Как ИИ-агенты меняют привычки покупателей

Как ИИ меняет логику взаимодействия с клиентом

Я часто вижу, как компании воспринимают ИИ в ритейле как инструмент оптимизации: ускорить обработку запросов, снизить нагрузку на контакт-центр, повысить конверсию. Но в реальности происходит более глубокое изменение — трансформируется сама логика взаимодействия с клиентом.

В BSS мы наблюдаем этот сдвиг на уровне прикладных решений: ИИ перестает быть вспомогательной функцией и становится полноценным участником бизнес-процессов.

Фактически речь идет о переходе от интерфейса «человек — сайт» к модели «ИИ — бизнес». Пользователь делегирует задачу, а агент выполняет ее.

По данным McKinsey, автоматизация маркетинговых коммуникаций с помощью ИИ снижает затраты до 30% и увеличивает конверсию на 20–25%. В отдельных сценариях рост среднего чека может достигать 20–28% за счет более точных рекомендаций.

От запроса к действию

ИИ-агенты анализируют поведение, учитывают контекст запроса и могут самостоятельно принимать решения, вплоть до выбора и покупки товара.

Представьте ситуацию: покупатель просто говорит голосом: «Найди и закажи удобные кроссовки до 10 тысяч рублей». Агент сам сравнивает варианты, учитывает историю прошлых заказов, эмоциональный контекст и оформляет доставку.

Я считаю, что эффективнее работают не универсальные ИИ-платформы, а решения, встроенные в конкретные бизнес-системы. Если ИИ работает прямо внутри такой системы, он хорошо понимает, что происходит: какие товары есть в наличии, как устроена логистика и что нужно клиенту.

Этот принцип можно реализовать через такие технологии:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): позволяет моделям работать не с абстрактными знаниями из интернета, а с актуальными корпоративными документами и базами знаний.
• Tool-calling: дает возможность ИИ не просто «рассуждать», а вызывать функции внешних систем — например, бронировать товар или применять персональную скидку.

В результате ИИ перестает быть просто консультантом. Он становится рабочим инструментом, встроенным в реальные процессы ритейла.

Новый риск: потеря контроля над клиентским путем

С ростом автономии ИИ возникает парадокс: чем эффективнее становятся агенты, тем меньше прозрачности остается у бизнеса.

Если агент действует на стороне пользователя, ритейлер перестает видеть привычный путь клиента — от первого касания до покупки. Метрики вроде «клик» и «просмотр» теряют значение. Решение принимается внутри алгоритма.

На мой взгляд это меняет правила конкуренции. На первый план выходят параметры, которые считывает ИИ:

• цена и условия доставки;
• рейтинги и отзывы;
• структурированность данных о товаре.

Фактически компании начинают конкурировать не за внимание человека, а за выбор алгоритма.

Это уже заметно на практике. Например, Walmart использует ИИ для управления запасами и контроля наличия товаров на полке: за счет компьютерного зрения и анализа данных компания сократила дефицит популярных товаров. А Sephora применяет ИИ в клиентском сценарии — для персонализированного подбора косметики, где рекомендация строится не вокруг витрины, а вокруг конкретного запроса пользователя.

Как меняется маркетинг

По данным Salesforce, уже 75% ритейлеров рассматривают ИИ как ключевой фактор конкурентоспособности. При этом фокус смещается:

• с привлечения трафика на работу с данными;
• с креатива на релевантность;
• с коммуникации с клиентом на взаимодействие с его цифровым помощником.

ИИ начинает влиять не только на маркетинг, но и на всю логику продаж — от того, как представлен товар, до того, как система принимает решение о рекомендации.

Что это значит для бизнеса

Мое мнение, что в ближайшие 3–5 лет ИИ-агенты будут использоваться большинством компаний. Но ритейл, который уже сейчас перестраивает инфраструктуру, получает преимущество. В первую очередь нужно:

• привести данные о товарах в порядок, чтобы ИИ мог их правильно распознавать и сравнивать;
• встроить ИИ в каналы общения с клиентами (чаты, сайт, приложение), чтобы он реально участвовал в продажах;
• использовать ИИ для персональных рекомендаций на основе поведения клиента;
• упростить процесс покупки, чтобы ИИ мог быстрее доводить пользователя до заказа;
• контролировать, какие рекомендации дает ИИ и на каких данных они основаны.

Итог

ИИ в ритейле — это не просто новый инструмент, а изменение всей модели взаимодействия с клиентом.

Если раньше бизнес конкурировал за внимание человека, то теперь — за решение алгоритма. И выигрывают те, кто быстрее адаптируется к этой логике и встраивает ИИ в свои процессы, а не рассматривает его как дополнительный слой автоматизации.