AI-first ритейл: как искусственный интеллект меняет правила игры для покупателей и бизнеса

Почему переход к AI-first модели нужно делать прямо сейчас

Искусственный интеллект в ритейле — это уже не будущее, а настоящее. AI переписывает правила игры, и чтобы победить в новой реальности, ритейлеры должны двигаться с той же скоростью, что потребители и технологии. Лучший способ сделать это — стать AI-first компанией, поставив искусственный интеллект и автономных агентов в центр того, как организация работает и принимает решения. Четыре сходящиеся силы создают импульс и срочность для перехода ритейла к AI-first модели прямо сейчас.

Покупатели уже совершают покупки с помощью AI. Почти две трети американских потребителей использовали AI-инструменты в своём покупательском путешествии. Объявление Walmart о том, что компания позволит клиентам совершать покупки непосредственно внутри ChatGPT, и последующий рост цены акций демонстрируют скорость и масштаб этих изменений. Покупатели не ждут, пока ритейлеры адаптируются — они уже используют новые инструменты.

Технологии готовы к корпоративному внедрению. AI-модели стали быстрее, дешевле и точнее, чем когда-либо. AI-агенты теперь способны рассуждать, действовать и автоматизировать целые рабочие процессы без участия человека. Это не экспериментальные решения в лабораториях — это проверенные технологии, которые работают в реальных бизнес-условиях и приносят измеримую ценность.

Конкуренты инвестируют агрессивно. После медленного старта ритейлеры наверстывают упущенное. Ритейл вошёл в тройку отраслей, наиболее активно увеличивающих расходы на искусственный интеллект. Компании, которые откладывают инвестиции, рискуют оказаться в невыгодном положении, когда конкуренты уже построили фундамент для AI-операций и получили преимущество в скорости, качестве обслуживания и операционной эффективности.

Дефицит талантов обостряется. Сорок процентов крупных ритейлеров добавили в свои команды позиции старшего руководства по искусственному интеллекту. Компании, которые движутся медленнее, столкнутся с вызовами в привлечении лучших специалистов на дефицитном рынке талантов. Лучшие AI-эксперты выбирают компании, которые серьёзно относятся к трансформации, а не те, где AI остаётся побочным проектом.

AI переписывает клиентский путь: от поиска товаров до завершения покупки

Искусственный интеллект полностью меняет путь покупателя. AI-платформы, такие как ChatGPT, Google AI Mode и Perplexity, не просто помогают искать информацию — они рекомендуют конкретные продукты и позволяют потребителям покупать товары напрямую внутри интерфейса чата. Это фундаментальный сдвиг в том, как люди принимают решения о покупках. Почти половина потребителей уже доверяют продуктовым рекомендациям от AI больше, чем советам своих друзей.

Интеграция Walmart с ChatGPT стала знаковым моментом для индустрии. Клиенты теперь могут составлять списки покупок, получать рекомендации и завершать транзакции, не покидая чат. Рынок отреагировал немедленно: акции Walmart выросли после объявления, подчёркивая, что инвесторы понимают стратегическую важность присутствия в новых каналах покупок. Это не эксперимент — это новая реальность, где границы между поиском информации, консультацией и покупкой размываются.

Ритейлеры рискуют остаться за бортом, наблюдая со стороны, как AI становится основным способом, которым потребители делают покупки. Если ваши продукты не видны для AI-платформ, если чат-боты не рекомендуют ваш бренд, вы теряете доступ к быстрорастущему каналу взаимодействия с клиентами. Это особенно критично для категорий с высокой частотой покупок и низкой лояльностью к бренду, где решения принимаются на основе удобства, цены и рекомендаций.

Для российского рынка этот тренд также актуален, хотя развивается с некоторым отставанием. Локальные AI-ассистенты, голосовые помощники и чат-боты в маркетплейсах уже начинают предлагать продукты на основе запросов пользователей. Компании, которые подготовят свои данные и контент для распознавания AI-системами сейчас, получат преимущество, когда этот канал станет массовым в ближайшие два года.

