2026 में AI शॉपिंग: Lowe’s से मीडिया को 7 सबक

दिसंबर के इस “क्यू5” सीज़न में (यानी छुट्टियों के बाद की खरीदारी, रिटर्न, रिप्लेसमेंट और घर-सुधार की नई लिस्ट), एक बात साफ़ दिख रही है: लोग स्क्रोल नहीं करना चाहते, वे सीधे जवाब चाहते हैं। यही वजह है कि Lowe’s जैसे बड़े रिटेलर 2026 में अपनी AI शॉपिंग रणनीति को तेज़ कर रहे हैं—और यह सिर्फ़ ई-कॉमर्स की कहानी नहीं है।

Lowe’s का AI असिस्टेंट Mylow (ChatGPT आधारित) लॉन्च के बाद से ऐसे यूज़र्स के मुकाबले डबल कन्वर्ज़न रेट ला रहा है जो इसे इस्तेमाल नहीं करते। साथ ही, स्टोर में इसका वर्ज़न Mylow Companion ग्राहक संतुष्टि में 200 बेसिस पॉइंट (2%) का उछाल दिखाता है। ये नंबर “AI शोपीस” नहीं—AI को उपयोगी बनाने का संकेत हैं।

और यहीं से मीडिया और मनोरंजन इंडस्ट्री के लिए सीख शुरू होती है। जिस तरह रिटेल में AI खरीदारी की यात्रा को छोटा और भरोसेमंद बनाता है, उसी तरह मीडिया में AI कंटेंट की खोज, पर्सनलाइज़ेशन, और एंगेजमेंट को बेहतर कर सकता है—बिना दर्शक को थकाए।

Lowe’s का AI मॉडल असल में क्या कर रहा है?

Lowe’s की रणनीति का सार यह है: AI को “गिमिक” नहीं, “समस्या-समाधान” बनाया जाए। इसके तीन स्तंभ दिखते हैं—

1. एजेंटिक शॉपिंग असिस्टेंट (Mylow): चैट/वॉइस से सवाल पूछिए, प्रोजेक्ट बताइए, और यह प्रोडक्ट + गाइड + वीडियो + स्टेप्स की सिफ़ारिश देता है।
2. विज़ुअलाइज़ेशन/री-इमैजिनिंग: 2026 में कंपनी “किचन की फोटो लेकर रियल-टाइम में नया लुक” जैसे अनुभव पर जोर दे रही है—Pinterest जैसी प्रेरणा से सीधे इंस्टॉलेशन तक।
3. कंटेंट-समृद्ध प्रोडक्ट पेज: खासकर महंगे आइटम्स (जैसे फ्रिज) के लिए वीडियो को कन्वर्ज़न ड्राइवर माना जा रहा है।

इसका ई-कॉमर्स बैकबोन भी मजबूत है: 2025 की Q3 में ऑनलाइन सेल्स 11.4% बढ़ीं और कंपनी 2024 में शुरू किए गए मार्केटप्लेस को 2026 में और फैलाने की तैयारी में है।

मीडिया के लिए सीधी समानता

रिटेल में “प्रोडक्ट” है; मीडिया में “कंटेंट”।

• Mylow जैसा असिस्टेंट मीडिया में पर्सनलाइज़्ड कंटेंट क्यूरेशन कर सकता है।
• प्रोजेक्ट-बेस्ड सलाह मीडिया में इंटेंट-बेस्ड रिकमेंडेशन बन सकती है (जैसे “आज 20 मिनट में हल्का-फुल्का कुछ देखना है”).
• वीडियो-रिच पेज का समकक्ष मीडिया में ट्रेलर/क्लिप्स/हाइलाइट्स का बेहतर उपयोग है—ताकि यूज़र जल्दी तय कर सके।

सबक #1: पर्सनलाइज़ेशन का मतलब “ज़्यादा डेटा” नहीं, “सही संदर्भ” है

Lowe’s 2026 में वेबसाइट को हर यूज़र के लिए अलग बनाने की बात करता है—पहले-पक्ष (first-party) डेटा के आधार पर। उदाहरण: कोई पूछे “काउंटर-हाइट फ्रेंच डोर फ्रिज”, तो जवाब सिर्फ़ फिल्टर नहीं, बल्कि रिव्यू/रेटिंग आधारित शॉर्टलिस्ट हो।

मीडिया में यही बात ऐसे लागू होती है:

• सिर्फ़ “आपने क्राइम देखा” कहकर 100 क्राइम शो मत दिखाइए।
• संदर्भ जोड़िए: टोन, अवधि, भाषा, मूड, साथ में कौन देख रहा है, और पिछले 7 दिन की आदत।

मेरी राय: ज्यादातर OTT/पब्लिशर पर्सनलाइज़ेशन को “कार्ड्स की री-ऑर्डरिंग” समझते हैं। असल मूल्य तब बनता है जब AI यूज़र की झिझक कम करे—“ये देखूं या वो?”

