Ритейлеры массово внедряют ИИ-ассистентов: как меняется поведение потребителей

Розничные компании активно интегрируют агентные ИИ-платформы для взаимодействия с потребителями

По данным Retaildive, в 2026 году розничные компании усилили интеграцию агентных ИИ-систем в свои коммерческие процессы. Etsy, Target и Walmart продолжают расширять сотрудничество с Google Gemini и Microsoft Copilot, а также уже на протяжении 2025 года работали с OpenAI ChatGPT. Эти шаги направлены на обеспечение доступности товаров на сторонних платформах, где потребители проводят всё больше времени.

Amazon и Walmart также развивают собственные ИИ-ассистенты — Rufus и Sparky. Согласно отчету Adobe за 2025 год, трафик, сгенерированный ИИ, вырос на 758% с 1 по 1 декабря, а именно в «Чёрную пятницу» — на 670%. Эксперты отмечают, что рост такого трафика сигнализирует о глубоком изменении поведения потребителей в цифровой среде.

Риски потери контроля над данными и клиентской базой

Однако переход на внешние ИИ-платформы не лишён рисков. Основной из них — потеря контроля над данными клиентов. Когда пользователь совершает поиск, выбор и покупку внутри сторонней ИИ-системы, розничник лишается возможности собирать полную информацию о поведении потребителя. Nikki Baird, вице-президент по стратегии и продуктам в Aptos, отмечает, что это снижает контекст взаимодействия и делает более сложным прогнозирование предпочтений.

Кроме того, агентные ИИ-платформы могут выступать в роли посредников, что снижает роль розничных магазинов как центров взаимодействия с клиентами. Как отмечает Kartik Hosanagar из Вортонской школы, контроль над агентами становится ключевым фактором влияния. «Кто управляет агентами, тот и управляет процессом», — подчёркивает он.

Трансформация покупательского поведения и будущее ритейла

Deloitte в своем глобальном отчете о розничной отрасли 2026 года выделил, что 81% опрошенных руководителей ритейла считают, что генеративный ИИ может ослабить лояльность к брендам к 2027 году. Это связано с тем, что потребители всё чаще доверяют ИИ-ассистентам при выборе товаров.

Возможная трансформация покупательского процесса предполагает сокращение этапов до одного, где ИИ-агент выполняет всю работу — от поиска до оплаты. Как приводит пример Hosanagar, для часто путешествующего клиента агент может сам подбирать рейсы, бронировать отели и рекомендовать одежду исходя из погоды. Это снижает необходимость личного вмешательства пользователя.

В ритейле подобная модель может означать, что бренд взаимодействует не с клиентом напрямую, а через его ИИ-представителя. Такой сценарий меняет приоритеты в коммуникации и требует адаптации продуктовой стратегии.

Стратегии адаптации и будущие вызовы

Для минимизации рисков ключевым становится аудит текущих стратегий взаимодействия с клиентами. Розничные компании, как отмечает Katherine Black из Kearney, осознают, что участие в агентных платформах становится не выбором, а необходимостью. При этом они стремятся быть в центре внимания на новых каналах.

Amazon, например, не объявляла о планах размещения товаров на ChatGPT, но активно развивает собственную ИИ-платформу Alexa+ Walmart, в свою очередь, пытается стать предпочтительным ритейлером на новых ИИ-каналах, чтобы сохранить позиции.

В условиях роста популярности агентных ИИ-систем, розничным компаниям важно не только адаптировать свои коммуникации, но и оснащать сотрудников ИИ-инструментами. Это позволит им получать мгновенные данные о клиентах и предлагать более персонализированные решения.

Внедрение ИИ в физические магазины

ИИ может также изменить ритейл в офлайн-пространствах. Nikki Baird отмечает, что с появлением смартфонов ритейлеры столкнулись с необходимостью адаптироваться к поведению, которое формировалось онлайн. Сегодня аналогичная ситуация возникает с ИИ-ассистентами: клиенты получают мгновенные рекомендации и сравнивают цены, не покидая магазин.

Решение может заключаться в оснащении сотрудников собственными ИИ-инструментами. Это позволит им быстрее реагировать на запросы клиентов и предлагать более точные рекомендации. Также возможен сценарий, при котором ИИ-агент ритейлера будет самостоятельно информировать клиента о наличии товаров или скидках, стимулируя повторные покупки.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Подготовка к новой реальности

В условиях ускоренного развития агентных ИИ-систем, ритейлеры должны пересмотреть свои стратегии взаимодействия с потребителями. Это включает в себя не только интеграцию с внешними платформами, но и модернизацию внутренних процессов. По словам экспертов, отрасль находится в начальной стадии трансформации, и ключевым фактором успеха станет способность быстро адаптироваться к новым условиям.

Как ИИ-ассистенты меняют правила игры в ритейле

Внутренние мотивы и новые роли

Интеграция агентных ИИ-платформ в розничный сектор — это не только улучшение клиентского опыта. Это стратегический шаг, который меняет баланс сил в отрасли. Когда компании вроде Etsy, Target и Walmart сотрудничают с Google Gemini, Microsoft Copilot и OpenAI, они фактически делегируют часть процесса покупки сторонним агентам. Это означает, что бренд больше не конкурирует напрямую с конкурентами, а соперничает за доверие ИИ-помощника клиента. Кто управляет агентом, тот и определяет, как клиент будет воспринимать товары, цены и условия.