Три стратегии работы с AI-платформами: какую игру выбрать вашей компании

Ритейлеры стоят перед стратегическим выбором: как работать с AI-платформами, чтобы сохранять контакт с клиентами. Существует три основных подхода — игра на пункт назначения, игра на оценку или гибридная стратегия. Каждая из них требует разных возможностей, имеет свои преимущества и риски. Выбор зависит от силы бренда, уникальности предложения и готовности конкурировать в новых условиях.

Стратегия Destination Game — защита собственных каналов и прямого контакта

Некоторые ритейлеры могут убедить потребителей делать покупки непосредственно в их собственных каналах, обходя AI-платформы, чтобы защитить свой бренд и маржинальность. Они побеждают за счёт уникальности: силы бренда, эксклюзивного ассортимента, закрытых программ лояльности или богатого покупательского опыта, который невозможно воспроизвести в чужом интерфейсе. Это стратегия для компаний с сильной дифференциацией.

Trader Joe’s играет в эту игру, оставаясь вне Instacart. Компания полагается на собственные бренды и уникальную атмосферу магазинов, чтобы привлекать клиентов в свои торговые точки. Покупатели приходят за специфическим опытом и продуктами, которые нельзя найти в других местах. Эта стратегия работает, когда бренд достаточно силён, чтобы создать собственную гравитацию и удерживать клиентов даже при наличии более удобных альтернатив.

Для российского рынка примером может служить «Вкусвилл», который строит лояльность через собственное приложение, уникальный ассортимент здоровых продуктов и концепцию прозрачности. Клиенты готовы идти напрямую к бренду, потому что предложение отличается от массового ритейла. Однако эта стратегия требует постоянных инвестиций в поддержание уникальности и создание причин, по которым клиенты выбирают вас, а не более удобный путь через агрегаторы.

Стратегия Evaluation Game — интеграция с AI-платформами для роста охвата

Альтернативный подход — интеграция с AI-платформами для участия в быстрорастущем канале и привлечения новых клиентов. Чтобы получать рекомендации от AI-агентов, ритейлеры должны побеждать по утилитарным параметрам: самая низкая цена, самая быстрая доставка или лучшее соответствие продукта конкретной потребности пользователя. Это стратегия для компаний, готовых конкурировать в условиях высокой прозрачности и сравнения.

Publix играет в эту игру через Instacart, став крупнейшим продуктовым ритейлером на этой платформе. Компания получает доступ к миллионам клиентов, которые предпочитают удобство заказа через агрегатор, и конкурирует на основе доступности, качества товаров и скорости выполнения заказов. Эта стратегия расширяет охват, но требует оптимизации операций для поддержания рентабельности в условиях комиссий платформ.

Для FMCG-компаний, работающих через дистрибуцию, эта стратегия означает обеспечение видимости продуктов на маркетплейсах и в сервисах доставки, где AI-ассистенты помогают клиентам выбирать товары. Важно структурировать данные о продуктах так, чтобы AI мог точно понимать характеристики, преимущества и сценарии использования. Без этого ваши товары просто не попадут в рекомендации, даже если они объективно лучше конкурентов.

Гибридная стратегия — баланс между охватом и контролем над клиентским опытом

Это не выбор «или-или». Победители могут достичь и охвата, и релевантности — привлекая клиентов через AI-платформы и одновременно конвертируя их в собственные каналы. Компании должны решить, какие SKU, промоакции и преимущества программ лояльности размещать на AI-платформах, а какие сохранять эксклюзивными для собственных каналов. Это стратегия для компаний с сильными операционными возможностями и чёткой сегментацией.

Sephora продаёт товары через Instacart, но сохраняет лучшие промоакции, эксклюзивные наборы и максимальные бонусы программы лояльности для собственного приложения и магазинов. Это позволяет привлекать новых клиентов через удобный канал, одновременно стимулируя самых ценных покупателей взаимодействовать напрямую с брендом. Клиенты, которые начали с платформы, со временем переходят в собственные каналы, где маржинальность выше, а контроль над опытом полнее.

