Содержание
Вам тоже порой кажется, что маркетплейсы будто читают мысли, когда в ленте появляются именно те товары, которые нужны? Онлайн-покупки становятся все более персонализированными: рекомендации теперь подстраиваются не только под конкретного человека, но и под разные периоды его жизни. А стоит за всей этой «магией» искусственный интеллект (ИИ). Рассказываем, как он работает и как меняет современный шопинг.
Как было раньше и почему все изменилось
До массового распространения ИИ-технологий сайты интернет-магазинов и маркетплейсов работали по простому сценарию. Были каталоги товаров с базовым поиском и фильтрами, а также примитивные рекомендательные системы: подборки «популярное», «хиты продаж», «с этим покупают». Персонализация была минимальной: ни поисковая выдача, ни рекомендации подстраиваться под покупателей не умели.
Каждый год маркетплейсы росли все активнее, и покупатели просто терялись в бесчисленном количестве товаров. Вместе с тем усиливалась и конкуренция: она заставляет площадки совершенствовать техники продаж, чтобы повысить вероятность покупки для каждого конкретного пользователя.
Брошенная корзина — до сих пор вызов для селлеров: 74% покупателей могут откладывать оформление заказа из-за большого количества вариантов и чрезмерной сложности выбора, сообщает маркетинговое агентство Follo со ссылкой на исследование European E-Commerce Report 2024.
Чтобы выиграть гонку за покупателей, маркетплейсы и отдельные магазины стремятся сделать опыт покупок максимально персонализированным — учитывать вкусы каждого пользователя и подстраиваться под обстоятельства в моменте. Эта задача становится в разы проще благодаря искусственному интеллекту.
Интеграция ИИ в шопинг
До внедрения ИИ ритейлеры использовали для рекомендаций товаров пользователям два подхода:
Коллаборативная фильтрация опиралась на простой принцип: если два покупателя ведут себя одинаково, значит, им нравятся одни и те же товары. Система собирала сведения о поведении пользователей, выявляла схожие профили и советовала одним то, что уже понравилось другим.
Контентные рекомендации строились на соотношении характеристик товара (категория, бренд, атрибуты) и профиля пользователя (история поиска, покупок и кликов). Система предлагала похожие по содержанию позиции: если пользователь искал смартфон с большим экраном, алгоритм рекомендовал аналогичный товар.
Покупать с выгодой всегда поможет дебетовая карта Газпромбанка с бесплатным обслуживанием и кэшбэком на маркетплейсы. Чем больше ваш среднемесячный остаток на счете — тем выше размер кэшбэка.
Искусственный интеллект позволил сделать рекомендации более сложными и точными. Современные системы способны анализировать сотни параметров покупательского поведения и товарных характеристик и находить в них неочевидные связи. К примеру, Ozon при формировании рекомендаций учитывает около 300 параметров, а Яндекс Маркет запоминает более 8000 последних действий пользователя, что позволяет выявлять в поведении людей долгосрочные паттерны.
ИИ-рекомендации приносят пользу всем: покупатели видят только те товары, которые им интересны, а продавцы точнее попадают в аудиторию и увеличивают обороты. Например, в 2025 году использование ИИ для рекламы товаров увеличило выручку Amazon на 22% год к году. В Яндекс Маркете благодаря внедрению технологий машинного обучения люди стали покупать новые для себя товары на 5% чаще.
Поиск товаров: не ключевые слова, а смыслы
Раньше поисковые системы искали совпадения слов из запроса с описанием товара: если пользователь писал «белые кроссовки», то поиск показывал только карточки, где есть эти слова. Такой подход работал плохо: люди часто формулировали запросы неточно и, как следствие, выдача была нерелевантной.
ИИ-поиск, который встроен в популярные поисковые платформы, основан не на совпадении слов, а на понимании смысла запроса. ИИ сопоставляют запрос не только с текстом на карточке товара, но и с его характеристиками, изображениями, отзывами и так далее. Поэтому запрос «кроссовки для бега» может привести к моделям с хорошей амортизацией и отзывами о тренировках, даже если в описании нет слова «бег».
