10 тенденций в области ИИ, которые революционизируют электронную коммерцию в 2025 году

От персональных рекомендаций до управления запасами и прогнозов и анализа, искусственный интеллект меняет каждую сторону онлайн‑покупок.

Искусственный интеллект становится решающим фактором почти во всех отраслях, и электронная коммерция не исключение. Крупные технологические игроки в этой сфере уже задают тренд, и это только начало.

Руководители по ИИ крупных онлайн‑площадок недавно заявили, что компании активно вкладываются в разработку инструментов на основе ИИ. Они также подчеркнули, что приход ИИ — это «смена парадигмы», которая «полностью преобразит электронную торговлю». Другие крупные платформы онлайн‑покупок тоже поддерживают этот тренд. Для интернет‑ритейлеров использование технологий ИИ стало необходимостью, а не просто приятным дополнением.

Искусственный интеллект комплексно влияет на электронную торговлю — ведет отрасль к бесшовному, интерактивному, связанному и полностью персонализированному опыту покупок. Это решение, рассчитанное на будущее, которое повышает вовлеченность и удовлетворенность клиентов. В результате компании могут добиваться стабильного роста выручки и крепкой лояльности клиентов.

Чтобы вы оставались в курсе последних технологических новинок, мы подготовили топ‑10 трендов ИИ в электронной коммерции на 2025 год и далее. Эти знания помогут понять и внедрить эти тенденции и получить лучшие результаты для вашего бизнеса. В конце материала вы найдете инфографику, которая кратко подводит итог информации.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с маркетинг-китом AllSee, где собраны реальные кейсы и решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

1. Гиперперсонализированные рекомендации

Мы говорим о персональных рекомендациях уже много лет, и действительно, во время праздничного сезона покупок 2025 года 19% всех онлайн‑заказов на сумму 229 млрд долларов были под сильным влиянием таких рекомендаций. Однако в 2025 году мы выходим на новый уровень — к гиперперсонализации. Это следующий шаг, который выходит за рамки обращения по имени или простых рекомендаций похожих товаров.

Сейчас интернет‑магазины советуют товары в основном на основе популярности, прошлых покупок или схожих цветов и типов товаров. Но если нужна по‑настоящему точная подстройка под человека, этого недостаточно.

Вот наш опыт, чтобы подтвердить это:

Когда мы просматриваем онлайн‑магазины одежды, часто видим рекомендации вещей, которые нам нравятся. Мы радуемся, потому что это выглядит как раз то, что хочется купить. Переходим по рекомендации, но в итоге видим, что нашего размера нет в наличии.

Из радости переходим к разочарованию. И такой пользовательский опыт очень плохой. Часто задаем вопрос — почему алгоритм не может уже знать наш размер по тем фильтрам, которые мы использовали?

С последними технологическими достижениями скоро это станет нормой. ИИ очень мощный и может создавать индивидуальные сценарии покупок на основе таких характеристик, как:

индивидуальные предпочтения
история просмотра
выбранные фильтры
любимые бренды
образы и стили
особенности товаров
демографические данные
поведение в реальном времени
...и многое другое!

По недавнему исследованию Salesforce, персональные рекомендации могут давать до 24% от общего числа заказов и 26% от общей выручки. И хотя текущий опыт онлайн‑покупок уже довольно персонализирован, в ближайшие годы ожидается еще больше. Крупные платформы электронной торговли, такие как Amazon и eBay, уже используют ИИ для анализа данных пользователей, и вскоре мы увидим, как их сервисы будут меняться.

Интересный факт о технологиях персонализации: число отзывов в категории G2 «Personalization Software» выросло на 159% за последние три года. Этот всплеск — еще один явный сигнал того, что гиперперсонализация в электронной коммерции очень востребована.

2. Персонализированный маркетинг

Маркетинг — ключевой элемент успеха любого бизнеса, и чем он более персонализирован, тем лучше он работает. С помощью ИИ специалисты по маркетингу смогут создавать гораздо более точные, убедительные и эффективные кампании, используя подход к каждому клиенту как к отдельному человеку.

Алгоритмы ИИ помогают маркетологам создавать точечно нацеленные кампании, адаптированные сообщения и индивидуальные предложения. Например, ИИ может отправлять персональные email‑рассылки с рекомендациями на основе примененных фильтров, любимых цветов или поведения при просмотре. Он также персонализирует рекламу и акции, которые показываются на сайтах или в социальных сетях.

Кроме того, с помощью ИИ можно создавать собственные брендированные маркетинговые инструменты, которые будут работать как помощники. Один из заметных способов — использовать настраиваемые GPT‑модели на специализированных платформах. Это настраиваемые «чаты» или модели, созданные для выполнения конкретных задач и опоры на конкретную информацию — например, тон бренда, целевую аудиторию и маркетинговые цели. При этом программирование не требуется.

Персонализация маркетинга может зайти еще дальше — например, сайт или платформа электронной торговли может меняться, показывая вернувшимся посетителям другие товары или даже индивидуальный макет на основе прошлых данных о них.