Гибридная стратегия требует сложной аналитики и управления данными. Нужно понимать, какие продукты и предложения работают лучше на платформах, а какие привлекают клиентов в собственные каналы. Необходимо отслеживать путь клиента между каналами и оптимизировать конверсию. SmartMerch помогает компаниям собирать и анализировать данные о поведении покупателей в разных точках контакта, что критично для эффективного управления гибридной стратегией.

Answer Engine Optimization — новое SEO для эпохи AI-покупок

Независимо от выбранной стратегии, ритейлеры должны обеспечить высокую видимость на AI-платформах. Победители освоят answer engine optimization — создание контента таким образом, чтобы чат-боты могли понимать, доверять и рекомендовать их продукты. Это новая дисциплина, которая заменяет традиционное SEO в мире, где люди задают вопросы AI-ассистентам вместо поисковых запросов в Google.

Answer engine optimization требует структурирования информации о продуктах в форматах, понятных для языковых моделей. Это включает чёткие описания с использованием естественного языка, ответы на типичные вопросы покупателей, указание конкретных характеристик и сценариев использования. AI-модели лучше работают с данными, организованными иерархически, с явными связями между атрибутами и значениями.

Критически важно обеспечить точность и полноту данных. AI-системы оценивают надёжность источников и предпочитают рекомендовать продукты с исчерпывающей, проверенной информацией. Если данные о вашем продукте неполные, противоречивые или недоступны в структурированном виде, AI просто выберет конкурента с лучшей информацией. Это особенно актуально для сложных категорий, где решения о покупке требуют сравнения множества параметров.

Компании также должны создавать контент, который отвечает на реальные вопросы покупателей. Анализ поисковых запросов, обращений в поддержку и диалогов с чат-ботами показывает, что именно люди хотят знать перед покупкой. Этот контент должен быть встроен в описания продуктов, FAQ, гайды по использованию и другие материалы, доступные для AI-систем. Чем лучше ваш контент отвечает на вопросы, тем чаще AI будет рекомендовать ваши продукты.

Внутренняя трансформация: как AI-агенты меняют работу всех функций компании

Большинство ритейлеров быстро внедряют AI и автономных агентов для трансформации функций от начала до конца, генерируя радикальные улучшения в скорости, качестве и затратах. Ритейлеры уже получают измеримую отдачу в широком диапазоне функций. Walmart использует AI для автоматизации переговоров с небольшими поставщиками, что ускоряет процесс закупок и снижает операционные расходы. Платформа Green Dot Assist от Starbucks применяет искусственный интеллект для онбординга новых бариста, сокращая время обучения и повышая консистентность.

AI-first ритейлеры не просто автоматизируют задачи — они оркеструют решения. Это принципиально другой уровень применения технологии. Вместо того чтобы заменять отдельные ручные операции, AI координирует комплексные процессы, принимает решения на основе множества факторов и адаптируется к изменяющимся условиям без участия человека. Это создаёт возможность для масштабирования операций без пропорционального роста затрат.

Например, AI может автоматически корректировать цены в ответ на действия конкурентов, изменения спроса и уровня запасов. Система анализирует данные с тысяч SKU в реальном времени, применяет стратегию ценообразования компании и реализует изменения в течение минут. Человек задаёт правила и контролирует результаты, AI управляет исполнением. Это невозможно реализовать с помощью традиционных подходов к автоматизации из-за сложности и изменчивости контекста.

В мерчандайзинге AI может анализировать данные о продажах, инвентаре, погоде, локальных событиях и рекомендовать корректировки ассортимента для каждого магазина. В логистике — оптимизировать маршруты доставки с учётом трафика, приоритетов заказов и доступности транспорта. В маркетинге — персонализировать коммуникации для миллионов клиентов на основе их поведения, предпочтений и истории покупок. Все эти процессы работают автономно, высвобождая людей для стратегических задач.

