Скоро ли мы освоим ИИ-агентов и перестанем листать карточки товаров на маркетплейсах? Когда говорят об ИИ в электронной коммерции, обычно представляют ассистента, который подбирает товары не просто по запросу «белая футболка», а под конкретную ситуацию. Однако это лишь видимая часть перемен, ведь ИИ постепенно встраивается во все процессы работы маркетплейса, от создания карточки товара продавцом до поиска нужной вещи покупателем и доставки заказа. О будущем ИИ и маркетплейсов, которое уже наступило, рассказал руководитель отдела разработки генеративного ИИ в Ozon, эксперт Андрей Дядюнов.
От поисковой строки к ИИ-агентам
Недавно поиск на маркетплейсе в основном строился вокруг названия товара и его характеристик, а сегодня покупатель может описать ситуацию, а не только предмет. И чтобы ответить на запрос «платье на свадьбу подруги», системе недостаточно сопоставить слова в поисковой строке с названиями товаров. Нужно понять намерение покупателя, выделить важные условия и предложить варианты, которые подходят под задачу.
Однако, несмотря на заявления многих экспертов, рост возможностей ИИ-агентов не заменит привычный шопинг, а поделит его на два параллельных формата, и каждый человек сам решит, каким из них воспользоваться.
Все, что относится к рутинным и рациональным покупкам с заранее понятным результатом, люди будут все чаще поручать агентам. Вместо получасового сравнения десятков карточек достаточно поставить задачу: «Подбери белую футболку с хорошими отзывами дешевле 3000 рублей». Агент за считанные секунды найдет лучшее предложение исходя из цены и отзывов и предложит готовый вариант.
При этом часть покупок едва ли когда-нибудь будет полностью передана ИИ: многим людям нравится выбирать самим. Это касается, например, знакомства с новой коллекцией одежды, подбора предметов интерьера или поиска той самой вещи, которая с первого взгляда притягивает внимание. В таких случаях решает не только расчет, но и эмоции.
Для электронной коммерции это значит, что в будущем будет недостаточно просто вывести товар в поисковую выдачу по совпадению ключевых слов. Чем лучше системы будут понимать намерения покупателя, тем более точной должна становиться информация о товаре: его характеристики, сценарии использования и особенности. Продавцам стоит учитывать это при работе с карточками, а маркетплейсам — развивать поиск и рекомендательные системы.
Как ИИ помогает находить нужные товары
Согласно данным Ozon, для 34% опрошенных преимущество ИИ заключается в возможности получать персональные рекомендации. Рекомендательные алгоритмы с развитием ИИ стали работать эффективнее — они учитывают, какие товары человек смотрит и покупает, на какие характеристики обращает внимание, насколько для него важны цена или рейтинг. Чем точнее система учитывает такие различия, тем меньше времени человеку приходится тратить на поиск.
90% пользователей Ozon ежедневно взаимодействуют с персональными рекомендациями, а примерно половина покупателей переходит из них в карточки товаров. Доля оборота, приходящаяся на рекомендательную систему, за последний год выросла на 60%.
Это показывает, что изменение покупательского опыта уже произошло — нужный товар все чаще находят благодаря подсказкам системы, а не через самостоятельный поиск.
Как технологии упрощают работу селлеров
Есть и другая сторона электронной коммерции, которую покупатель обычно не видит. Чтобы товар появился в поиске и заинтересовал клиента, продавцу нужно подготовить карточку. Для небольшого бизнеса это может быть довольно трудоемкой работой, особенно если ассортимент насчитывает сотни или тысячи позиций.
Генеративный ИИ постепенно берет на себя часть этой рутины. Он может помочь составить описание на основе характеристик товара, улучшить фотографию или заменить неудачный фон. На Ozon в этом году инструментом для редактирования фотографий с помощью ИИ воспользовались 460 000 предпринимателей. Это не заменяет человека, а освобождает его от рутинных задач, высвобождая время для развития бизнеса.
При этом сам по себе текст, созданный нейросетью, еще не гарантирует хороших продаж. Описание должно быть точным, фотографии должны соответствовать товару, а характеристики — не вводить покупателя в заблуждение. ИИ определенно ускоряет работу, но ответственность за результат остается частью работы продавца.
ИИ за пределами покупательского интерфейса
Покупатель обычно видит результат работы алгоритмов в рекомендациях или поиске. Но значительная часть задач маркетплейса решается за пределами интерфейса: на складах, в логистике и при обработке огромного потока товарных данных.
Например, машинное обучение помогает проверять карточки товаров на соответствие правилам площадки и находить ошибки. На Ozon такие системы ежедневно обрабатывают более 22 млн карточек. Это важно не только для соблюдения требований платформы — чем меньше некорректных описаний и неподходящего контента, тем проще покупателю ориентироваться в ассортименте.
В свою очередь, ИИ в клиентском сервисе помогает отвечать на запросы пользователей. По статистике, восемь из десяти пользователей задают чат-боту типовые вопросы, с которыми он может работать автоматически. В этих ситуациях ИИ помогает автоматизировать простые диалоги и поддерживать покупателей, например подсказывать информацию на основе похожих случаев и помогать с выбором решения.
ИИ уже не будущее, а реальность электронной коммерции. Крупные маркетплейсы закономерно идут впереди этой трансформации, и именно на пересечении масштабируемых ИИ-технологий и зрелой инфраструктуры торговых площадок постепенно закладывается основа новой экономики онлайн-торговли.