Такой персонализированный опыт следующего уровня должен ощущаться как общение с персональным консультантом по продажам, который уже построил отношения с покупателем, знает его вкусы, удобное время для покупок и т. д.

Такой высокий уровень настройки, если всё сделано правильно, значительно повышает удовлетворенность клиентов и прибыль бизнеса. Он также укрепляет лояльность и удержание клиентов. Вот данные в подтверждение:

91% клиентов предпочитают покупать у брендов, которые дают персональные предложения и рекомендации (по данным Accenture).
90% потребителей в США считают персонализированный маркетинг отчасти до очень привлекательным (по данным Statista).
67% потребителей считают, что брендам нужно подстраивать контент под контекст (исследование Adobe).
80% маркетологов отмечают, что персонализация положительно влияет на окупаемость инвестиций (по данным Adobe).

3. Оптимизация маршрута доставки

Доставка — важная и, к сожалению, очень дорогая часть пути в электронной коммерции. Частые причины высоких затрат на последнем этапе — от магазина или склада до двери клиента — такие:

повышенный расход топлива из‑за плохого планирования маршрутов доставки;
много оплачиваемого простоя курьеров из‑за неудачного графика доставок;
значительное число несостоявшихся доставок из‑за слабого отслеживания посылок;

Здесь помогает ИИ — так называемая оптимизация маршрутов доставки. Это процесс, который находит самые короткие и быстрые пути, убирает лишние паузы между доставками и помогает попадать в точные временные окна.

Она учитывает такие параметры, как пункт назначения, временные окна, приоритет доставки, тип и вместимость транспорта, трафик и другое, чтобы выбрать наиболее подходящий маршрут. Эффективная оптимизация может снизить расходы на доставку до 30%.

3PL‑сервисы доставки, такие как FedEx или UPS, обычно разрабатывают и используют собственные системы оптимизации маршрутов. Но и компаниям, которые управляют доставкой самостоятельно, доступна оптимизация: на рынке много готовых программных решений.

Помимо снижения затрат, оптимизация маршрутов приводит к:

улучшению клиентского опыта
сокращению углеродного следа
возможности принимать решения на основе данных

Чтобы понять, как выглядит ПО для оптимизации маршрутов, можно посмотреть примеры и демонстрации на профильных ресурсах.

Ищете проверенные ИИ-решения, которые реально работают?

В нашей подборке — 85 уникальных ИИ технологий для маркетинга, ритейла, HR и других сфер, которые уже приносят выгоду компаниям.

4. Визуальный поиск

Визуальный поиск приносит большую пользу розничным продавцам и покупателям. Магазины, такие как Target, ASOS и IKEA, уже используют эту технологию, чтобы повышать продажи и улучшать опыт клиентов.

Визуальный поиск имеет простое определение:

Это любой поиск с помощью фото, скриншота или другого изображения вместо текстового запроса. Эта инновационная технология делает онлайн‑покупки более удобными, доступными и эффективными.

Покупатели могут быстро находить товары, не описывая их словами. В итоге путь от поиска к покупке сокращается, а сам процесс поиска становится лучше.

Она также связывает опыт людей в онлайн‑ и офлайн‑магазинах. Например, человек фотографирует товар, который понравился в обычном магазине. Позже он может использовать фото, чтобы найти этот товар онлайн.

Чтобы воспользоваться этой технологией ИИ, продавцам нужно присутствовать в системах визуального поиска. Вот некоторые из самых популярных:

Google Lens
Bing Visual Search
Pinterest Lens
Поиск камерой Amazon

5. Выявление мошенничества

По мере роста электронной коммерции растут и угрозы мошенничества и кибератак. Поэтому выявление мошенничества с помощью ИИ — один из самых востребованных трендов в электронной торговле сейчас.

Решения на базе ИИ используют большие объемы данных, чтобы находить подозрительную активность в онлайн‑транзакциях. Они могут не только обнаруживать, но и останавливать попытки мошенничества еще до того, как они случатся.

Они учитывают разные факторы, например:

поведение клиента
местоположение
способы оплаты
история заказов
частота транзакций

Эта технология помогает интернет‑бизнесу снизить риск крупных финансовых потерь. По данным Juniper Research, решения на основе ИИ будут экономить компаниям 11 млрд долларов в год к концу 2025 года.

Системы с ИИ также защищают данные клиентов, что становится особенно важным для покупателей. Это особенно актуально для поколения Z, которое вскоре станет большинством потребителей: защита и безопасность данных для них — один из главных приоритетов.

Не уверены, нужен ли вашему бизнесу искусственный интеллект?

Специальная анкета от AllSee поможет оценить текущие бизнес-процессы и понять, где ИИ станет вашим конкурентным преимуществом.

6. Оптимизация ценообразования

Назначение цены на товар — важная, но часто сложная задача. Оптимальная цена обычно зависит от многих факторов, таких как:

себестоимость производства
цены конкурентов
стоимость привлечения клиентов
спрос и предложение

Исследования и расчеты — ключ к успеху. Сложность в том, что все эти факторы подвержены колебаниям.

