Riset: 65% konsumen belanja lewat live shopping

Konsumen Indonesia makin tertarik pada pengalaman belanja yang mudah dalam platform e-commerce, seiring dengan perkembangan dunia digital. Kemudahan mencari berbagai macam barang hanya dengan browsing dan melakukan pembelian tanpa meninggalkan kenyamanan rumah, telah mengubah cara masyarakat berbelanja. 

Keunggulan belanja online, seperti kecepatan transaksi diproses dan dikirim, bahkan seringkali melebihi waktu pembelian offline, sangat sesuai dengan gaya hidup masyarakat Indonesia modern yang serba cepat. Ditambah, fenomena siaran belanja langsung alias live shopping yang memikat masyarakat.

Riset Jakpat periode semester I-2023 menunjukkan, 9 dari 10 online shoppers mengaku pernah menonton live shopping. Lebih dari separuh konsumen atau mencapai 86% pernah mengunjungi live shopping. Lalu sekitar 65% melakukan pembelian melalui live shopping.

Survei itu dilakukan guna memahami perilaku masyarakat dalam belanja online, penggunaan e-commerce, serta strategi marketing yang digunakan baik platform e-commerce maupun penjual dalam platform tersebut.

Aska Primardi, Head of Research Jakpat mengatakan live shopping muncul sebagai evolusi yang menarik dari pengalaman belanja online, gabungan dari elemen partisipatif dalam media sosial dan daya tarik belanja itu sendiri. 

Siaran live shopping yang dipandu oleh brand atau influencer, menampilkan dagangan dan interaksi langsung dengan penonton sebagai calon pembeli tanpa batasan lokasi. Interaksi dalam live shopping ini memungkinkan konsumen untuk berkomunikasi langsung, mengajukan pertanyaan, mendapatkan jawaban, serta mempelajari lebih lanjut tentang serba-serbi produk.

"Berkat format ini, kegiatan belanja online yang pasif seolah-olah menjadi event komunitas. Di sisi lain, kombinasi media sosial dan live shopping seakan menciptakan rasa eksklusivitas dan urgensi," ujarnya, dikutip Senin (5/2). 

Aska menyebut, konsumen mencari unique value dari pengalaman berbelanja. Nah, live shopping menjadi contoh nyata dalam hal ini.

"Pengalaman belanja real-time dalam waktu terbatas, pengalaman interaksi spontan secara langsung dengan penjual dan shopper lain, adanya kejutan-kejutan dari host-nya, ditambah lagi persepsi bahwa produk yang dijual tersebut stoknya terbatas, membuat seseorang akan menjadi loyal shopper,"  lanjutnya. 

Gunakan AI

Live shopping dimulai sebagai tren di China saat Taobao Live diluncurkan pada tahun 2016. Analisis McKinsey yang dikutip CNBC menyebut, penjualan live streaming e-commerce mengalami lonjakan sebesar 19% selama festival belanja Singles Day di bulan November atau 11.11. Sementara, penjualan e-commerce tradisional turun sebesar 1%.

Sejak awal pandemi Covid-19 pada awal tahun 2020, pelaku bisnis ritel di China berlomba-lomba merekrut dan mengembangkan internal host live streaming untuk menjual produk. Tak jarang influencer online menjadi jutawan karena profesi tersebut. Salah satunya Austin Li, yang menjadi selebritas dan jutawan dalam semalam melalui live shopping.

“Live streaming, terutama live streaming commerce adalah sesuatu yang tidak ada negara di dunia yang memiliki skala seperti yang dimiliki China,” kata Daniel Zipser, mitra senior dan pemimpin praktik konsumen dan ritel McKinsey di Asia.

Kini, China juga mulai memanfaatkan penggunaan artificial intelligence atau AI pada acara live streaming di sejumlah e-commerce. Robot AI menggantikan manusia untuk berjualan produk di depan layar.

Kehadiran AI itu membuat pasar live streaming China makin riuh. MIT Technology Review melaporkan live streaming di salah satu platform populer di China Taobao sangat ramai bahkan pada pukul 04.00 pagi waktu setempat dengan kehadiran para manusia virtual tersebut.

Laporan itu menggambarkan pembawa acara siaran langsung saat dilihat secara langsung tampak seperti robot. Sebagian besar pergerakan bibir sesuai dengan yang dikatakan namun ada waktu terlihat tidak wajar.

Tawaran pembawa acara pengganti itu sudah ada sejak 2022. Sejumlah startup dan perusahaan teknologi besar China telah menawarkan pembuatan avatar deepfake.