Как автономные ИИ-агенты по покупкам изменят розничную торговлю
В этой статье вы узнаете об эволюции ИИ в ритейле: от предиктивного и генеративного к автономным агентам. Обсуждаем влияние на медиа, контент, цифровые витрины и поиск товаров, примеры внедрений, риски качества и доверия, и что брендам делать уже сейчас, чтобы выиграть. Разбираем метрики, структурированные данные, стандарты атрибутов, подходы к оптимизации.
Розничная торговля переживает третью волну развития ИИ. После предиктивного ИИ и генеративного ИИ на передний план выходят автономные агенты, которые могут выполнять задачи по покупкам без участия человека. По последним отраслевым исследованиям, 32% компаний товаров повседневного спроса уже полностью внедрили генеративный ИИ, а главным направлением остается цифровая коммерция. По мере того как технологии переходят от ответов на вопросы к реальным действиям, брендам и ритейлерам нужно срочно решать, как менять свою цифровую витрину, описание товаров и медийные стратегии.
Переход от генеративного ИИ к агентному ИИ — это серьезное изменение возможностей. Пока чат-боты и помощники, такие как Rufus от Amazon, могут отвечать на вопросы о товарах, автономные агенты способны проходить весь путь покупки — от поиска до оформления — почти без участия человека.
Переход от генеративного ИИ к агентному ИИ — это серьезное изменение возможностей. Пока чат-боты и помощники, такие как Rufus от Amazon, могут отвечать на вопросы о товарах, автономные агенты способны проходить весь путь покупки — от поиска до оформления — почти без участия человека.
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!
Эволюция искусственного интеллекта в индустрии потребительских товаров
Согласно совместному отраслевому отчету об ИИ, мы наблюдаем понятное развитие возможностей.
Эксперты по стратегии и аналитике для ритейла и товаров повседневного спроса дают понятное различие между привычной автоматизацией, знакомой многим маркетологам, и новыми подходами на базе ИИ:
Традиционная автоматизация следует заранее прописанным шагам, но это не искусственный интеллект и не агентный подход. Например, если кто-то открывает письмо, его автоматически добавляют в «Группу А», а если нет — отправляют повторное письмо. Она не анализирует данные, не принимает решения и не учится со временем — это автоматизация на основе правил.
Предиктивный ИИ (Волна 1) использует исторические и статистические модели данных, чтобы предсказывать будущее. Например, предиктивный ИИ применяет алгоритмы машинного обучения для анализа прошлой вовлеченности покупателя и определяет лучшее время для отправки письма.
Генеративный ИИ (Волна 2) используется для создания нового контента с помощью больших языковых моделей и данных. Примеры: краткие выжимки, генераторы текста и изображений по запросам. Он может производить контент, но не принимает решения и не действует самостоятельно.
Агентный ИИ (Волна 3) использует машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы автономно выполнять работу без участия человека.
Ключевое отличие в том, что агентный ИИ умеет действовать на основе входных данных: он может отправлять сгенерированное письмо, разрабатывать стратегии кампаний на основе полученных инсайтов или добавлять товары в корзину с учетом предпочтений покупателя.
Для ритейлеров и брендов это развитие — не просто теория, оно меняет то, как люди находят и покупают товары. Компании из сегмента товаров повседневного спроса уже определяют самые ценные сценарии для агентных ИИ, и «помощь покупателям в поиске товаров на сайтах или других цифровых платформах» занимает третье место по приоритету.
Эксперты по стратегии и аналитике для ритейла и товаров повседневного спроса дают понятное различие между привычной автоматизацией, знакомой многим маркетологам, и новыми подходами на базе ИИ:
Традиционная автоматизация следует заранее прописанным шагам, но это не искусственный интеллект и не агентный подход. Например, если кто-то открывает письмо, его автоматически добавляют в «Группу А», а если нет — отправляют повторное письмо. Она не анализирует данные, не принимает решения и не учится со временем — это автоматизация на основе правил.
Предиктивный ИИ (Волна 1) использует исторические и статистические модели данных, чтобы предсказывать будущее. Например, предиктивный ИИ применяет алгоритмы машинного обучения для анализа прошлой вовлеченности покупателя и определяет лучшее время для отправки письма.
Генеративный ИИ (Волна 2) используется для создания нового контента с помощью больших языковых моделей и данных. Примеры: краткие выжимки, генераторы текста и изображений по запросам. Он может производить контент, но не принимает решения и не действует самостоятельно.
