Фото: gorodenkoff / iStock / Getty Images Plus / предоставлено Getty Images

Как менялась розничная торговля: от ТЦ до ИИ

Когда-то розничную торговлю организовывали проектировщики торговых центров. Они решали, какие бренды покажут покупателю, куда поведет маршрут. Визуальные витрины, фуд-корты, проходные зоны — все подталкивало к покупкам. И, как правило, лучшие места доставались тем, кто выше платил за аренду. Этот принцип «плати, чтобы быть заметным» работает и в классическом ретейле: продукты с максимальной маржой — всегда на уровне глаз.

С переходом в онлайн роль навигаторов взяли на себя поисковики и маркетплейсы. Google, Yandex и Baidu решают, что показать пользователю, и почти все здесь зависит от бюджета: «золотые места» в поисковой выдаче распределяют контекстная реклама и вложения в SEO. Чем выше ставка, тем чаще и выше ссылка на продукт.

Маркетплейсы (Amazon, Alibaba, Wildberries, Ozon и другие) также запускают внутренние рекламные аукционы за приоритетное место в ленте, блоки «вам может понравиться» и специальные акции. Алгоритмы анализируют поведение миллионов пользователей — что люди смотрят, что откладывают, что покупают — и в нужный момент показывают персонализированный товар конкретному человеку. В борьбе за внимание выигрывает тот бренд, который умеет работать с данными и вкладывается в продвижение.

С появлением электронной коммерции акцент сместился на инфраструктуру. Быстрая логистика, понятные интерфейсы, прозрачные цены и оплата в один клик больше никого не удивляют — это стало минимальным стандартом. Не конкурентным преимуществом, а базовой «гигиеной» цифрового ретейла: если этих элементов нет, пользователь просто уходит к тому, у кого они есть.

Первые успешные компании, продающие онлайн, делали ставку на критически важные, но базовые вещи — удобство, скорость, понятность. Раньше скорость доставки в три дня считалась хорошим показателем, теперь пользователь ждет «завтра», а еще лучше «в течение часа». Если оформление заказа требует больше двух шагов — это уже повод уйти к конкуренту.

Нельзя забывать и о том, что современный потребитель все чаще черпает идеи не на маркетплейсах и поисковых системах, а в социальных сетях. Они формируют новые форматы витрин: «5 бюджетных платьев», «лучшие крема от загара», «где купить тренч как у блогера».

Новая эпоха в ретейле, основанная на ИИ

Онлайн-торговля вступает в новую фазу, где роль продавца, консультанта и навигатора постепенно переходит к искусственному интеллекту. Вместо того чтобы листать страницы, сравнивать товары и фильтровать параметры вручную, покупатель все чаще формулирует задачу в формате естественного языка: «Найди белые кроссовки до 7 тысяч, не из масс-маркета, с доставкой к пятнице» — и получает готовый результат: от подобранных товаров до оформления заказа.Крупные игроки рынка ретейла уже активно внедряют такие технологии. Особенно это заметно на примере США. Amazon, например, использует генеративный ИИ-помощник Rufus, который ведет диалог с покупателем, помогает подобрать оптимальный товар и оформить покупку. Чуть больше месяца назад компания объявила о запуске ИИ-функции, которая позволяет клиентам использовать свое приложение Amazon Shopping для совершения покупок на сайтах других розничных продавцов. Walmart и eBay предлагают голосовых и текстовых ИИ-ассистентов, которые делают процесс выбора и покупки максимально удобным и интуитивным. В России Ozon запустил бесплатный инструмент OzonGenerator для автоматической генерации описаний товаров — он, впрочем, ориентирован на продавца и встроен в его личный кабинет.

Крупнейшие разработчики LLM-моделей тоже понимают, что нужно занимать эту нишу. OpenAI внедряетфункции онлайн-шопинга прямо в ChatGPT. Теперь ассистент может распознать покупательский запрос, показать подборку релевантных товаров, сгенерировать краткие обзоры и отзывы, а также дать прямые ссылки на магазины. Пользователь может перейти от простого запроса к оформлению заказа, не покидая чат. AI-поисковик Perplexity запускает ИИ-ассистента, который позволяет пользователям в США оформлять заказы прямо на своем сайте.

Что это меняет для покупателя?

Во-первых, не нужно будет тратить время на поиск — ИИ сможет выполнить эту работу за человека. Вместо того чтобы листать страницы, сравнивать товары и фильтровать параметры вручную,  покупатель формулирует задачу в формате естественного языка: «найти платье до 5000 рублей» —  и получает готовый результат: от подобранных товаров до оформления заказа. 

Во-вторых, не требуется каждый раз изучать десятки или даже сотни отзывов на товар. ИИ-системы умеют собирать и обобщать отзывы по ключевым темам: «хвалят запах, но жалуются на дозатор», «удобный фасон, но маломерит», «быстрая доставка, но хрупкая упаковка» и так далее.

