Конверсия на чекауте зависит от его удобства. Или больше нет?
В этой статье:
- UX-оптимизация чекаута меняется, добавляя параллельный слой требований — под ИИ-агентов, которые оценивают не дизайн, а структурированные данные, стабильность API и машиночитаемые политики.
- Агентские платежи вероятнее займут нишу рутинных повторных покупок (подписки, расходники, стандартные B2B-закупки), тогда как эмоциональные и исследовательские покупки останутся за людьми.
Многие годы специалисты по платежам и продукту занимались оптимизацией платежных путей и приведением их к той форме и тому стандарту, которые позволят клиентам успешно оплачивать заказы, а компании соответствовать всем регуляциям и правилам. Однако, с приходом агентской коммерции, этот процесс неизбежно меняется. Если никто не будет видеть чекаут, то стоит ли его вообще оптимизировать? И в чем будет заключаться построение качественного платежного опыта?
Эти вопросы фактически остаются без проверенного ответа на сегодняшний день. Очевидный факт, что ИИ-агентам не важен дизайн сайта мерчанта и расположение кнопок, но для него все еще остаются важными другие моменты. Например, простота нахождения нужной информации, удобство выбора правильного товара, скорость оплаты, поддержка необходимых платежных методов. Все это формирует новый стэк оптимизации, но нацеленный не на спешащего и ленивого человека, который может что-то упустить в платежном процессе, не заметить, не туда нажать, а на внимательного и точного агента, который следует инструкции и, если не может завершить действие — подобно человеку он просто уходит. Что делать мерчантам?
Давайте разберемся сегодня.
В чем суть платежного UX
Классическая оптимизация чекаута строится на понимании человеческого поведения: убрать лишние шаги, сократить количество полей, добавить прогресс, сделать кнопку крупнее. Это базовые примеры тех доработок, которые одними из первых внедряются нами при работе с клиентами по этому запросу, наряду с другими оптимизационными задачами. По опыту Monoup, качество построения платежных путей может съедать до 15-17% конверсии на ровном месте. В части индустрий, оно сказывается даже сильнее, и каждый пятый плательщик не завершает покупку из-за того, что процесс неудобен, слишком длинный или не соответствует его ожиданиям. При этом, разные продукты традиционно собирают вокруг себя разную аудиторию с соответствующими ожиданиями. Несомненно, можно выделить стандартные рекомендации для улучшения чекаута «для всех», однако индустрию и тип продаваемой услуги не учитывать нельзя. Это же снова подтверждается даже на этапе внедрения агентской коммерции, где часть индустрий стоит первыми в списке, а часть догоняет.
Если посмотреть на процесс покупки с точки зрения ИИ-агента — он кардинально отличается, поскольку агент не бросает корзину из-за длинной формы, не раздражается всплывающим окнам и не запутывается в интерфейсе. Его не могут отвлечь посторонние, но у него есть свои точки отказа, которые не дадут транзакции случиться.
Разница состоит в том, что агент работает с данными, а не с картинками и визуалом сайта, над которым обычно работают платежные команды. Если информация о товаре неполная, неточная или структурирована так, что ее невозможно прочитать — агент просто не порекомендует этот товар и не начнет взаимодействие с целью покупки. Аналогично, если API чекаута работает нестабильно, агент не сможет завершить транзакцию, а если наличие на складе не обновляется вовремя — агент совершит ошибку, которую потом придется разбирать как чарджбэк.
В итоге, человек смотрит глазами, а агент цифрами и данными, что меняет список работ, которые нужны для высокой конверсии платежей.
Новый стек оптимизации: что реально важно агенту
Если переводить логику чекаут-оптимизации в систему координат агентской коммерции, приоритеты будут сосредотачиваться вокруг следующих пунктов:
- Качество продуктовой информации. Google Shopping Graph содержит 60 миллиардов товарных позиций с более чем миллиардом покупательских взаимодействий в день и из этого крупнейшего индекса агенты тянут данные. Требования к продавцам довольно жесткие: четкие описания, актуальные цены, статус наличия в реальном времени, изображения. В связи с этим, недостающие поля — это не технический долг, который можно отложить на потом, а прямое отсутствие в выдаче.
