2026 में AI शॉपिंग: Lowe’s से सीखें पर्सनलाइज़ेशन

ऑनलाइन शॉपिंग में AI का असली फायदा “चतुर चैट” नहीं है—फायदा है कम समय में सही निर्णय। Lowe’s ने अपने AI शॉपिंग असिस्टेंट Mylow (ChatGPT-पावर्ड) के जरिए यही दिखाया: कंपनी के मुताबिक, जो ग्राहक Mylow इस्तेमाल करते हैं, उनकी कन्वर्ज़न रेट उन ग्राहकों की तुलना में दोगुनी है जो इसे नहीं इस्तेमाल करते। यह एक सीधा संकेत है कि 2026 की ई-कॉमर्स रेस “सबसे बड़ा कैटलॉग” वाली नहीं, बल्कि सबसे मददगार अनुभव वाली होने जा रही है।

इस पोस्ट को मैं अपनी “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ के संदर्भ में लिख रहा/रही हूँ, लेकिन एंगल सिर्फ रिटेल नहीं है। Lowe’s का मॉडल मीडिया और मनोरंजन के लिए भी एक ब्लूप्रिंट है: जिस तरह AI शॉपिंग में रिकमेंडेशन और क्यूरेशन करता है, उसी तरह AI कंटेंट में ऑडियंस इंटेंट, पर्सनलाइज़ेशन और वॉच/रीड-जर्नी को बेहतर बनाता है।

Lowe’s का AI फोकस: गिमिक नहीं, “मदद”

Lowe’s की रणनीति का स्पष्ट संदेश है: AI तभी काम का है जब वह ग्राहक की उलझन कम करे। Joe Cano (SVP, डिजिटल कॉमर्स) के मुताबिक, लक्ष्य “ट्रस्ट” बनाना और agentic shopping जैसी क्षमताओं से सही रिकमेंडेशन देना है—यानि ग्राहक के इरादे (intent) को समझकर कदम-दर-कदम सहायता।

Mylow क्या करता है (और क्यों यह कन्वर्ज़न बढ़ाता है)

Mylow वेबसाइट/ऐप पर वॉइस या चैट के जरिए चलता है। ग्राहक इससे दो तरह से फायदा लेते हैं:

• प्रोडक्ट-फर्स्ट क्वेरी: जैसे “काउंटर-हाइट फ्रेंच डोर फ्रिज में सबसे अच्छा कौन सा है?”
• प्रोजेक्ट-फर्स्ट क्वेरी: जैसे “टाइल इंस्टॉलेशन करना है—क्या-क्या चाहिए?”

यह सिर्फ प्रोडक्ट लिस्ट नहीं दिखाता। यह Lowe’s के अपने कंटेंट (हाउ-टू, वीडियो गाइड्स, स्टेप-बाय-स्टेप) से भी जवाब बनाकर, फिर जरूरी प्रोडक्ट्स को जोड़कर एक व्यावहारिक योजना देता है।

याद रखिए: AI रिकमेंडेशन का लक्ष्य “और चीजें बेचो” नहीं—पहला लक्ष्य है “गलत चीजें कम बिकें”। गलत खरीद घटेगी, रिटर्न घटेंगे, भरोसा बढ़ेगा।

स्टोर में भी असर: संतुष्टि में 200 बेसिस पॉइंट

Lowe’s ने स्टोर के लिए Mylow Companion भी बनाया है। कंपनी के हालिया अर्निंग्स डेटा के अनुसार, इससे इन-स्टोर कस्टमर सैटिस्फैक्शन स्कोर 200 बेसिस पॉइंट बढ़ता है। रिटेल में यह बड़ा संकेत है: AI का लाभ सिर्फ ई-कॉमर्स तक सीमित नहीं; ओम्नीचैनल का असली फायदा तब आता है जब घर पर रिसर्च और स्टोर पर खरीद एक ही “स्मार्ट असिस्टेंट” से जुड़ जाए।

2026 की दिशा: पिक्चर लेकर “री-इमैजिन” और Pinterest-जैसा अनुभव

2026 के लिए Lowe’s का सबसे दिलचस्प दांव AI विज़ुअलाइज़ेशन है। सोच यह है कि ग्राहक:

• अपनी किचन की फोटो लें,
• रियल-टाइम में स्टाइल बदलकर देखें (जैसे midcentury modern),
• और “इंस्पिरेशन से इंस्टॉलेशन” तक का पाथ एक ही जगह पूरा करें।

यह मॉडल रिटेल और मीडिया दोनों में एक कॉमन ट्रुथ दिखाता है: लोग “खोज” नहीं करना चाहते, लोग “संकलन/क्यूरेशन” चाहते हैं।

