Разработка и внедрение AI

Разработка приложения с нейросетью

Создание нейросети

Компьютерное зрение

Разработка приложения с искусственным интеллектом

ChatGPT внедрить в компанию

Создать прототип нейросети

MVP приложения с ChatGPT

Связаться

Блог

ИИ в розничной торговле: 10 прорывных тенденций, которые определят 2025 год

В этой статье вы узнаете, как ИИ в 2025 году меняет розницу: агентные помощники, глубокая персонализация, разговорная коммерция, визуальный поиск, предиктивные запасы, динамическое ценообразование, защита от мошенничества, омниканальная оркестрация, устойчивость и генеративное творчество. Мы показываем выгоды: рост продаж и лояльности, снижение затрат, быстрое принятие решений, улучшение качества клиентского сервиса онлайн.

Розничная торговля в 2025 году находится на распутье.

В эпоху, которую формируют меняющиеся привычки покупателей, жёсткая конкуренция в онлайн‑торговле и сбои в цепочках поставок, компании обращаются к искусственному интеллекту (ИИ) не просто как к инструменту, а как к необходимому условию конкурентной борьбы.

Многие розничные сети всё активнее внедряют ИИ, чтобы создавать персональные, быстрые и плавные взаимодействия, отвечающие растущим ожиданиям клиентов.

По данным отраслевых исследований, 78% организаций сообщили об использовании ИИ в 2024 году, против 55% годом ранее. В то же время отмечен рост трафика на розничные сайты от чат‑взаимодействий на Киберпонедельник 2024 года на 1 950% в годовом выражении, что показывает готовность покупателей принимать более продвинутых ИИ‑агентов.

Проще говоря, ИИ официально задал новый стандарт для компаний, так как клиенты требуют точной персонализации на каждом этапе взаимодействия.

Кроме того, инвестиции в ИИ продолжают расти по мере усиления потребности в решениях в реальном времени, гиперперсонализации и умной автоматизации.

Поэтому мы считаем, что 2025 год запомнится как время, когда ИИ меняет розничную отрасль с помощью агентных сценариев, визуального поиска, предиктивного управления запасами и многого другого.

В этом материале мы разбираем 10 прорывных трендов ИИ, которые заново определяют, как компании привлекают, продают и поддерживают клиентов в цифровую эпоху.

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!

Почему ритейлеры спешат внедрить ИИ в 2025 году

Прежде чем перейти к 10 трендам, стоит понять, почему стремление внедрять ИИ так широко распространено в рознице.

Давление на интеграцию ИИ идёт из трёх ключевых факторов:

Растущие ожидания покупателей: Покупатели ждут персональные рекомендации, удобный опыт во всех каналах и почти мгновенную поддержку. ИИ, особенно агентный ИИ, открывает много возможностей в этом направлении.

Конкуренция в eCommerce: Цифровые продажи продолжают расти, поэтому конкуренция очень высокая. Если добавить постоянно растущие затраты на привлечение и экономическую неопределённость, становится ясно, почему многим компаниям нужно заново выстраивать, как они привлекают, конвертируют и удерживают клиентов онлайн.

Напряжение в цепочках поставок: Колебания спроса и сложности логистики делают критически важными прогнозирование в реальном времени, оптимизацию запасов и снижение затрат.

Кроме того, многие ритейлеры уже использовали ИИ за последние 10 лет, чтобы давать персональные рекомендации по товарам, оптимизировать кампании и предсказывать поведение клиентов.

Большая популярность ChatGPT и других генеративных решений только ускорила этот тренд, потому что открыла новые возможности для улучшения покупательского опыта, поддержки, аналитики и многого другого.

С учётом этого переходим к 10 трендам на базе ИИ, которые определят розницу в 2025 году:

1. Искусственный интеллект в качестве помощников по покупкам и виртуальных агентов

ИИ‑помощники для покупок (их ещё называют виртуальными агентами или просто агентами) помогают людям быстрее находить, сравнивать и покупать товары.

В 2025 году они ушли далеко вперёд по сравнению с обычными чат‑ботами. Вместо простых ответов на запросы новые ассистенты на ИИ стали цифровыми сотрудниками первой линии — они ведут людей, отвечают на вопросы о товарах и дают очень точные персональные рекомендации на всех этапах пути клиента.

Главное, что они делают это автономно, воспринимая, обучаясь и адаптируясь в реальном времени. Так формируется следующее поколение «агентной» торговли — автономные, обучающиеся агенты, которые действуют разумно и с вниманием к человеку.