Агентный ИИ (Волна 3) использует машинное обучение и обработку естественного языка, чтобы автономно выполнять работу без участия человека.
Ключевое отличие в том, что агентный ИИ умеет действовать на основе входных данных: он может отправлять сгенерированное письмо, разрабатывать стратегии кампаний на основе полученных инсайтов или добавлять товары в корзину с учетом предпочтений покупателя.
Для ритейлеров и брендов это развитие — не просто теория, оно меняет то, как люди находят и покупают товары. Компании из сегмента товаров повседневного спроса уже определяют самые ценные сценарии для агентных ИИ, и «помощь покупателям в поиске товаров на сайтах или других цифровых платформах» занимает третье место по приоритету.
От ответов на вопросы к действиям
Разница между генеративным и агентным ИИ становится понятнее на практических примерах. Например, Saks запустила в сентябре 2025 года новую агентную платформу ИИ, чтобы улучшить клиентский опыт.
Внутри своего чата Saks агентная система анализирует взаимодействия клиентов и определяет следующий лучший шаг с учетом контекста, одновременно автоматизируя и упрощая задачи и обращения.
Видеодемонстрация интеграции показывает переписку по SMS между покупателем и ИИ‑агентом Saks: покупатель делится фотографиями с идеями образа, а агент подбирает похожие товары. Он знает привычный размер, как личный стилист, и помогает оформить заказ и позже выполнить обмен размера.
SharkNinja, глобальная компания в области разработки продуктов и технологий, стоящая за брендами Shark и Ninja, также внедряет агентную платформу ИИ, чтобы легко создавать и запускать агентов, которые могут автономно действовать в любых бизнес‑процессах. Благодаря этому у SharkNinja будет постоянная цифровая команда 24/7, которая помогает покупателям проходить путь покупки, отвечать на вопросы о продукции, решать проблемы и обрабатывать возвраты.
Внутри своего чата Saks агентная система анализирует взаимодействия клиентов и определяет следующий лучший шаг с учетом контекста, одновременно автоматизируя и упрощая задачи и обращения.
Видеодемонстрация интеграции показывает переписку по SMS между покупателем и ИИ‑агентом Saks: покупатель делится фотографиями с идеями образа, а агент подбирает похожие товары. Он знает привычный размер, как личный стилист, и помогает оформить заказ и позже выполнить обмен размера.
SharkNinja, глобальная компания в области разработки продуктов и технологий, стоящая за брендами Shark и Ninja, также внедряет агентную платформу ИИ, чтобы легко создавать и запускать агентов, которые могут автономно действовать в любых бизнес‑процессах. Благодаря этому у SharkNinja будет постоянная цифровая команда 24/7, которая помогает покупателям проходить путь покупки, отвечать на вопросы о продукции, решать проблемы и обрабатывать возвраты.
Трансформация розничных медиа с помощью ИИ агентов
Для сетей розничной медийной рекламы рост ИИ‑агентов для покупок несет и вызовы, и возможности. Сейчас расходы на такую рекламу сильно смещены к нижней части воронки: по недавнему обзору бюджетов розничной медиа, который мы разбирали, более 71% трат приходится на спонсируемые товары или похожие размещения внизу воронки.
Но что произойдет, когда решения о покупке будут принимать или существенно влиять на них ИИ‑агенты, а не люди? Традиционный упор на яркую креативность и эмоциональные триггеры может уступить место более структурированным подходам на основе атрибутов, которые убеждают алгоритмы, а не людей.
Возьмем, к примеру, рекламные решения крупных онлайн‑ритейлеров. Сейчас бренды делают ставки на ключевые слова и места размещения, чтобы привлечь внимание потребителей. В мире агентного ИИ им, возможно, придется оптимизироваться под параметры и факторы ранжирования, которые важны для покупательских ИИ‑агентов, — с возможным переносом расходов с традиционных объявлений со спонсируемыми товарами на оптимизацию цифровой полки и инициативы по структурированным данным.
Согласно совместному отчету, второй по значимости сценарий использования ИИ‑агентов связан с оптимизацией маркетинговых и рекламных кампаний. Несколько технологических компаний уже решают эту задачу, создавая платформы на базе ИИ, которые улучшают управление кампаниями, прогнозируют модели покупок и оптимизируют работу в реальном времени.
По мере развития агентного ИИ такие платформы, вероятно, будут переходить от инструментов оптимизации к автономным маркетинговым агентам, способным управлять кампаниями практически без участия людей.
