Все мы уже чутка подустали от новостей про ИИ: он умеет то, он умеет се, а эти бесконечные “Смотрите я сделал из себя куклу” в каждом сториз всех ваших знакомых? Но как бы там ни было, факт остается фактом – ИИ сильно меняет многие индустрии, и еком в данном случае не исключение.
А как раз именно про еком я сегодня и хотел с вами поговорить. Меня зовут Евгений Пономаренко и я – СЕО агентства по тестированию “Кавычки”, в котором мы сделали продукт “АQA-боты”. Он позволяет тестировать интернет-магазины без привлечения тестировщиков. Но пока не о нем.
Давайте про ИИ ( да, тяжело вздохнули, а что делать?) в екоме. Потому что сейчас это уже не просто тренд в индустрии, а ядро современной онлайн-торговли. И приходящие к нам клиенты из е-commerce – живое тому подтверждение, каждый второй бы не прочь что-то да внедрить у себя, но многие порой просто не знают, с чего начать.
Предлагаю разобраться как алгоритмы трансформируют каждый этап в этой сфере.
Итак, погнали!
Персонализация
Персонализацияв e-commerce выходит нановый уровень адаптации пользовательского опыта, который выходит за рамки простых рекомендаций «вам также может понравиться». Это подход, при котором ИИ создает контекстуально адаптированный, динамический и глубоко индивидуализированный опыт, реагируя на намерения пользователя в реальном времени.
Это не просто рекомендация товаров, а глубокое понимание пользователя, его текущих потребностей, контекста, поведения на всех платформах (мобильной, веб, email, push и т.д.). Ключевые признаки:
- Использование real-time данных (в отличие от обработки истории покупок)
- Понимание намерений пользователя в текущую сессию
- Адаптация всего пользовательского пути: от лендинга до чекаута
- Активное применение ИИ и поведенческой аналитики на каждом этапе
Инструменты и технологии
1. AI-интерпретация намерений
ИИ анализирует микросигналы поведения: скорость прокрутки, последовательность действий, глубину взаимодействия, чтобы понять:
- Пользователь просто изучает тренды?
- Ищет подарок?
- Находится на этапе принятия решения?
На основе этого интерфейс и предложения динамически подстраиваются.
2. Real-time adaptation
Система не ждет следующего визита — меняет сайт в реальном времени:
- Переупорядочивает карточки товаров
- Меняет баннеры
- Предлагает другие CTA (Call to Action)
Пример: если пользователь несколько минут смотрит обзоры ноутбуков, сайт может вывести раздел “Лучшие ноутбуки для студентов” или “Рассрочка 0%”.
3. Когнитивные профили пользователей
ИИ строит динамические поведенческие профили:
- Что человек любит?
- Как принимает решения? (Импульсивно? Рационально?)
- Чувствителен ли к цене?
- Предпочитает ли новинки или проверенное?
Согласитесь, это выходит далеко за рамки “мужчина, 35 лет, интересуется спортом”.
4. AI-копирайтинг и адаптивный контент
Персонализация 2.0 использует генеративный ИИ (типа GPT), чтобы:
- Показывать разные тексты разным людям (даже в одном и том же товаре)
- Подбирать описания, которые “говорят на языке клиента”
- Менять тональность, длину, структуру описания товара под пользователя
5. Омниканальность + персонализация
Все точки касания (сайт, мобильное приложение, email, push, соцсети) синхронизированы, и пользователь получает единый персонализированный опыт.
Пример: если вы искали «ботинки» в приложении, то получите email с подборкой именно тех моделей, которые вы просматривали + похожие по стилю.
Примеры брендов, использующих ИИ Персонализацию
- Amazon — настраивает не только рекомендации, но и интерфейс в зависимости от профиля и поведения
- Nike — динамически формирует лендинги под интересы: бег, фитнес, lifestyle
- ASOS — адаптирует ленты под возраст, стиль и поведение
Результаты
Компании, внедрившие персонализацию 2.0, получают:
- Снижение отказов (bounce rate)
- Увеличение времени на сайте
- Повышение конверсии
- Рост среднего чека
- Улучшение повторных покупок
Поиск и интерфейсы
1. Поиск на естественном языке (NLP)
Пользователь может писать как в обычной речи: “теплые ботинки для зимы до 5000 рублей”
ИИ понимает намерение, выделяет сущности (категория: ботинки, сезон: зима, цена: <5000) и показывает релевантные товары.
2. Визуальный поиск (AI Vision)
Покупатель загружает фото — ИИ находит похожие товары. Применимо в моде, мебели, аксессуарах.
Пример: Zara, IKEA, Amazon
3. Голосовой поиск
Особенно действенно в мобильных приложениях: “Покажи мне повседневные кроссовки на весну”
ИИ интерпретирует речь, обрабатывает запрос и адаптирует интерфейс. Популярно в fashion, электронике, B2C.
4. Предиктивный/проактивный поиск
ИИ может предугадать ваш запрос и отобразить подсказки ещё до окончания ввода:
- На основе истории
- Популярных товаров
- Поведения в сессии
Пример: начинаешь писать “но…” — уже предлагается: “ноутбук для работы, до 100000, топ-2025”
Умная логистика и склад
По данным McKinsey, автоматизация складов с ИИ снижает операционные издержки на 20–30%.
УМНАЯ ЛОГИСТИКА
1. Оптимизация маршрутов доставки с помощью ИИ
ИИ прогнозирует:
- Лучшие маршруты на основе трафика, погоды, загруженности курьеров
- Комбинирование заказов (multi-drop delivery)
- Перестроение маршрута в реальном времени при ЧП
2. Предиктивное размещение товаров (Demand Forecasting)
ИИ анализирует:
- Историю покупок
- Сезонность
- Местоположение спроса
И заранее перемещает товары в региональные склады, чтобы доставка шла быстрее и дешевле.