सबक #2: “कन्वर्ज़न” मीडिया में भी होता है—बस नाम अलग है

Lowe’s के लिए कन्वर्ज़न = खरीद। मीडिया में कन्वर्ज़न के रूप:

• वीडियो स्टार्ट रेट
• 3 मिनट रिटेंशन
• सब्सक्रिप्शन/अपग्रेड
• न्यूज़लेटर साइनअप
• किसी शो का “दूसरा एपिसोड” चालू होना

Lowe’s का डबल कन्वर्ज़न संकेत देता है कि AI असिस्टेंट friction घटाता है। मीडिया में friction कहाँ है?

• क्या देखें तय करने में समय
• ट्रेलर/क्लिप्स का अभाव
• गलत सिफारिशें
• भाषा/सबटाइटल सेटिंग्स

एक प्रयोग जो आप अगले 30 दिन में कर सकते हैं

• होमपेज पर “आज क्या देखें” के साथ चैट-आधारित पैनल जोड़ें।
• 5 प्रॉम्प्ट बटन: 20 मिनट, परिवार के साथ, थ्रिलर नहीं, हिंदी, कुछ नया।
• सफलता मापें: time-to-first-play और episode-2 rate।

सबक #3: विज़ुअल AI = रिटेल में किचन, मीडिया में “स्टोरी वर्ल्ड”

Lowe’s जिस “फोटो लेकर किचन री-इमैजिन” अनुभव की तरफ बढ़ रहा है, वह मल्टीमॉडल AI का उपयोग है—टेक्स्ट + इमेज + कैटलॉग।

मीडिया/एंटरटेनमेंट में इसका समान रूप:

• यूज़र अपनी पसंद का “मूड बोर्ड” (पोस्टर/सीन/एक्टर) शेयर करे और AI क्यूरेटेड वॉचलिस्ट दे
• “इस तरह का सेट/कॉस्ट्यूम/एस्थेटिक” वाली खोज
• इंटरैक्टिव प्रोमो: यूज़र के लिविंग रूम फोटो से “आपके घर में ये शो का पोस्टर/थीम कैसा लगेगा” जैसी AR नहीं, बल्कि सॉफ्ट विज़ुअल प्रीव्यू

स्टांस: विज़ुअल AI का सबसे अच्छा उपयोग फैंसी डेमो नहीं है। इसका सही उपयोग “डिस्कवरी” है—दर्शक को वो दिखाना जो वह शब्दों में नहीं बता पा रहा।

सबक #4: कंटेंट-लाइब्रेरी जितनी अमीर, असिस्टेंट उतना ताकतवर

Wunderkind के एक लीडर के मुताबिक Mylow की “सुपरपावर” है कि उसे Lowe’s की साइट पर फैले कंटेंट तक पहुंच है—गाइड्स, वीडियो, निर्देश, कैटलॉग।

मीडिया में यही दर्द है: कंटेंट तो बहुत है, लेकिन मेटाडेटा और नॉलेज लेयर कमजोर। AI असिस्टेंट तब तक सतही रहेगा जब तक:

• एपिसोड सारांश साफ़ नहीं
• टैगिंग बिखरी है
• क्रिएटर नोट्स/ट्रांसक्रिप्ट उपलब्ध नहीं
• क्लिप-लेवल इंडेक्सिंग नहीं

व्यावहारिक रोडमैप (कम बजट से शुरू)

1. टॉप 200 टाइटल्स के लिए क्लीन मेटाडेटा
2. ट्रांसक्रिप्ट/सबटाइटल से इंटेंट टैग्स (जैसे “हल्की कॉमेडी”, “कोर्टरूम”, “फील-गुड अंत”)
3. 20–30 “क्यूरेशन प्लेबुक” (जैसे “रात 11 बजे के बाद”)

सबक #5: स्टोर vs ऐप नहीं—ओम्नीचैनल सोचो

Lowe’s के पास ऐप भी है और स्टोर भी। यही वजह है कि लोग घर पर प्लान करें और स्टोर में खरीद लें। मीडिया में ओम्नीचैनल का मतलब:

• टीवी पर देखना शुरू, मोबाइल पर जारी
• सोशल पर क्लिप देखी, ऐप में पूरा एपिसोड
• न्यूज़लेटर में कहानी, साइट पर डीप-रीड