Walmart, например, стал одним из крупных корпоративных клиентов OpenAI, внедривших её технологии в бизнес-процессы. Компания включена в список Fortune 500 и присоединилась к платформе ChatGPT for Work, что подчеркивает стремительный рост популярности ИИ в корпоративной среде. Walmart использует ИИ для улучшения операционной эффективности и поддержки сотрудников, что делает его частью тенденции масштабного внедрения искусственного интеллекта в розничной сфере [!].

Скрытые победители и проигравшие

В этой трансформации явными победителями становятся крупные ИИ-платформы. Они не только получают доступ к новым каналам взаимодействия с пользователями, но и накапливают данные, которые помогут им улучшать модели и усиливать влияние. Google, Microsoft и OpenAI уже сегодня формируют будущее потребительской среды.

Однако для розничных компаний это путь, полный рисков. Когда покупатель совершает поиск и сделку внутри ИИ-платформы, ритейлер лишается ключевой информации о поведении клиента. Это снижает способность прогнозировать предпочтения, что влияет на маркетинг, лояльность и персонализацию. Nikki Baird, вице-президент по стратегии и продуктам в Aptos, отмечает, что это снижает контекст взаимодействия и делает более сложным прогнозирование предпочтений.

Важный нюанс: Данные — это новая нефть. ИИ-платформы, собрав их, могут не только улучшать свои модели, но и предлагать клиентам альтернативные варианты, обходя традиционных ритейлеров.

Парадоксы и узкие места

Одним из парадоксов внедрения агентных ИИ-систем является то, что они обещают больше удобства, но в реальности создают новые барьеры. Например, когда ИИ-ассистент сам подбирает товары, он делает выбор за клиента. Это удобно, но снижает вовлечённость и лояльность к конкретному бренду. В результате, ритейлер может потерять не только прибыль, но и долгосрочные отношения с клиентом.

Ещё одна сложность — интеграция ИИ в физические магазины. Когда клиент в магазине смотрит на товар, а его ИИ-ассистент сравнивает цены в других местах или предлагает альтернативу, ритейлеру становится сложнее сохранить продажу. Это требует адаптации не только в онлайн-среде, но и в реальном мире.

Важный нюанс: Удобство, которое предлагает ИИ, может стать одновременно и оружием, и уязвимостью. Оно упрощает выбор, но делает бренды менее заметными.

Российский контекст и практические выводы

Для российских ритейлеров интеграция агентных ИИ-платформ — это как возможность, так и вызов. В стране, где цифровизация потребительской среды развивается, но ещё не достигла уровня западных рынков, внедрение ИИ может дать преимущество. Однако важно учитывать, что глобальные ИИ-платформы, такие как Google или OpenAI, могут быть недоступны или менее эффективны из-за ограничений.

Российским компаниям стоит сосредоточиться на собственных ИИ-инструментах и на адаптации к поведению клиентов, которое формируется в цифровом пространстве. Оснащение сотрудников ИИ-инструментами, персонализация коммуникаций и быстрая реакция на запросы — всё это становится критически важным.

Важный нюанс: В условиях ограниченного доступа к глобальным ИИ-платформам, российским ритейлерам нужно ускорить развитие собственных решений, чтобы не упустить шанс на лидерство в новой реальности.

Трансформация поведения потребителей

Рост онлайн-торговли в Black Friday 2024 года показал, как ИИ-ассистенты влияют на поведение потребителей. В этот период онлайн-продажи выросли до $11,8 млрд, что стало рекордом. Потребители, используя системы вроде Sparky и Rufus, быстрее находили подарки, что ускорило процесс покупок. При этом объём приобретённых товаров сократился на 1%, но средняя стоимость транзакции выросла на 7% из-за повышения цен [!].

Это указывает на сдвиг в приоритетах: клиенты всё чаще делают выбор, основываясь на рекомендациях ИИ, а не на лояльности к бренду. Эксперты отмечают, что доверие к ИИ-ассистентам может ослабить лояльность к брендам к 2027 году. Это связано с тем, что потребители всё чаще доверяют ИИ-ассистентам при выборе товаров.

Будущее ритейла и стратегии адаптации

В условиях роста популярности агентных ИИ-систем, розничным компаниям важно не только адаптировать свои коммуникации, но и оснащать сотрудников ИИ-инструментами. Это позволит им получать мгновенные данные о клиентах и предлагать более персонализированные решения.

Кроме того, ритейлеры должны пересмотреть свои стратегии взаимодействия с потребителями. Это включает в себя не только интеграцию с внешними платформами, но и модернизацию внутренних процессов. По словам экспертов, отрасль находится в начальной стадии трансформации, и ключевым фактором успеха станет способность быстро адаптироваться к новым условиям.

Важный нюанс: Компании, откладывающие внедрение ИИ, рискуют столкнуться с потерей конкурентного преимущества.