Мерчант будущего управляет командой AI-агентов вместо людей

Мерчант будущего будет управлять командой AI-агентов: один ведёт переговоры с поставщиками, другой формирует цены, третий распределяет запасы по магазинам, четвёртый локализует ассортимент под специфику региона. Каждый агент специализируется на своей области, но все работают координированно, обмениваясь данными и согласовывая решения для достижения общих бизнес-целей. Человек задаёт стратегию, контролирует результаты и вмешивается в исключительных ситуациях.

Агент по переговорам анализирует историю взаимодействия с поставщиком, текущие рыночные условия, объёмы закупок и формирует предложение, оптимизирующее затраты при сохранении качества отношений. Агент по ценообразованию учитывает эластичность спроса, действия конкурентов, маржинальность и стратегические приоритеты компании для каждого SKU. Агент по распределению запасов прогнозирует спрос на уровне отдельных магазинов, оптимизирует логистические затраты и минимизирует риск out-of-stock или избыточных запасов.

Агент по локализации ассортимента анализирует демографию района, покупательское поведение, локальные предпочтения и рекомендует корректировки в выкладке и промоакциях для максимизации продаж. Все эти агенты работают непрерывно, адаптируясь к изменениям быстрее, чем это могла бы делать команда людей. Роль мерчанта трансформируется от операционного управления к стратегическому — определению правил игры, мониторингу производительности системы и принятию решений в ситуациях, требующих человеческого суждения.

Эта модель уже реализуется в передовых компаниях и станет стандартом в ближайшие два года. Для российского ритейла это означает необходимость инвестировать в AI-инфраструктуру, качество данных и обучение сотрудников работе с автономными системами. Компании, которые построят эти возможности сейчас, получат многократное преимущество в скорости принятия решений, точности прогнозов и операционной эффективности над конкурентами, полагающимися на традиционные процессы.

Как стать AI-first ритейлером: три ключевых шага для успешной трансформации

Стать AI-first компанией — это не только о построении AI-систем, но о трансформации того, как выполняется работа. Реалистично большинство AI-трансформаций не достигают своих целей полностью. Ритейлеры могут перевернуть шансы в свою пользу, сфокусировавшись на трёх шагах, выведенных из опыта ранних лидеров индустрии. Эти шаги взаимосвязаны и должны реализовываться параллельно для достижения максимального эффекта.

Перестройте операционную модель под возможности AI-агентов

AI-агенты позволяют сотрудникам брать на себя больше ответственности и принимать более быстрые решения. Следовательно, ритейлеры могут отходить от функциональных иерархий к более плоским и кросс-функциональным структурам. Принятие решений смещается от медленных цепочек согласований к действиям в реальном времени, где агенты и люди работают совместно. Это требует переосмысления ролей, зон ответственности и процессов эскалации.

Традиционная модель, где каждое решение проходит через несколько уровней утверждения, становится узким местом в мире, где AI может анализировать ситуацию и рекомендовать действия за секунды. Компании должны делегировать больше полномочий сотрудникам, которые работают с AI-инструментами, и создавать культуру, где быстрые, основанные на данных решения ценятся выше осторожного ожидания. Это не означает хаос — правила и границы задаются чётко, но внутри них люди и AI действуют автономно.

Кросс-функциональные команды становятся нормой, потому что AI-агенты естественным образом объединяют данные и процессы из разных областей. Мерчандайзер, работающий с AI-системой, может принимать решения, которые затрагивают закупки, ценообразование и маркетинг одновременно, потому что AI предоставляет полную картину. Это требует от организации готовности разрушать силосы и выстраивать новые способы координации, где технология становится соединительной тканью между функциями.

Измените поведение руководства: от чирлидинга к реальному лидерству в AI

AI-трансформации с большей вероятностью успешны, когда их ведут с самого верха. Старшие руководители должны показывать словами и действиями, что AI — это главный стратегический приоритет, а не побочный проект. Они демонстрируют использование: показывая, что они AI-лидеры, а не AI-чирлидеры. Это означает личное использование AI-инструментов в работе, публичное обсуждение того, как AI влияет на решения, и активное участие в определении приоритетов AI-инициатив.