Но что произойдет, когда решения о покупке будут принимать или существенно влиять на них ИИ‑агенты, а не люди? Традиционный упор на яркую креативность и эмоциональные триггеры может уступить место более структурированным подходам на основе атрибутов, которые убеждают алгоритмы, а не людей.
Возьмем, к примеру, рекламные решения крупных онлайн‑ритейлеров. Сейчас бренды делают ставки на ключевые слова и места размещения, чтобы привлечь внимание потребителей. В мире агентного ИИ им, возможно, придется оптимизироваться под параметры и факторы ранжирования, которые важны для покупательских ИИ‑агентов, — с возможным переносом расходов с традиционных объявлений со спонсируемыми товарами на оптимизацию цифровой полки и инициативы по структурированным данным.
Согласно совместному отчету, второй по значимости сценарий использования ИИ‑агентов связан с оптимизацией маркетинговых и рекламных кампаний. Несколько технологических компаний уже решают эту задачу, создавая платформы на базе ИИ, которые улучшают управление кампаниями, прогнозируют модели покупок и оптимизируют работу в реальном времени.
По мере развития агентного ИИ такие платформы, вероятно, будут переходить от инструментов оптимизации к автономным маркетинговым агентам, способным управлять кампаниями практически без участия людей.
Стратегия контента в мире, ориентированном на агентов
Без сомнений, компании соревнуются не только за клиентов, но и за лучших специалистов. Восприятие организации как работодателя имеет огромное значение для привлечения и удержания правильных сотрудников. В цифровую эпоху передовые технологии, такие как искусственный интеллект (ИИ), играют ключевую роль в трансформации опыта сотрудников и, следовательно, в создании сильного бренда работодателя
Трудности с доверием
Несмотря на большой интерес к ИИ‑агентам, отраслевое исследование показывает ключевые проблемы. Главная тревога у руководителей компаний потребительских товаров — «качество результатов» работы таких агентов, далее идут «принятие со стороны сотрудников» и «устаревшие технологии».
В розничной торговле эти риски превращаются в вопросы доверия со стороны покупателей, особенно когда ИИ‑агенты переходят от помощи к автономному принятию решений. Брендам и ритейлерам нужно закладывать прозрачность в работу покупательских ИИ‑агентов, чтобы люди понимали, как и почему формируются рекомендации.
В розничной торговле эти риски превращаются в вопросы доверия со стороны покупателей, особенно когда ИИ‑агенты переходят от помощи к автономному принятию решений. Брендам и ритейлерам нужно закладывать прозрачность в работу покупательских ИИ‑агентов, чтобы люди понимали, как и почему формируются рекомендации.
Подготовка к будущему с участием агентов
По мере того как ИИ‑агенты переходят от ответов на вопросы к действиям от имени покупателей, бренды и ритейлеры подходят к важному рубежу. Те, кто адаптирует свою цифровую витрину, контент‑стратегию и подход к розничным медиа под новую реальность, вероятно, получат преимущества по мере распространения покупательских ИИ‑агентов.
«Это не только про то, чтобы оставаться конкурентоспособными», — мы считаем. «Это про то, чтобы задавать темп в отрасли, где все решают гибкость и ориентированность на клиента».
По данным исследования, этот сдвиг идет быстро: 55% руководителей компаний потребительских товаров прогнозируют, что более 50% их сотрудников будут использовать генеративный ИИ к 2025 году.
По мере того как генеративный ИИ уступает место агентному ИИ, эти показатели могут вырасти еще сильнее, меняя не только то, как товары находят, но и то, как их покупают и используют.
Для розничной отрасли посыл очевиден: эпоха автономных покупательских ИИ‑агентов наступает раньше, чем многие ожидали, и готовиться нужно уже сейчас.
«Это не только про то, чтобы оставаться конкурентоспособными», — мы считаем. «Это про то, чтобы задавать темп в отрасли, где все решают гибкость и ориентированность на клиента».
По данным исследования, этот сдвиг идет быстро: 55% руководителей компаний потребительских товаров прогнозируют, что более 50% их сотрудников будут использовать генеративный ИИ к 2025 году.
По мере того как генеративный ИИ уступает место агентному ИИ, эти показатели могут вырасти еще сильнее, меняя не только то, как товары находят, но и то, как их покупают и используют.
Для розничной отрасли посыл очевиден: эпоха автономных покупательских ИИ‑агентов наступает раньше, чем многие ожидали, и готовиться нужно уже сейчас.
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!
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи