От эксперимента к инструменту: как ИИ повышает продажи в ecommerce. Обзор возможностей с примерами

Фото: Сгенерировано нейросетью

Применение ИИ в ecommerce сейчас переходит из стадии экспериментирования с технологией к ее стратегическому внедрению. Где ИИ может помочь сократить затраты и повысить конверсию в электронной торговле и как не потерять деньги на ошибках внедрения, рассказывает Виталий Чесноков, CEO диджитал-интегратора QSOFT.

Искусственный интеллект уже закрепился в бизнес-процессах: к концу 2025 года более 85% российских ритейлеров внедрили ИИ хотя бы в одну функцию. ИИ-инструменты могут применяться на всех этапах продаж — от прогнозирования спроса и динамического ценообразования до работы с клиентским опытом и постпродажной аналитики. Они способны сопровождать покупателя на всем его пути: помочь выбрать товар, дать рекомендации в процессе покупки, повысить операционную эффективность компании-продавца, а также анализировать данные для дальнейшего роста — через обработку отзывов, прогнозирование и автоматическую генерацию ответов.

Умный поиск

С развитием ИИ поиск серьезно эволюционировал, перейдя от синтаксического к семантическому, или от буквального, по словам — к поиску по смыслу. Это может оказать существенное влияние на конверсию и продажи. 

Проблема классического поиска — большой процент пустых выдач. Пользователь ищет худи или томаты, а в онлайн-магазине эти товары обозначены как толстовка и помидоры. Умный поиск способен не только смэтчить эти значения, но и подобрать максимально подходящие продукты на основе анализа пользовательского поведения, предложить покупателю замены товаров, если конкретного нет на складе, и даже помочь выбрать ноутбук для игр или крем для сухой кожи. 

Покупателю выдается больше релевантных товаров, время на поиск сокращается, а значит, повышается конверсия в покупку и растет средний чек. Одновременно уменьшается процент отказа и снижается количество пустых выдач.

Кроме того, ИИ-поиск с возможностью семантического анализа запросов можно настроить так, чтобы он давал рекомендации по выбору товара исходя из указанных в запросе условий, объяснял назначение предмета, а также помогал сравнивать товары с похожими характеристиками, фактически выступая в роли виртуального продавца-консультанта. 

Например, такой поиск реализован на сайте сети магазинов "Технопарк": если пользователь спрашивает, например, как выбрать осушитель воздуха для маленького помещения, поиск выдаст рекомендации на основе YandexGPT, а ниже — подборку товаров из ассортимента, которые могут подойти под запрос.

Таким образом, ИИ-поиск эволюционирует в персонального ассистента и фактически берет на себя часть функций продавца-консультанта. Если раньше взаимодействие с системой было односторонним и ограниченным, то теперь она способна вести полноценный диалог, учитывать контекст запроса и давать развернутые рекомендации.

Гиперперсонализация и виртуальные ассистенты

Искусственный интеллект выводит гиперперсонализацию на новый уровень. Это уже не простая подстановка имени в рассылке, а комплексная система, объединяющая предиктивные рекомендации на основе анализа действий пользователя (кликов, поведения на сайте), учет внешних факторов (время суток, погода), динамическое ценообразование и даже контекстную адаптацию интерфейса, когда визуал и структура страницы подстраиваются под конкретного человека. Такой инструмент может увеличить средний чек, стимулировать импульсные покупки и нарастить маржинальность.

Отдельное направление персонализации — виртуальные ИИ-ассистенты, встроенные в интерфейс магазина, соцсети или мессенджеры. В отличие от обычного бота, такой ассистент не просто поддерживает диалог и помогает оформить заказ: на основе анализа данных о пользователе он может помочь выбрать товар под его предпочтения или конкретный запрос. ИИ анализирует историю покупок и сразу предлагает варианты, которые подойдут конкретному покупателю. Запоминая историю взаимодействия с покупателем, алгоритм начинает подстраиваться под его предпочтения и точно понимать, что именно он имел в виду. Это позитивно влияет на cross-sell и up-sell продажи, средний чек и уровень лояльности.

Также ИИ-ассистент может ответить на сложные вопросы о продукте или условиях доставки, с которыми не справится обычный бот, помогает с обменом, возвратом товаров и решением технических неисправностей у пользователей. В итоге покупателям не приходится "висеть" в голосовой очереди к операторам колл-центр, а у компании снижается стоимость обработки обращения и время ответа.