Руководители также фокусируют организацию на нескольких высокоценных ставках одновременно и отслеживают конкретные результаты. Распыление усилий на десятки маленьких AI-проектов редко приносит стратегическую ценность. Лучше выбрать три-пять областей с наибольшим потенциалом воздействия, инвестировать в них серьёзно и довести до масштабируемых решений. Отслеживание результатов должно быть привязано к бизнес-метрикам — росту выручки, снижению затрат, улучшению клиентского опыта — а не к техническим показателям вроде точности моделей.

Критически важно понимать, что успех зависит от людей и управления изменениями — около 70% усилий — а не только от технологий. AI-инструменты работают только тогда, когда люди их используют, доверяют им и интегрируют в свои рабочие процессы. Это требует обучения, коммуникации, создания среды психологической безопасности, где сотрудники могут экспериментировать с AI без страха наказания за ошибки. Руководители должны инвестировать в эти аспекты так же серьёзно, как в технологическую инфраструктуру.

Перенаправьте технологические расходы умнее, а не больше

Ведущие ритейлеры используют AI для получения эффективности, например, автоматизируя ручные задачи вроде отчётности и аудита контрактов, а также модернизируя устаревшие системы. Они реинвестируют полученную экономию в строительные блоки для AI: высококачественные данные и масштабируемую инфраструктуру агентов. Цель не в том, чтобы тратить больше, а в том, чтобы тратить умнее. Перераспределение бюджетов от поддержки legacy-систем к AI-возможностям создаёт самофинансируемую модель трансформации.

Например, автоматизация процесса сверки накладных с помощью AI может высвободить ресурсы бэк-офиса, которые затем направляются на построение систем прогнозирования спроса. Модернизация устаревших ERP-систем снижает затраты на их поддержку и одновременно создаёт фундамент для интеграции AI-агентов. Каждая инициатива должна оцениваться не только по прямому эффекту, но и по тому, как она способствует построению AI-first инфраструктуры.

Инвестиции в качество данных критичны и часто недооцениваются. AI-модели настолько хороши, насколько хороши данные, на которых они обучаются и работают. Компании должны инвестировать в очистку, структурирование, интеграцию данных из разных источников и создание единого источника истины. Без этого фундамента даже самые продвинутые AI-алгоритмы не принесут ожидаемой ценности. SmartMerch помогает ритейлерам структурировать данные с торговых точек через компьютерное зрение и интегрировать их с корпоративными системами.

Российский контекст: как применить AI-first подход в ритейле и FMCG СНГ

Применение AI-first подхода на российском рынке имеет свою специфику. Локальные вызовы включают интеграцию с российскими системами учёта и ERP, адаптацию языковых моделей для корректной работы с русским языком и специфичными терминами ритейла, а также необходимость соблюдения локальных требований к хранению и обработке данных. Однако эти вызовы создают и возможности для компаний, которые готовы инвестировать в их решение.

Российский рынок ритейла и FMCG менее зрелый с точки зрения цифровизации по сравнению с западными рынками. Это означает, что компании-первопроходцы, внедряющие AI-решения сейчас, могут получить значительное конкурентное преимущество. Отсутствие устоявшихся стандартов и практик даёт свободу для экспериментов и адаптации лучших мировых подходов под локальные условия. Компании, которые действуют быстро, формируют правила игры для всей индустрии.

Локальные AI-ассистенты и голосовые помощники развиваются быстрыми темпами. Яндекс, Сбер и другие игроки активно инвестируют в языковые модели и интеграцию с коммерческими платформами. Ритейлеры и FMCG-бренды должны готовиться к тому, что покупатели начнут использовать эти инструменты для поиска и выбора товаров. Структурирование контента и данных о продуктах для этих платформ должно стать приоритетом уже сейчас.

SmartMerch адаптирует мировые практики для российского ритейла, предлагая решения, которые работают с локальными системами, учитывают специфику рынка и могут быть развёрнуты без необходимости в революционной перестройке процессов. Компания помогает клиентам поэтапно двигаться к AI-first модели, начиная с автоматизации конкретных процессов и постепенно расширяя применение искусственного интеллекта по всей организации.