В-третьих, реклама больше не главный фактор: ИИ выбирает по смыслу, а не по бюджету. Если раньше выдача товаров зависела от рекламных ставок, сегодня на первое место выходят релевантность и качественный отклик на запрос. ИИ подбирает то, что реально ищет покупатель. 

Как ориентироваться в умном шопинге

Искусственный интеллект — это полезный помощник, если покупатель умеет с ним взаимодействовать. Чтобы технология действительно работала, важно понимать, как с ней обращаться. Ниже приведу несколько практических рекомендаций, которые помогут чувствовать себя уверенно в новой реальности онлайн-шопинга.

Формулируйте запрос «по-человечески»

Искусственный интеллект отлично понимает естественный язык. Необязательно вводить в поиске сухие ключевые слова вроде «ноутбук + камера + цена», можно формулировать задачу, как будто перед вами живой собеседник: «Нужен ноутбук до 60 тысяч для видеозвонков и работы с документами».  ИИ поймет контекст и предложит подходящие варианты.

Читайте суть отзывов

Современные алгоритмы умеют анализировать тысячи отзывов и показывать суть — без необходимости читать все самостоятельно. Обращайте внимание на тематические сводки, обобщения «по плюсам и минусам», частотные упоминания и так далее.

Сохраняйте понравившиеся товары

Когда покупатель ставит «лайки» товарам, добавляет в избранное или просто сохраняет товары в корзине, платформа начинает понимать его предпочтения. С каждым действием ИИ точнее подбирает то, что может подойти конкретному человеку. Это как музыкальные рекомендации: сначала они общие, а потом — практически персональные.

ИИ не делает выбор за вас

Искусственный интеллект помогает точнее сформулировать запрос, убрать шум и быстрее прийти к результату. Чем яснее запрос, тем выше шанс, что покупатель получит именно это — без случайностей и рекламных манипуляций.

Фото: da-kuk / iStock / Getty Images Plus / предоставлено Getty Images

Что это значит для брендов и ретейлеров?

Для брендов с качественным и понятным продуктом это отличная возможность. Искусственный интеллект убирает все лишнее: скоро не нужно будет бороться за рекламный баннер или надеяться, что пользователь случайно наткнется на ваш товар. ИИ приведет клиента прямо к тому, что действительно нужно — без витрин, конкурентов по соседству и отвлекающих блоков.

Для маркетплейсов и агрегаторов это серьезное испытание. ИИ не предлагает похожие товары, не делает апсейлы и не играет в «может, добавите и это?». Он просто решает конкретный пользовательский запрос. Побеждает не тот, у кого больше товаров или красивее интерфейс, а тот, кто точнее отвечает на потребность клиента.

Если у вас сильный продукт, то вы вырастете. Если бизнес держался на витринах, случайных находках и интерфейсах, пора пересобираться.

Как не потерять покупателя в эпоху ИИ

Согласно исследованию Statista, почти половина потребителей в возрасте 18–34 лет положительно относятся к виртуальным ИИ-ассистентам для покупок. В этой новой реальности недостаточно просто быть «представленным» на маркетплейсе или «иметь хороший сайт». Чтобы оставаться конкурентоспособным, бизнесу нужно непрерывно улучшать сам продукт, клиентский опыт, скорость реакции на запросы, логистику и сервис.

Приведу примеры некоторых ИИ-решений, которые могут привлечь больше покупателей и выделиться среди конкурентов:

Поисковый ассистент с поддержкой естественного языка

Внедрите на сайт или в приложение чат-бота или ИИ-ассистента, способного обрабатывать запросы в формате «Найди черные брюки до 10 тысяч с доставкой на завтра».

Персонализированные рекомендации на основе поведенческих данных

Используйте машинное обучение для построения рекомендаций с учетом истории просмотров, покупок, предпочтений и текущих трендов.

Виртуальные примерочные и визуальные рекомендации (AR/VR + AI)

Предложите клиентам «примерить» одежду, макияж или расставить мебель в доме с помощью камеры и нейросетей — как это уже делают Sephora, IKEA и L’Oreal.

ИИ-анализ отзывов и тональности

Автоматически обрабатывайте пользовательские отзывы для выявления болевых точек, конкурентных преимуществ и тем для коммуникации.

Динамическое ценообразование с ИИ-моделями

Внедрите алгоритмы, которые регулируют цены в зависимости от спроса, конкурентов, остатков и пользовательского поведения.

Автоматизация контента: описания, обзоры, карточки товаров

Сократите ручной труд: используйте генеративные модели для создания описаний, заголовков, сравнительных обзоров и ответов на частые вопросы.

ИИ меняет не только интерфейс шопинга, но и саму архитектуру розничной торговли. В новых условиях важны не витрины и визуальные триггеры, а точность, релевантность и мгновенный отклик. Тот, кто первым перестроится под этот формат, выиграет. Остальным придется догонять.