जो कंपनियां जीतती हैं, वे हर चैनल को अलग KPI नहीं देतीं। वे एक KPI रखती हैं: यूज़र का काम पूरा हुआ या नहीं? (Lowe’s यही “customer problem” वाली भाषा में कहता है।)

सबक #6: मार्केटप्लेस सोच = ट्रेंड्स पर तेज़ प्रतिक्रिया

Lowe’s का मार्केटप्लेस उन्हें रियल-टाइम ट्रेंड्स पर जल्दी कैटेगरी बढ़ाने में मदद करता है (जैसे कोल्ड स्टोरेज की बढ़ती मांग)।

मीडिया में “मार्केटप्लेस सोच” का अर्थ:

• क्रिएटर/स्टूडियो पार्टनर्स के साथ तेज़ पैकेजिंग (ट्रेंडिंग थीम पर मिनी-सीरीज़)
• लाइसेंसिंग/री-रिलीज़ के फैसले सोशल सिग्नल + ऑन-प्लेटफॉर्म बिहेवियर से
• शॉर्ट-फॉर्म से लॉन्ग-फॉर्म तक “ब्रिज” बनाना

मेरी राय: ट्रेंड्स पकड़ने में समस्या डेटा की नहीं, निर्णय प्रक्रिया की होती है। AI सिग्नल देगा; लेकिन फास्ट-ट्रैक रिलीज़ के नियम पहले तय होने चाहिए।

सबक #7: भरोसा ही AI का असली प्रोडक्ट है

Lowe’s का सबसे महत्वपूर्ण संकेत उनकी भाषा है: AI को गिमिक नहीं बनाना, “हेल्पफुल” बनाना। मीडिया में भरोसा टूटता है जब:

• AI गलत/भ्रामक सिफारिशें दे
• “स्पॉन्सर्ड” कंटेंट को नैचुरल रिकमेंडेशन जैसा दिखाया जाए
• पर्सनलाइज़ेशन डरावना लगे (ओवर-ट्रैकिंग)

भरोसा बनाने के 3 नियम

• Explainability: “यह क्यों सुझाया?” का छोटा जवाब
• Controls: यूज़र को ट्यून करने दें (जैसे “कम हिंसा”, “ज़्यादा हिंदी”)
• Editorial + AI: मानव क्यूरेटर की प्लेलिस्ट और AI की सिफारिशें साथ-साथ

“AI असिस्टेंट का लक्ष्य यूज़र को प्रभावित करना नहीं, उसे सही निर्णय तक पहुंचाना है।”

मीडिया और मनोरंजन टीमों के लिए 90-दिन का एक्शन प्लान

अगर आप OTT, न्यूज/पब्लिशिंग, म्यूज़िक या स्पोर्ट्स प्लेटफॉर्म चला रहे हैं, तो Lowe’s मॉडल से प्रेरित होकर यह करें:

1. एक ‘कंटेंट असिस्टेंट’ MVP बनाइए (चैट + 5 क्विक प्रॉम्प्ट)
2. टॉप 200 टाइटल्स के मेटाडेटा/ट्रांसक्रिप्ट ठीक करिए
3. होमपेज पर प्लेसमेंट प्राथमिकता बनाइए (असिस्टेंट “ऐप में दबा” नहीं होना चाहिए)
4. वीडियो-क्लिप्स को A+ कंटेंट मानिए (ट्रेलर, हुक क्लिप, “क्यों देखें”)
5. मापिए: time-to-first-play, repeat visit, watch completion, LTV के प्रॉक्सी

आगे की दिशा: 2026 में “खोज” ही नया मुकाबला है

ई-कॉमर्स और रिटेल में AI वाली इस सीरीज़ में मैंने बार-बार एक बात देखी है: जीत उस कंपनी की होती है जो डिस्कवरी को आसान बनाती है—चाहे वह प्रोडक्ट हो या कंटेंट। Lowe’s का केस स्टडी बताता है कि AI असिस्टेंट, विज़ुअलाइज़ेशन, और कंटेंट-रिच पेज मिलकर कन्फ्यूज़न कम और कॉन्फिडेंस ज़्यादा करते हैं।

अगर आप मीडिया और मनोरंजन में लीड्स बढ़ाना चाहते हैं, तो सबसे असरदार सवाल यह नहीं है कि “हम कौन सा AI मॉडल यूज़ करें?” असली सवाल है: हम दर्शक का कौन सा निर्णय आसान कर रहे हैं—और कितनी ईमानदारी से?

आपके प्लेटफॉर्म पर दर्शक किस जगह सबसे ज्यादा अटकता है—खोज में, चयन में, या देखने के बाद “अगला क्या” में?