Рассмотрим пример такого покупательского агента. Он может глубоко интегрироваться с платформой клиентских данных (CDP), поиском по сайту и моделями умных рекомендаций, чтобы давать эмоционально чуткий, персональный опыт один на один. Его возможности включают:

Прогноз намерений и персонализацию: Вместо ожидания подсказок агент заранее понимает, что нужно покупателю, исходя из поведения и контекста.

Подсказки по товарам в реальном времени: Используя запросы из поиска по сайту, историю покупок и умные рекомендации, он предлагает динамичные варианты, которые повышают уверенность и ускоряют конверсию.

Омниканальная интеграция: Агент можно встроить в сайты, мобильные приложения и мессенджеры, чтобы встречать клиентов там, где им удобно.

Проще говоря, такой покупательский агент активно ведёт людей через этапы поиска, снижает трение и отказы, что помогает увеличивать средний чек (AOV) и пожизненную ценность клиента (CLTV).

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.

2. Гиперперсонализация и прогнозируемое взаимодействие с клиентами

Персонализация больше не сводится к обращению к клиенту по имени в письме. В 2025 году ИИ обеспечивает глубокую персонализацию в реальном времени и в больших масштабах, используя поведенческие, транзакционные и контекстные данные, чтобы выдавать подходящий контент, сообщения и предложения во всех каналах.

Снова обратимся к практике: бренды годами используют решения на базе ИИ, чтобы достигать самых разных бизнес‑целей. Например, это помогает ритейлерам:

Давать динамичные рекомендации товаров на основе прошлых действий, предпочтений и текущего контекста просмотра.

Сегментировать аудитории по стандартным и предиктивным характеристикам, чтобы обращаться к пользователям с максимально точными сообщениями в нужное время и в нужном месте.

Автоматически оптимизировать омниканальные кампании с помощью функций ИИ, таких как оптимизация времени отправки (STO) и прогноз «следующего лучшего канала».

Упростить создание и оптимизацию кампаний с помощью генеративного ИИ — решения, которое повышает эффективность и продуктивность.

Для реального примера можно вспомнить кейс Slazenger. Этот бренд спортивной одежды использовал персонализированные омниканальные сообщения и автоматизацию на базе ИИ в email, web push и SMS, чтобы создавать индивидуальные впечатления, что привело к 49-кратной окупаемости и росту привлечения клиентов на 700%.

Они также планируют экспериментировать с кампаниями о возврате товара в наличие, расширять уведомления о снижении цены и использовать генеративный ИИ для создания текстов и изображений. Это поможет повысить гибкость и продуктивность команды и приблизит к главной цели — обеспечивать бесшовный 1:1 омниканальный опыт.

3. Конверсационная коммерция и голосовые покупки

Разговорная коммерция — это пересечение мессенджеров, голосовых помощников и покупок, где клиенты и компании общаются через текст или голос. Этот формат быстро становится нормой в рознице.

В 2025 году всё больше людей покупают через голос и текст — будь то умные помощники вроде Alexa или встроенные ИИ‑чаты в приложениях брендов.

Этот тренд не только про удобство — он про доступность, скорость и устранение трения при поиске и покупке. Новые возможности генеративного и разговорного ИИ ещё больше ускоряют этот процесс по всему миру, потому что позволяют:

Взаимодействовать без рук, что особенно ценно для мобильных пользователей и людей с нарушениями зрения.
Давать персональную поддержку в реальном времени на основе контекстного диалога, повышая уверенность и конверсию.
Обеспечивать полное сопровождение — от поиска товара до покупки и постпродажной поддержки — всё в одном месте. Например, инструменты для разговорного клиентского опыта позволяют компаниям в масштабах вести двусторонние беседы с клиентами на базе ИИ через WhatsApp, Facebook Messenger и многие другие каналы обмена сообщениями.

Одна компания использовала такие возможности, чтобы запустить цифрового помощника на базе ИИ в WhatsApp. В результате 70% запросов клиентов обрабатываются ассистентом, что привело к снижению затрат на 39% за год.

4. Визуальный поиск и распознавание изображений на основе искусственного интеллекта

Для многих покупателей визуальный поиск заменяет поиск по ключевым словам как более понятный способ найти товары. Загрузив фотографию или скриншот в инструменты на базе ИИ, люди могут сразу увидеть товары, которые совпадают или очень похожи на то, что они ищут.

Это может многое изменить для брендов в моде и товарах для дома. Многие ритейлеры уже внедрили визуальное распознавание, чтобы снизить отказы и увеличить обнаружение товаров.

Всё это работает на основе компьютерного зрения, разметки изображений и визуального сопоставления с помощью ИИ. Эти технологии позволяют платформам анализировать фото и выдавать точные результаты.

Для ритейлеров это сокращает путь к покупке, снижает число брошенных корзин и добавляет удобство, которое соответствует привычкам поколения Z и миллениалов.