मीडिया और मनोरंजन के लिए समानता (ब्रिज पॉइंट)

रिटेल में Pinterest-जैसा अनुभव = मीडिया में “वाइब-आधारित” पर्सनलाइज़ेशन।

• किचन स्टाइल चुनना ≈ OTT पर “वीकेंड थ्रिलर मूड” चुनना
• प्रोजेक्ट प्लान ≈ बिंज-वॉच प्लेलिस्ट (एपिसोड/सीज़न ऑर्डर)
• रियल-टाइम विज़ुअल प्रीव्यू ≈ ट्रेलर/सीन-प्रिव्यू/हाइलाइट क्लिप

मैंने कई कंटेंट टीम्स में देखा है कि वे पर्सनलाइज़ेशन को सिर्फ “रिकमेंडेशन रेल” समझ लेती हैं। Lowe’s बताता है कि पर्सनलाइज़ेशन असल में निर्णय-आधारित UX है—यूज़र को वह अगला कदम साफ दिखे जो उसके लिए सबसे उपयोगी है।

AI पर्सनलाइज़ेशन का इंजन: फर्स्ट-पार्टी डेटा + ऑन-साइट क्यूरेशन

Lowe’s 2026 की पहली छमाही में वेबसाइट को हर यूज़र के लिए पर्सनलाइज़ करने पर फोकस कर रहा है, जिसमें फर्स्ट-पार्टी डेटा आधारित रिकमेंडेशन प्रमुख होंगे। उदाहरण के तौर पर, अगर कोई यूज़र फ्रिज खोज रहा है, तो सिस्टम ग्राहक रेटिंग्स/फीचर्स के आधार पर “आपके लिए सबसे सही” विकल्प सामने रखे।

क्यों फर्स्ट-पार्टी डेटा अब गैर-परिहार्य है

2025 के बाद के डिजिटल माहौल में (कुकी-सीमित टार्गेटिंग, प्राइवेसी अपेक्षाएँ, प्लेटफॉर्म निर्भरता), फर्स्ट-पार्टी डेटा ही वह संपत्ति है जो:

• विश्वसनीय है (आपके अपने उपयोगकर्ता का डेटा)
• कार्यात्मक है (इंटेंट, प्रेफरेंस, हिस्ट्री)
• सस्टेनेबल है (नियमों और प्लेटफॉर्म बदलावों के बावजूद)

मीडिया और मनोरंजन में भी यही लागू है: वॉच-हिस्ट्री, सर्च-इंटेंट, सेव/लाइक, स्किप-पैटर्न—ये सब फर्स्ट-पार्टी संकेत हैं। जो प्लेटफॉर्म इन्हें “उपयोगी अनुभव” में बदलते हैं, वही लॉयल्टी कमाते हैं।

“Buried in the app” समस्या: AI फीचर दिखेगा नहीं, तो चलेगा नहीं

Wunderkind के Tim Glomb का एक व्यावहारिक पॉइंट है: Mylow को ऐप में और बेहतर प्लेसमेंट मिलना चाहिए। यह बात हर AI फीचर पर लागू होती है।

AI असिस्टेंट को सफल बनाने के लिए:

• उसे हाई-इंटेंट मोमेंट में दिखाइए (सर्च, PDP, कार्ट, चेकआउट)
• उसे एक्शन करने दीजिए (लिस्ट बनाना, बंडल सजेस्ट करना, “याद दिलाना”)
• उसे कम शब्दों में काम दिखाने दीजिए (लंबे जवाब नहीं, सही अगला कदम)

मेरी राय: AI की “इंटेलिजेंस” से ज्यादा महत्वपूर्ण उसकी “प्लेसमेंट” है। UX में सही जगह नहीं मिली तो सबसे अच्छा मॉडल भी औसत लगेगा।

Lowe’s का ई-कॉमर्स ग्रोथ मॉडल: AI + मार्केटप्लेस + वीडियो

AI शॉपिंग असिस्टेंट अकेला हथियार नहीं है। Lowe’s का 2026 प्लान तीन स्तंभों में दिखता है:

1. AI रिकमेंडेशन और पर्सनलाइज़ेशन
2. मार्केटप्लेस विस्तार (2024 की फॉल में लॉन्च)
3. प्रोडक्ट पेज पर ज्यादा वीडियो कंटेंट

कंपनी के अनुसार, 2025 की तीसरी तिमाही में ऑनलाइन सेल्स 11.4% बढ़ीं, जिसमें ट्रैफिक ग्रोथ का योगदान रहा। साथ ही, Lowe’s ने पिछले साल SEO और पेड एडवर्टाइजिंग में निवेश बढ़ाया, जिससे डबल-डिजिट ट्रैफिक ग्रोथ शुरू हुई।