Инструменты на базе ИИ помогают интернет‑компаниям хорошо отслеживать такие колебания. Анализируя большие объемы данных, они могут оптимизировать ценовую стратегию для максимальной прибыли.

Мы называем эту практику «динамическим ценообразованием». Она позволяет компаниям быстро и без лишних усилий корректировать цены. Это помогает оставаться конкурентоспособными на подвижном рынке, увеличивать продажи и максимизировать выручку.

Amazon — хороший пример внедрения стратегии динамического ценообразования. Компания использует ИИ, чтобы анализировать рынок и быстро адаптироваться к изменениям.

Например, когда конкурент делает скидки, Amazon меняет свои цены. Такие изменения могут происходить до 2,5 миллиона раз в день!

7. Виртуальные помощники и чат-боты

Голосовые помощники вроде Siri, Alexa и Google Assistant сделали голосовой поиск частью нашей повседневной жизни.

Эти умные системы могут обрабатывать и решать вопросы клиентов в реальном времени. Они позволяют людям общаться естественно, искать товары и даже оформлять покупки только голосовыми командами.

В итоге растет эффективность обслуживания и сокращается время ответа. Технология не новая, но в последнее время она сильно улучшилась.

Чат‑боты тоже заметно влияют на электронную торговлю. Они обрабатывают запросы клиентов, дают рекомендации по товарам и помогают с отслеживанием заказов и возвратами.

В большинстве случаев они быстро и четко справляются с простыми задачами и доступны 24/7.

Обе технологии особенно полезны на мобильных устройствах.

8. Оптимизация запасов и цепочки поставок

ИИ также меняет то, как компании электронной торговли управляют запасами и оптимизируют цепочку поставок и процесс доставки. Алгоритмы ИИ могут анализировать исторические данные, модели спроса и рыночные тенденции, чтобы делать точные прогнозы продаж.

Это помогает бизнесу оптимизировать уровни запасов и обеспечивать достаточное наличие товаров для удовлетворения спроса. Кроме того, можно сокращать избыточные запасы и связанные с ними расходы. Оба пункта — частые сложности для ритейлеров, особенно во время напряженных периодов вроде Черной пятницы, когда плохое управление запасами — одна из главных ошибок.

Отличный пример — JD Logistics. Во время кампании к Черной пятнице компания опиралась на алгоритмы ИИ для прогнозирования продаж и подготовки запасов. Так JD Logistics сумела успешно обработать рост международных исходящих заказов на 70%. Точность этой операции превысила 95%!

Кроме того, ИИ может повышать эффективность цепочки поставок. Он делает это, автоматизируя разные задачи, такие как отслеживание заказов, управление складом и логистика доставки.

9. Прогнозная аналитика

Прогнозная аналитика на основе ИИ помогает компаниям электронной торговли заранее понимать потребности и предпочтения клиентов.

Алгоритмы ИИ могут точно предсказывать будущие тренды, поведение покупателей и спрос на рынке. Это позволяет бизнесу принимать продуманные решения о разработке продуктов, управлении запасами и маркетинговых стратегиях.

Например, интернет‑магазин одежды может использовать прогнозную аналитику, чтобы заранее оценивать наличие товаров. Так можно понять, какие стили, цвета или размеры будут востребованы в ближайший сезон. В итоге это помогает обеспечить наличие нужных товаров.

Такой подход на опережение дает компаниям конкурентное преимущество, снижает потери и повышает общую удовлетворенность клиентов.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях каждый день!

10. Создание контента

Еще одна область, где помогает ИИ, — создание медиа и контента.
Это включает создание с помощью ИИ изображений товаров, видео, описаний и любого другого контента.

Например, многие платформы имеют собственные генераторы описаний товаров.
Это помогает продавцам за секунды создавать качественные и убедительные описания товаров.

Макеты — не новинка, но благодаря новым возможностям ИИ у компаний почти бесконечные варианты визуальной подачи товаров.

Создание контента с помощью ИИ требует времени и усилий на освоение разных инструментов.
Однако в долгой перспективе это окупается.

В итоге контент, созданный ИИ, открывает много возможностей и экономит массу времени и ресурсов.

Основные выводы

Искусственный интеллект меняет сферу электронной торговли, приносит много пользы и бизнесу, и покупателям.

От персонализированного опыта и виртуальных помощников до управления запасами и прогнозной аналитики, ИИ перестраивает каждый элемент онлайн‑покупок. В ближайшие годы ожидается еще больше новшеств и улучшений. Они повысят эффективность, удобство и степень персонализации онлайн‑шопинга.

Внедрение ИИ в электронной коммерции уже не опция, а необходимость. Это помогает компаниям опережать конкурентов, давать клиентам отличный опыт и открывать новые возможности для роста.

Если этот материал оказался полезным и хочется получать подобные идеи регулярно, можно сохранить его и поделиться с командой — так ключевые мысли всегда будут под рукой.

Спасибо за внимание!

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Забронируйте консультацию с экспертами AllSee, чтобы получить индивидуальный подход и проверенные временем решения.