Amazon активно использует это в Prime Now.
3. Сквозная отслеживаемость в реальном времени
С помощью IoT и AI-интеграций:
- Курьеры и грузы отслеживаются вживую (GPS, RFID)
- ИИ предсказывает отклонения и сообщает клиенту
- Клиенту показывается точное ETA (время прибытия)
4. Интеллектуальная работа с возвратами
ИИ:
- Предсказывает вероятность возврата по товару/категории/клиенту
- Автоматически предлагает наиболее экономный сценарий возврата (пункт самовывоза, почта, QR-label)
- Интегрируется с fraud detection: подозрительные возвраты блокируются или помечаются.
УМНЫЕ СКЛАДЫ
1. ИИ для управления запасами
Модель учитывает:
- Прогноз спроса
- Поставки, задержки
- Сезонность
- Распродажи и маркетинг
Результат — оптимальные запасы, снижение out-of-stock и dead stock.
3. Визуальный контроль и ИИ-аналитика
Склад оборудуется камерами и датчиками:
- ИИ следит за перемещением товаров
- Проверяет соответствие упаковки
- Отслеживает ошибки сотрудников/роботов
- Предотвращает кражи
4. Digital Twins и симуляции
Создаются цифровые копии складов и логистических цепей:
- Моделируются “что если”-сценарии
- Планируются реконфигурации зон хранения
- Оценивается влияние изменений до внедрения
ЭФФЕКТ ОТ УМНОЙ ЛОГИСТИКИ
- Сокращение сроков доставки на 20–40%
- Экономия на издержках до 30%
- Повышение точности комплектации
- Меньше возвратов и ошибок
- ыше доверие клиента (влияние на LTV и повторные покупки)
ИИ внедряется и в last mile логистику:
- Оптимизация маршрутов учитывает пробки, погоду, приоритеты доставки.
- Прогнозирование ETA в реальном времени.
- Дроны и автономные курьеры — пока эксперимент, но уже реальность в пилотных зонах Amazon, JD.com, «Сбермаркета».
Динамическое ценообразование и товарная аналитика
Сначала разберемся, что такое динамическое ценообразование?Это модель, в которой цена товара автоматически изменяется в зависимости от ряда факторов:
- Спрос и предложение
- Поведение клиента (интерес, повторные просмотры)
- Цены конкурентов
- Время суток, день недели
- Сезонность или тренды
- Уровень остатков
ИИ помогает обрабатывать эти данные в реальном времени и находить оптимальную цену для каждой аудитории и каждого товара.
КАК РАБОТАЕТ ИИ В ДИНАМИЧЕСКОМ ЦЕНООБРАЗОВАНИИ
1. Сбор и анализ данных
ИИ агрегирует:
- Историю продаж
- Трафик и клики
- Цены конкурентов (через парсинг или API)
- Отзывы и рейтинги
- Прогноз спроса (demand forecasting)
2. Моделирование эластичности спроса
ИИ определяет, как чувствителен спрос к изменению цены по каждому товару:
- Если цена ↑, как сильно упадут продажи?
- Если цена ↓, насколько вырастет объём?
Это помогает принимать решения: оставить товар дорогим с низкой частотой продаж или продать больше по сниженной цене.
3. Ценообразование в реальном времени
Пример:
Пользователь третий раз заходит на страницу товара, и ИИ “понимает” — интерес высокий → можно дать скидку 5%, чтобы подтолкнуть к покупке.
Или:
Товар только что стал популярным в TikTok — система повышает цену на 10% на ограниченное время.
ТОВАРНАЯ АНАЛИТИКА С ПОМОЩЬЮ ИИ
ИИ-аналитика помогает управлять ассортиментом, убирать “мёртвые” позиции, прогнозировать бестселлеры и более точно производить закупки.
Основные направления:
1. ABC/XYZ-анализ с ML-расширением
- Классификация товаров по значимости и стабильности продаж
- ИИ дополнительно выявляет скрытые закономерности (например, товары, которые покупают в определённой комбинации)
2. Прогнозирование спроса
ИИ строит модели, учитывая:
- Влияние праздников и событий
- Временные паттерны
- Географические особенности
- Поведение конкурентов
3. Анализ товарного каннибализма
ИИ показывает:
- Не “съедают” ли одни товары продажи других (особенно схожих по характеристикам)
- Нужно ли убирать дубликаты или объединять товары в комплекты
4. Аналитика поведения покупателей по товарам
ИИ отражает:
- Какие товары часто просматривают, но не покупают → сигнал об ошибке в цене, описании, фото
- Какие товары работают как «магниты» (приводят клиента, но не покупаются — трафик без конверсии)
- Какие товарные группы чаще всего участвуют в повторных заказах
ЭФФЕКТ ОТ ВНЕДРЕНИЯ
- Рост прибыли до 20–35%
- Снижение ручного труда в ценообразовании на 80–90%
- Повышение конверсии за счёт “умных” скидок
- Лучшее понимание ассортимента и его потенциала
- Уменьшение dead stock и overstock
Вместо итога:)
Если вы работаете с екомом, нравится вам это или нет, ИИ – это уже не просто эксперимент, а новая операционная модель. Он повышает точность, снижает издержки и улучшает клиентский опыт.
И победят в этой гонке не те, кто в спешке решили следовать трендам, а те, кто поняли, в какие именно бизнес-процессы его нужно встроить. А также те, кто уже готов к новой реальности, где конкуренция — это борьба алгоритмов. Так что, крепитесь и учитесь:)
пс. в следующей статье разберемся, какие инструменты могут помочь при внедрении ИИ в еком, остаемся на связи, друзья!
