרנט.
"אנחנו עדים למעבר ההיסטורי הבא במסחר הדיגיטלי - מחיפוש פסיבי ברשת לשיחה אקטיבית מול AI. הגידול החד ב-Agentic Search מלמד שהצרכן של 2026 מצפה לקבל תשובות, המלצות ופעולות בזמן אמת, ולא רק רשימת קישורים. חברות שידעו לחבר את נתוני הלקוח שלהן לסוכני AI חכמים ומאובטחים לא רק יישארו רלוונטיות, אלא יגדירו מחדש את חוויית הקנייה בשוק הישראלי והגלובלי."- לירן שכטר, סמנכ"ל מכירות דיגיטל בסיילספורס ישראל.
