Как ИИ меняет электронную коммерцию

Практическое руководство по внедрению нейросетей в онлайн-магазинах в 2025 году

8 мин.

724 просмотра

Представьте: вы теряете до 30% продаж из-за устаревших методов работы с клиентами, пока ваши конкуренты уже внедрили ИИ-решения и увеличили конверсию на 24% (по данным McKinsey за май 2024). Рынок ИИ в e-commerce достиг $18,5 млрд и продолжает расти на 22% ежегодно (Statista, июнь 2024). Нейросети сегодня — это не просто модный тренд, а рабочий инструмент, который помогает автоматизировать рутину, улучшать обслуживание клиентов и, самое главное, увеличивать продажи. В этой статье мы разберем, какие конкретно ИИ-решения работают для интернет-магазинов в 2024 году и как их грамотно внедрить без лишних затрат.

Для владельцев интернет-магазинов важно не просто следить за трендами ИИ, а находить практические инструменты, которые действительно работают. Современные нейросети предлагают впечатляющие возможности для оптимизации бизнес-процессов в e-commerce. Вот реальные примеры, которые уже сейчас помогают онлайн-ритейлерам увеличивать прибыль:

• Yandex DataSphere
Облачная ML-платформа для анализа данных и создания персонализированных рекомендаций товаров. Позволяет обрабатывать огромные массивы клиентских данных для предсказания покупательских предпочтений. Например, можно настроить систему, которая будет анализировать историю просмотров и создавать индивидуальные подборки товаров для каждого посетителя вашего магазина.

• Albato
Сервис для интеграции и автоматизации бизнес-процессов в e-commerce. С помощью встроенных нейросетей автоматически сегментирует клиентскую базу, настраивает триггерные рассылки и оптимизирует коммуникации. В интернет-магазине может отслеживать брошенные корзины и автоматически запускать персонализированные email-кампании с предложениями скидок на основе поведения конкретного клиента.

• ChatCommerce
AI-чатбот, специализированный на обслуживании клиентов в сфере онлайн-продаж. Отвечает на вопросы о товарах, помогает с оформлением заказа и возвратами. Можно интегрировать прямо в карточки товаров, чтобы клиенты могли получить мгновенные ответы на любые вопросы о характеристиках продукта или сравнить несколько позиций (особенно удобно для техники или одежды).

• RetentionX
Аналитическая платформа с ИИ для прогнозирования оттока клиентов и планирования маркетинговых кампаний. Выявляет паттерны покупательского поведения и предсказывает вероятность повторных покупок. Для интернет-магазина может автоматически определять "спящих" клиентов и рекомендовать стратегии их возврата, например, через таргетированные предложения именно тех категорий товаров, которые с наибольшей вероятностью заинтересуют конкретного покупателя.

• Pixelz
ИИ для автоматической обработки изображений продуктов для онлайн-каталогов. Удаляет фоны, оптимизирует освещение, создает единый стиль для всех фотографий товаров. В интернет-магазине можно загружать необработанные фотографии товаров, а Pixelz автоматически приведет их к единому стилю, добавит тени и создаст профессиональные изображения для каталога, что существенно экономит бюджет на фотосъемку.

Содержание

>90%

Точность без обучающего набора данных

с 16% до 83%

Увеличение покрытия списком атрибутов

АТРИБУЦИЯ БОЛЕЕ ЧЕМ 100 МЛН ТОВАРОВ ТЕХНОЛОГИЯМИ ML БЕЗ ОБУЧЕНИЯ МОДЕЛИ

Инновационная ML-модель размечает атрибуты товара (цвет, размер, материал, длина платья, модель рукава и др.), сопоставляя текстовое описание и изображение. Такой подход может быть особенно полезен для сайтов интернет-магазинов, если обучающий набор данных ограничен или вообще не доступен.

РЕЗУЛЬТАТ

Технология успешно интегрирована во внутренний пайплайн крупнейшего китайского интернет-магазина и используется для более чем 100 миллионов товаров.

РЕЗУЛЬТАТ

+3,7%

Рост продаж напитков в магазине

Улучшение расстановки товаров на полках с помощью AI

Мы предлагаем передовую ML-модель для распознавания изображений с видеокамер магазина для оптимизации размещения товаров.

Сотрудничая с одним из крупнейших производителей напитков, мы проводим анализ пути покупателей с видеокамер и статистики покупок, чтобы точно определить оптимальное расположение товаров на полках. Это позволяет улучшить визуальный маркетинг и повысить эффективность продаж.

На 6 минут

увеличилось среднее время, проведенное на сайте

+7%

рост конверсии

Анализ информации о поведении пользователя

Анализируя информацию о поведении пользователя, включая его историю просмотров и предпочтений, а также сопоставляя его поведение с поведением других пользователей на платформе, ML-модель предоставляет персонализированные рекомендации видео-уроков, которые отвечают его уникальным потребностям и предпочтениям.

РЕЗУЛЬТАТ

Также система может учитывать дополнительные данные, например, наличие спортивного инвентаря или уровень подготовки пользователя.

РЕЗУЛЬТАТ

29%

экономия времени сотрудников службы поддержки

модель для определения тональности обращения и тегирования сообщений

Для работы американской многонациональной финансовой технологической компании, управляющей системой онлайн-платежей, на иностранном рынке требовалось обязательное выполнение требований регулятора, а именно — обработка претензий от пользователей в отдельном порядке. Разработанная AI-модель автоматически распознает тему запроса в службу поддержки, готовит короткое описание для оператора и передает соответствующему сотруднику.

146 000 руб

экономии на профессиональной съемке одной линейки товара

1 день

на подготовку сотни уникальных изображений

Подбор и замена фона rich-контента для производителей

РЕЗУЛЬТАТ

Компании тратят миллионы на создание rich контента, изготовление дизайнерских фотографий товара в подходящей обстановке — это всегда большие расходы на фотографов, аренду, логистику. Наше решение: нейронная сеть, подбирающая и генерирующая подходящий фон для любого товара позволит существенно снизить себестоимость этого процесса без потери качества.