मार्केटप्लेस: ट्रेंड पकड़ने की स्पीड

मार्केटप्लेस का एक बड़ा फायदा है रियल-टाइम ट्रेंड पर तेज़ी से कैटेगरी बढ़ाना। Lowe’s ने उदाहरण दिया कि cold storage की बढ़ती मांग देखकर उन्होंने मार्केटप्लेस सेलर्स से जल्दी बड़ा असॉर्टमेंट जोड़ा।

मीडिया में इसका समकक्ष है: ट्रेंडिंग टॉपिक/फॉर्मेट पर तेज़ी से कंटेंट पैकेजिंग—जैसे शॉर्ट क्लिप, हाइलाइट्स, एक्सप्लेनर, और “न्यू टू जॉनर” कलेक्शन।

वीडियो: हाई-टिकट आइटम में भरोसा बढ़ाने का सबसे तेज़ तरीका

Lowe’s प्रोडक्ट डिस्क्रिप्शन पेजेज पर ज्यादा वीडियो जोड़ रहा है, खासकर हाई-एंड आइटम्स और रेफ्रिजरेटर जैसे अप्लायंसेज़ पर, जहाँ ग्राहक “अंदर कैसा है” देखना चाहता है।

यह कदम AI रणनीति के साथ फिट बैठता है: AI सवालों के जवाब देता है; वीडियो अविश्वास कम करता है। दोनों मिलकर कन्वर्ज़न बढ़ाते हैं।

अपने ब्रांड/मीडिया प्रोडक्ट में यह कैसे लागू करें (एक्शन प्लान)

अगर आप ई-कॉमर्स, D2C, मार्केटप्लेस, या मीडिया/एंटरटेनमेंट प्रोडक्ट चलाते हैं, तो Lowe’s से 2026 के लिए यह 7-स्टेप प्लेबुक निकालें:

1. Top 20 high-intent queries निकालिए (सर्च + कस्टमर सपोर्ट + स्टोर FAQ से)
2. हर क्वेरी के लिए “एक्शन आउटपुट” तय करें: तुलना, बंडल, चेकलिस्ट, या स्टेप्स
3. अपने कंटेंट को AI-ready बनाइए: हाउ-टू, गाइड, FAQ, और शॉर्ट वीडियो क्लिप्स
4. PDP/कंटेंट पेज पर AI को रखें—होमपेज पर छुपाकर नहीं
5. “Forgotten items” या “Next best action” मॉडल लगाइए (रिटेल में: एक्सेसरी/टूल; मीडिया में: अगला एपिसोड/सम्बंधित वीडियो)
6. KPI स्पष्ट रखें:
   • कन्वर्ज़न रेट
   • AOV (औसत ऑर्डर वैल्यू) / वॉच-टाइम
   • रिटर्न/कैंसिलेशन रेट / चर्न
   • रिपीट विज़िट और LTV
7. प्राइवेसी और ट्रस्ट को फीचर बनाइए: यूज़र को बताइए कि पर्सनलाइज़ेशन किस डेटा पर चल रहा है और उसे कंट्रोल दीजिए

Snippet-worthy लाइन: AI वही जीतता है जो “निर्णय” आसान बनाता है—और “भरोसा” सस्ता नहीं पड़ता।

2026 में जीत का पैमाना: कन्वर्ज़न नहीं, रिपीट और LTV

Lowe’s अपने “सक्सेस” को सिर्फ तात्कालिक सेल से नहीं नाप रहा। कंपनी रिपीट विज़िट, कस्टमर लाइफटाइम वैल्यू और साइबर वीक जैसे पीक सीज़न में दोबारा लौटकर खरीद जैसे संकेत देखती है। दिसंबर 2025 के हिसाब से यह सोच खास तौर पर प्रासंगिक है, क्योंकि छुट्टियों/ईयर-एंड सेल्स के बाद Q5-टाइप खरीदारी व्यवहार में repeat और loyalty सबसे बड़ा फर्क बनते हैं।

अगर आप मीडिया और मनोरंजन में हैं, तो यही मेट्रिक ट्रांसलेट होती है: री-वॉच, सब्सक्रिप्शन रिन्यूअल, और हैबिट-फॉर्मेशन।

2026 की तैयारी का सही सवाल यह नहीं कि “हम कौन सा AI टूल जोड़ें?” सही सवाल है: हम यूज़र के किस पल (moment) में उसकी उलझन कम कर सकते हैं—और उसे अगला सही कदम दिखा सकते हैं?