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.

5. Интеллектуальное управление запасами и прогнозирование спроса

Ритейлеры теряют миллиарды каждый год из-за переизбытка запасов, пустых полок и упущенных возможностей для акций. ИИ меняет ситуацию, обеспечивая прогноз спроса в реальном времени, автоматическое пополнение и гиперлокальную оптимизацию запасов.

Анализируя исторические данные, погодные условия, праздники и местные события, модели ИИ помогают предсказать, какие товары держать в наличии, когда и где.

Это выходит за рамки процессов, направленных на клиента. В B2B и цепочках поставок ИИ:

Снижает задержки на складах.
Улучшает отношения с поставщиками.
Уменьшает порчу и залеживание товара.

При интеграции с IoT и робототехникой умное прогнозирование становится ещё мощнее, обеспечивая автоматическое пополнение и исполнение заказов.

6. ИИ в динамическом ценообразовании и конкурентной разведке

Технологии на базе ИИ могут менять цены на товары по данным в реальном времени — с учётом спроса, конкуренции, остатков на складе и даже поведения покупателей.

Отрасли вроде авиаперевозок и электроники давно используют такой подход, а в 2025 году его применяют и бренды из моды и товаров повседневного спроса (FMCG), потому что он обеспечивает:

Более высокую маржу за счёт более точного моделирования эластичности спроса.
Быструю реакцию на изменения рынка, то есть больше не нужно ждать ручного пересмотра цен.
Клиентоориентированные стратегии, например скидки для лояльных клиентов или предложения с ощущением срочности.

ИИ также даёт конкурентную аналитику, сканируя сайты конкурентов, каталоги и акции, что позволяет компаниям менять позиционирование в реальном времени.

7. Обнаружение мошенничества и безопасность транзакций с помощью ИИ

ИИ стал незаменим в предотвращении мошенничества. Он замечает аномалии, находит подозрительные закономерности и помогает защищать операции, не ухудшая удобство для пользователя.

Это возможно благодаря таким функциям, как:

Биометрическая проверка (голос, лицо, отпечаток пальца).
Мониторинг транзакций в реальном времени с помощью моделей, обученных ИИ.
Прогнозная оценка риска, чтобы предотвращать возвраты платежей и попытки мошенничества до их появления.

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!

8. Омниканальный опыт с помощью искусственного интеллекта

Современные потребители свободно переходят между устройствами и платформами. ИИ помогает ритейлерам создавать целостный опыт на мобильных устройствах, настольных компьютерах, в магазинах и в каналах послепродажного обслуживания.

Например, платформа eCommerce CDP позволяет объединять клиентские данные со всех этих точек контакта в одной удобной базе. Затем модели и агенты на ИИ могут использовать эту информацию — предпочтения, поведение и взаимодействия — чтобы обеспечивать:

Согласованную коммуникацию: Независимо от платформы ИИ помогает показывать каждому клиенту контент с учётом контекста.

Персонализацию в реальном времени: Покупатель может просматривать товары на мобильном и покупать в магазине или выбрать в соцсетях и вернуться на сайт — опыт остаётся настроенным под его нужды и интересы.

Омниканальную оркестрацию: Инструменты персонализации и автоматизации позволяют строить сценарии во всех каналах — веб, мобильные приложения, email, SMS, WhatsApp и многие другие.

Проще говоря, ИИ делает настоящую омниканальную работу с клиентами возможной, используя правильные данные и алгоритмы для единых сообщений на всём пути клиента — с чем старые платформы справлялись менее эффективно.

9. ИИ в обеспечении устойчивости розничной торговли и сокращении отходов

Устойчивость больше не является опцией — это стратегическая необходимость, так как на ритейлеров оказывается давление сократить выбросы, уменьшить отходы и переходить к практикам циклической экономики.

Это поддерживается как регуляторами, так и покупателями, которые в долгосрочной перспективе хотят более эффективную и экологичную среду покупок.

Технологии на базе ИИ могут помочь несколькими способами:

Оптимизация маршрутов для снижения расхода топлива (умная логистика).
Прогнозирование спроса, чтобы предотвратить перепроизводство и излишки запасов.
Оптимизация упаковки, которая рекомендует подходящий размер для каждого заказа.
Оценки устойчивости на базе ИИ в карточках товаров, позволяющие покупателям принимать более экологичные решения.

10. Генеративный ИИ и будущее креативной розничной торговли

Наконец, генеративный ИИ полностью меняет творческую работу в рознице. Новые технологии уже умеют создавать описания товаров, маркетинговые материалы, целые образы и комплекты, дизайны комнат, а также 3D‑модели и AR/VR‑среды.

