Как ИИ-помощники меняют работу с клиентами и данными в ритейле

Компании, построившие архитектуру заранее, получат преимущество в маркетинге и клиентском сервисе, отмечает Дмитрий Лактионов, директор продуктового направления Базы знаний компании BSS.

Зачем ритейлу ИИ-помощники

Усиление тенденций цифровизации создает давление на ритейл, который вынужден   адаптироваться к постоянному росту данных и запросов клиентов. Компаниям нужно поддерживать индивидуальные коммуникации, запускать десятки рекламных кампаний, управлять программами лояльности и при этом не раздувать штат. ИИ-помощники сегодня берут на себя рутинные операции, помогают работать с накопленными знаниями и ускоряют принятие решений, поэтому все чаще становятся естественным продолжением развития корпоративных систем. 

Наибольшая отдача от таких решений видна именно в ритейле. ИИ уже помогает автоматизировать маркетинговые кампании, сегментировать базы, подбирать предложения, исходя из действий покупателя и поддерживать единый стандарт сервиса. Технологии на основе ИИ эволюционировали от единичных экспериментов до полноценного рабочего инструмента, который использует накопленные данные сети для аналитики и прогнозов. Например, чеки, отклики на акции, историю обращений.

Универсальность vs эффективность

На практике лучше работают не универсальные платформы, а встроенные помощники. Речь идет о решениях, встроенных в конкретные системы: CRM, платформы лояльности, контакт-центра, бэк-офиса. Такой помощник видит контекст, поэтому рекомендации становятся более точными, а действия — управляемыми. Аналитика не субъективна и опирается на реальные бизнес-правила.

В свою очередь, для компании важно, чтобы ИИ-модули не превратились в набор разрозненных пилотов. Рынок уже проходил историю, когда каждое подразделение запускало свой чат-бот или аналитический сервис, а потом их приходилось объединять вручную. Чтобы избежать проблем интеграции, ИИ-помощники с самого начала должны быть частью единой архитектуры. Здесь помогают открытые стандарты взаимодействия, такие как единый коннектор для ИИ-сервисов — MCP и  единый язык обмена данными — A2A. Они позволяют подключать разные ИИ-сервисы к общим данным и управлять ими из одного контура, а не поддерживать множество отдельных интеграций.

Такой подход заложен в линейку решений для ритейла. В базе знаний используется технология RAG: большие языковые модели отвечают на вопросы сотрудников и клиентов, опираясь на внутренние документы и регламенты. Это снижает риск ошибок и делает ответы предсказуемыми.

В бот-платформе реализованы механизмы tool-calling. Помощник не только формулирует ответ, но и может инициировать действие во внешних системах — оформить заказ, уточнить остатки, изменить параметры кампании.

В блоке речевой аналитики LLM-модели разбирают диалоги, выделяют типовые причины обращений и помогают находить узкие места в скриптах и бизнес-процессах сервиса.

Перспективы и ограничения

Внедрение ИИ-агентов в ритейле тренд, который будет развиваться стремительно. Уже в ближайшие три–пять лет они станут стандартом для CRM-маркетинга, программ лояльности и клиентских сервисов. Таким будет новый уровень автоматизации, который дополнит существующие системы, а не заменит их. Там, где сегодня сотрудник вручную собирает данные из нескольких окон, завтра будет ИИ-помощник, который предложит варианты готового решения.

Главный барьер для широкого использования ИИ — не уровень развития технологии, а доверие и управляемость. Бизнесу важно понимать, на каких данных основано предложение системы, какие альтернативы и кто несет ответственность.

Поэтому оптимальная модель сейчас — гибридная. ИИ предлагает варианты действий, а человек утверждает, корректирует или отклоняет их. Такой подход снижает риски, дает команде время адаптироваться к новому инструменту и при этом уже приносит результат, например, сокращение издержек.

Наглядно видно, как этот сценарий развивался в контакт-центрах. Сначала ИИ-системы подсказывали операторам формулировки, помогали находить нужную статью в базе знаний и фиксировать итоги разговора. Затем ИИ взял на себя типовые запросы в чатах и мессенджерах. Сегодня у некоторых компаний часть обращений проходит без участия человека, а операторы подключаются только при сложных запросах. В ритейле вероятна такая же динамика — от ассистирования маркетологам и операторам программ лояльности к полной автоматизации части операций.

Окно возможностей

Мировая статистика подтверждает экономический эффект. По данным McKinsey, компании, которые автоматизируют маркетинговые коммуникации с помощью ИИ, сокращают затраты на кампании до 30 % и при этом повышают конверсию на 20–25 %. Salesforce отмечает, что 75 % ритейлеров уже рассматривают ИИ-агентов как ключевой фактор конкурентоспособности. В то же время исследование CRMArena показывает: сегодня такие агенты закрывают лишь 40–55 % типовых CRM-задач. Это означает, что рынок находится на ранней, но устойчиво растущей стадии зрелости. При этом рынок решений для ритейла пока на ранней стадии. Многие сети ограничиваются точечными пилотами, когда ИИ встраивают только в один процесс или канал.

Это создает окно возможностей для тех, кто готов смотреть шире и строить целостный контур. Компании, которые уже сегодня определят приоритетные задачи для ИИ-помощников, наведут порядок в данных, заложат открытые интерфейсы, и правила контроля, получат долгосрочное преимущество. Встроенные ИИ-агенты помогут им работать с клиентом быстрее и точнее, удерживать высокий стандарт сервиса и развивать бизнес, оптимизируя издержки.