- Структурированные данные и машинная читаемость. Здесь важна инфраструктура, которая определяет, может ли агент вообще «увидеть» магазин. Пока все крутится вокруг хорошего контента, структурированных данных, доступных для краулинга страниц. Это база для любого онлайн продукта, но не всегда она сделана на высоком уровне.
- Надежность API чекаута. Не стоит забывать, что агент всегда следует инструкции четко, буквально машинно. И если на этапе авторизации платежа происходит таймаут или ошибка, агент не перезагрузит страницу и не попробует еще раз интуитивно (у него просто нет интуиции). Поэтому и стабильность соединения становится метрикой конверсии платежей.
- Поддержка платежных методов для агентов. Это отдельный и пока формирующийся слой от разных провайдеров, как например Mastercard Agent Pay Visa Trusted Agent Protocol, Google Agent Payments Protocol. Мерчант, который не поддерживает ни один из этих протоколов, фактически закрыт для части агентов.
- Машиночитаемые политики. Возвраты, споры, условия доставки должны быть выражены в структурированной разметке, а не в тексте на странице. Агент сначала квалифицирует мерчанта против требований пользователя («возврат в течение 30 дней», «доставка за 5 дней») — и, если политики ему недоступны, мерчант отсеивается еще до этапа покупки. Если покупатели-люди часто вообще не читают политики и узнают правила уже после того, как они реально понадобились, то для агента это первостепенная информация, нужная для принятия решения о покупке.
- Машиночитаемые ответы ошибок. Ошибки API должны быть доступными к чтению в формате кода с указанием причины отказа, рекомендуемого интервала повтора и альтернативного пути действий. Все это позволит нивелировать недостаток «человеческого чекаута», где покупатель часто не знает почему его транзакция не прошла и как исправить ситуацию.
В итоге, часть из этих пунктов известна и сегодня, внедряется мерчантами и активно используется. А часть будет доработана исключительно под нужды автоматизованных покупок, формируя новые элементы системы.
Пропадает ли оптимизация?
Отвечая на главный вопрос из заголовка — нет, оптимизация чекаута не исчезает, но очень сильно меняется. Один вебсайт будет поддерживать два вида «пользователей»: это обычные люди, для которых сегодня делается вся оптимизация и также автоматизированные агенты, которые смогут совершать транзакции параллельно. Это добавляет работы мерчантам, поскольку придется параллельно реализовывать принципиально разные потоки платежей и разбираться с конверсией по обоим, с чарджбэками и возвратами.
Традиционный UX чекаута все равно остается важным, пока большинство транзакций завершается на стороне мерчанта и, скорее всего, этот вариант совершения платежей еще долго будет с нами. Есть покупки, где человеку важен сам процесс выбора — это эмоция, исследование, сравнение различных вариантов, куда традиционно относят одежду, крупную технику, первые покупки у нового бренда. Здесь человек останется надолго, поскольку получает реальное удовольствие от шопинга и хочет взаимодействовать с мерчантом самостоятельно.
Но есть огромный класс транзакций, где человек уже сейчас участвует не по собственному желанию, а из необходимости, так как нет альтернативы: повторные заказы расходников, продление подписок, стандартные B2B закупки, авиабилеты по известному маршруту, продукты из привычного списка. Здесь агентские платежи скорее всего и займут нишу, так как это быстрее, проще и исключаются ошибки. Это означает, что часть мерчантов должна готовиться уже, а часть пока может делать упор на стандартный платежный поток.
Morgan Stanley прогнозирует, что к 2030 году ИИ-агенты будут обрабатывать 10–20% транзакций американской электронной коммерции. Это не настолько много, чтобы уже сегодня изучать все тонкости ИИ-платежей, но как мы говорили выше, этот процент сформируют определенные индустрии практически полностью. Индустрия развлечений, наверное, будет держать позиции до последнего, поскольку задача таких вебсайтов — это удержание внимания пользователя и погружение в опыт на сайте. Для многих других проектов сайт не является продуктом сам по себе, а только способом связи с потенциальным покупателем и именно они первые пойдут под автоматизацию.