В 2025 году ритейлеры используют генеративный ИИ, чтобы:

Моделировать виртуальные примерочные или варианты планировки интерьеров.
Проектировать вариации товаров, сокращая время вывода на рынок и издержки.

Автоматически создавать рекламу для соцсетей, тексты для email и лендинги; по простым текстовым подсказкам формировать сегменты клиентов, омниканальные сценарии, тексты и изображения.
Короче говоря, генеративный ИИ означает переход к совместному созданию опыта между брендами и покупателями. Он также помогает маркетологам работать гораздо эффективнее и продуктивнее, автоматизируя трудоёмкие задачи.

Путь вперед: ИИ как операционная система розничной торговли

По мере того как ритейлеры продвигаются дальше в 2025 году, очевидно одно: ИИ больше не опция — это основа.

Те, кто внедряет ИИ рано, лучше всего готовы лидировать в быстро меняющемся ландшафте, где соединяются голосовые, визуальные и разговорные интерфейсы.

Мы наблюдаем, как в отрасли формируется один из самых амбициозных курсов на развитие ИИ, чтобы бренды оставались впереди.

От автономных покупательских агентов до предиктивной аналитики и омниканального управления — современные ИИ‑платформы обеспечивают розничные сценарии, которые помогают конвертировать, удерживать и радовать клиентов.

Наши целевые ИИ‑агенты могут:

Предвосхищать потребности клиентов, понимать намерение их запросов и предлагать релевантные товарные рекомендации.

Превращать поисковую систему на сайте в умный механизм ответов, который ведёт персональные диалоги.

Интегрироваться с нужными источниками данных, включая 360‑профили клиентов из корпоративной CDP.

Использовать предиктивный ИИ и умные рекомендации, чтобы показывать подходящие товары и давать больше возможностей для перекрёстных продаж и допродаж.

Управлять поддержкой первой линии, точно отвечая на вопросы клиентов 24/7, опираясь на CDP, CRM и другие релевантные источники данных.

Выявлять риски кампаний, автономно предлагать рекомендации и оптимизации и предугадывать тренды для улучшения результатов.

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

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

Часто задаваемые вопросы

Как ритейлеры используют ИИ?

Ритейлеры используют ИИ, чтобы улучшать операции и клиентский опыт, в том числе:

Персонализируют товарные рекомендации и маркетинг.
Прогнозируют спрос и эффективно управляют запасами.
Используют ИИ‑помощников и виртуальных агентов для удобного поиска товаров и поддержки.
Динамически оптимизируют цены с учётом рынка и поведения клиентов.
Применяют визуальный поиск и распознавание изображений для упрощения нахождения товаров.
Автоматизируют выявление мошенничества и защиту транзакций.
Улучшают омниканальное взаимодействие и управление путём клиента.

Как получить пользу от ИИ в рознице?

ИИ помогает ритейлерам повышать продажи и конверсию благодаря лучшей персонализации. Он снижает операционные затраты через автоматизацию и предиктивную аналитику, а также повышает удовлетворённость и лояльность клиентов благодаря уместным и своевременным взаимодействиям.

С помощью ИИ можно оптимизировать запасы и цепочки поставок, чтобы уменьшить потери и проблемы с наличием. Получать практические инсайты для более умных решений и прогнозирования трендов и повышать эффективность маркетинга за счёт создания контента и автоматизации кампаний на базе ИИ.

Какую роль играет ИИ в персонализации в рознице?

ИИ обеспечивает гиперперсонализацию, анализируя поведенческие, транзакционные и контекстные данные в реальном времени. Он даёт точные рекомендации товаров, персональные сообщения и оптимизирует путь клиента во всех каналах. Предсказывая намерения и предпочтения покупателей, ИИ создаёт плавный, эмоционально чуткий опыт, который повышает вовлечённость, уверенность и долгосрочную лояльность.

Что такое динамическое ценообразование в розничном ИИ?

Динамическое ценообразование — это использование ИИ для автоматической смены цен в реальном времени на основе спроса, цен конкурентов, уровня запасов и поведения клиентов. Оно позволяет ритейлерам оптимизировать маржу, быстро реагировать на изменения рынка и применять клиентоориентированные стратегии ценообразования, такие как адресные скидки или предложения с элементом срочности.

Какие есть примеры клиентского сервиса на базе ИИ в рознице?

ИИ‑помощники для покупок, которые отвечают на вопросы о товарах и самостоятельно ведут к покупке. Разговорные боты, которые обеспечивают поддержку 24/7 с человеческой отзывчивостью. Автономная обработка возвратов, возвратов средств и бронирований. Проактивные контакты с клиентами через персональные, контекстные сообщения. Анализ тональности на базе ИИ для выявления и отработки сигналов удовлетворённости.