Такой бот был разработан для крупной фармацевтической компании, в ассортименте которой представлено больше 130 препаратов. Из-за сложности тематики пользователи оставляли на портале компании более 300 000 запросов в год (около 800 в сутки), и не всегда нужная информация находилась.

В итоге внедрили умного помощника, которого обучили на данных компании. Помощник взял на себя обработку около 70% запросов, которые до этого поступали в службу поддержки — поиск препаратов по симптомам, информацию о лекарствах и аптеках. Важно, что бот не дает медицинских рекомендаций и в сложных случаях перенаправляет пользователя к специалисту — это помогает избежать обезличенности поддержки. В итоге число необработанных запросов на портале сократилось вдвое, а нагрузка на колл-центр существенно сократилась.

Работа с отзывами

Отзывы — самый честный источник информации о продукте, который помогает бизнесу найти слабые места и исправить недостатки, из-за которых уходят покупатели. Кроме того, оперативный ответ на негатив и быстрая поддержка — лучший способ превратить недовольного клиента в лояльного. Но когда компания ежемесячно получает десятки тысяч отзывов, обработать все вручную невозможно. И тут снова на помощь приходит ИИ, который способен собирать, группировать и анализировать отзывы клиентов со множества площадок. 

В реальном времени анализирует все отзывы, выявляет ключевые тренды, проблемы и настроения, а также автоматически генерирует персонализированные ответы — благодарность за положительный отзыв или решение проблемы в негативном.

Например, такой сервис внедрила крупная сеть детской одежды: через платформу n8n компания настроила ИИ-алгоритм, который собирает отзывы покупателей с разных площадок, аккумулирует их в одной таблице и автоматически анализирует на предмет частых проблем. Это позволяет компании своевременно выявлять слабые места в товарах, доставке, сервисе — и устранять их. Кроме того, сервис генерирует персонализированный ответ на отзыв, и когда ситуация требует вмешательства "живого" оператора — дает ему сигнал. 

Как результат, время обработки фидбека от покупателей сокращается с недель до часов, покупатель получает быстрый релевантный ответ, а бизнес автоматизирует работу с обратной связью и снижает репутационные риски.

Прогнозирование спроса

ИИ-модель может анализировать данные и прогнозировать спрос, предотвращая убытки компании, вызванные излишками и недостатками стоков. Модель получает исторические данные за несколько лет: историю продаж, сезонность, поведение покупателей, учитывает тренды в соцсетях, действия конкурентов, календарные праздники и другие внешние события. На основе этого она прогнозирует будущие колебания спроса, давая возможность подготовиться к ним заранее. Модель способна работать с большими данными —  миллионами строк из разных источников, находить сложные взаимосвязи и оперативно переобучаться на новых данных (это актуально, поскольку моделям свойственно со временем деградировать). 

Следующий шаг — автоматизация реакции на ожидаемые падения спроса. Это можно реализовать с помощью ИИ-системы, которая автоматически запускает персонализированные коммуникации с клиентами для предотвращения просадок в продажах. Это полноценный инструмент, объединяющий систему рекомендаций, прогнозирование спроса и чат-бота: когда алгоритм видит риск падения продаж, он формирует индивидуальные предложения для пользователей на основе информации об их поведении и предпочтениях. Это дает бизнесу рост выручки даже в проседающие дни, увеличение количества повторных заказов и снижение операционной нагрузки.

Как не нужно внедрять ИИ: четыре типичные ошибки

Как и любая другая технология, ИИ дает эффект не сам по себе, а при грамотном применении с учетом бизнес-задач и специфики компании. Чтобы искусственный интеллект не превратился в дорогостоящий, но бесполезный эксперимент, нужно учесть важные нюансы. Так, стоит повременить с внедрением, если:

1. Не подготовлена ИТ-инфраструктура и нет данных, на основе которых можно обучить модель (данные нужны минимум за пару лет). 
2. Нет явного целеполагания, то есть понимания, какую конкретно боль должен "вылечить" искусственный интеллект или какую задачу решить (например, исправить плохую навигацию по ассортименту, снизить затраты на производство контента и т.д.).
3. Не запланированы расходы на интеграцию ИИ в бизнес-стратегию. 
4. В компании нет культуры работы с данными, документации и настроенных процессов их обработки и хранения

Кроме того, компаниям важно преодолеть недоверие к искусственному интеллекту и сопротивление консервативно настроенных сотрудников — как правило, любые нововведения вызывают неприятие части команды, но без них невозможно качественное развитие.