Кроме того, ИИ-поиск учитывает контекст: профиль пользователя, историю просмотров и покупок, город, сезон, тренды и прочие параметры. Один и тот же запрос «зеленая куртка» даст разные результаты зимой и весной, у подростка и взрослого, в Москве и Петербурге. А еще ИИ умеет работать с изображениями: если загрузить фото вещи, технологии компьютерного зрения найдут аналогичную. Это важно на маркетплейсах с тысячами позиций или когда покупатель просто не знает точное название нужного товара.
Чат-боты и виртуальные ассистенты: умная поддержка 24/7
Многие магазины используют чат-боты на базе ИИ для поддержки покупателей. Они доступны круглосуточно, мгновенно отвечают на запросы, помогают сделать заказ и решают базовые проблемы, такие как оформление возвратов. И все это — живым человеческим языком, как у реального специалиста поддержки. Да, ИИ пока не может полностью заменить человека, но многие вопросы закрыть все же способен. Так, пользователи получают круглосуточную поддержку, а продавцы — эффективный и экономически выгодный контакт-центр.
Виртуальная примерка, чтобы все точно подошло
Нейросети могут «одеть» фотографию пользователя в выбранную одежду или интегрировать новую мебель в снимок реального интерьера. Эти инструменты пока не так распространены, но активно развиваются. Желание платформ использовать эту технологию понятно: благодаря виртуальной примерке покупателю становится проще представить, как товар будет выглядеть в жизни, и принять решение. В итоге количество заказов может вырасти, а возвратов (и затрат на логистику) при этом станет меньше.
ИИ на стороне продавцов
Искусственный интеллект меняет шопинг не только для покупателей, но и для продавцов: благодаря умным технологиям многие процессы становятся быстрее и проще.
Динамическое ценообразование для управления продажами: цены на один и тот же товар на маркетплейсах могут меняться в зависимости от обстоятельств. ИИ-алгоритмы анализируют спрос, складские остатки, динамику отзывов, цены конкурентов и другие параметры, которые невозможно учесть вручную из-за их объема. На основе этого анализа система корректирует цены. Например, если товар не продается слишком долго, ИИ может снизить стоимость до заданного уровня, а при резком росте продаж — поднять ее для увеличения прибыли.
Генерация контента для ускорения креативных процессов: качественные описания и фотографии — важный элемент онлайн-торговли, который тоже часто поручают ИИ. Это заметно облегчает нагрузку на продавцов и маркетологов. Теперь, чтобы получить снимки товара профессионального уровня, необязательно арендовать фотостудию и нанимать фотографов. То же самое — с описанием товаров: базовый текст может создать нейросеть, и часто не хуже копирайтера.
Но использовать такие инструменты стоит аккуратно и со знанием дела. У генеративного контента есть и обратная сторона. К примеру, ИИ-фотографии не всегда отражают реальный вид вещей, а ИИ-тексты могут быть неинформативными и с вымышленными характеристиками. В таких случаях ИИ-сервисы не помогают продавцам, а наоборот, отталкивают покупателей.
Логистические системы для оптимизации цепочек поставок: искусственный интеллект помогает оптимизировать цепочки поставок и складские запасы. Алгоритмы прогнозируют спрос на товары (например, перед праздниками), оценивают лучшие маршруты доставки и помогают избежать задержек. В совокупности все это повышает скорость обслуживания и удовлетворенность клиентов.
Что в итоге
Искусственный интеллект действительно меняет шопинг, влияя на всю цепочку продаж — от выбора товаров до их доставки. Покупателям он помогает не потеряться в огромном ассортименте, быстрее находить нужное и получать персонализированный опыт. А бизнесу — растить продажи и общую эффективность.
Источники:
https://t.me/techno_yandex/4128
https://www.forbes.ru/tekhnologii/550432-strana-neprosenyh-sovetov-kacestvennye-rekomendacii-tovarov-vidat-tol-ko-15-rossian
https://docs.ozon.ru/legal/terms-of-use/site/algorithms/recomendation-algorithms/
http://www.bloomreach.com/en/blog/ai-powered-personal-shopping-services
https://uncommoninsights.com.au/insights/how-ai-recommendations-boost-repeat-purchases
https://folloagency.com/insights/insight/how-ai-accelerates-power-marketplaces-e-commerce-and-why-you-need-act-now
https://www.digitalcommerce360.com/article/amazon-sales/
