Ритейл в эпоху ИИ-помощников: как меняется торговля

Не получив быстрых ответов, клиент откладывает покупку или вовсе отказывается от неё. Он откладывает оплату, начинает перепроверять альтернативы или искать ответы на вопросы — и уходит туда, где быстрее получает нужную информацию.

О том, как ИИ-ассистенты снимают последние сомнения покупателей и помогают доводить продажи до оплаты, рассказал Денис Поляков, руководитель отдела по продвижению в нейросетях Demis Group.

Где на самом деле ломается покупка: момент принятия решения

По данным Baymard Institute, около 70% пользователей в среднем покидают корзину до завершения покупки. Однако это не всегда означает отсутствие интереса. Часто пользователь доходит до этапа выбора, но не получает достаточной уверенности для завершения покупки.

Покупка состоит из микросомнений

Путь до оплаты — это серия коротких проверок. Чаще всего они сводятся к трём вопросам.

1. Подойдёт ли товар?

Это базовое сомнение, особенно в категориях с большим выбором вариантов:

— одежда и обувь;

— техника;

— мебель.

Онлайн-покупка усиливает неопределённость: товар нельзя проверить физически, поэтому решение опирается на отзывы и сравнение.

2. Когда будет доставка?

Срок доставки становится частью решения о покупке. Покупатель проверяет:

— успеет ли заказ к нужной дате;

— доступен ли товар в регионе;

— как быстро будет доставка.

На рынке маркетплейсов логистика и срок получения входят в число основных факторов выбора продавца наряду с ценой и отзывами. Если срок доставки не очевиден сразу, часть пользователей уходит к альтернативам или откладывает покупку.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

3. Что будет, если товар не подойдёт?

Возврат — это фактор, который часто учитывают при покупке. По данным исследований рынка маркетплейсов до 45% заказов одежды и обуви возвращаются на крупных площадках. Возвраты чаще всего связаны с размером, ожиданиями и несоответствием описанию.

Покупка происходит тогда, когда уровень уверенности становится выше уровня сомнений. Поэтому скорость получения ответов на ключевые вопросы напрямую влияет на конверсию. Каждый неразрешённый вопрос увеличивает вероятность того, что пользователь не оплатит корзину.

Главный провал ритейла: бренд отвечает слишком поздно

Большая часть инвестиций в ритейле идёт на привлечение трафика и инфраструктуру: рекламу, сайт, логистику. Но ключевой этап, момент выбора, остаётся слабым местом.

Клиент уже находится на этапе принятия решения, остаются только уточнения. Именно здесь скорость ответа становится критическим фактором выбора. 78% клиентов покупают у тех, кто ответил первым. А ответ в первые 5 минут в 21 раз повышает конверсию обращения в продажу. Эти цифры — из исследований первых обращений. В сценарии с корзиной тот же принцип: скорость ответа на уточняющий вопрос критична.

Проблема в том, что скорость коммуникации не успевает за этим поведением. Рост онлайн-ритейла увеличил количество обращений. Пользователи всё чаще задают вопросы прямо в момент выбора и сравнивают варианты в реальном времени. В результате нагрузка на поддержку резко растёт в пиковые часы — вечером и в выходные, когда активность покупателей максимальна.

Сотрудники ведут несколько диалогов одновременно, и скорость ответа падает именно тогда, когда клиенту нужно решение. Возникает разрыв между вопросом и ответом: клиент продолжает выбор там, где быстрее получает информацию — у другого бренда или на маркетплейсе.

Воронка обрывается на этапе корзины: клиент пришёл → выбрал → добавил, но до оплаты не дошёл. 


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Появление ИИ-помощников: новая инфраструктура ритейла

На фоне роста нагрузки на поддержку и всё более жёстких требований к скорости ответа в ритейле начали появляться ИИ-помощники нового поколения. 

Базовая архитектура работы выглядит так: вопрос пользователя → поиск по базе знаний → передача релевантных фрагментов в LLM → генерация ответа.

Для оперативных данных (остатки, доставка, цена) выполняется отдельный API-запрос к системам ритейлера.
Это уже не классические чат-боты с заготовленными сценариями, а цифровые операторы, способные в реальном времени закрывать часть функций поддержки и продаж.

Этапы внедрения ИИ

Внедрение ИИ в ритейле обычно проходит поэтапно:

— базовый уровень: ответы на FAQ;

— интеграция с каталогом (подбор товаров);

— подключение API логистики и заказов;

— переход к агентным сценариям с оформлением покупки.

Ассистенты помогают принять решение, агенты — совершают действия и покупки. В ритейле пока преобладают именно ассистенты.

Ниже — сравнение традиционных чат-ботов, ИИ-ассистентов и ИИ-агентов. 

RAG и требования к данным

Рынок смещается от простых ответов на вопросы к участию ИИ в выборе и принятии решений о покупке. В таких системах обычно используется RAG — подход, при котором модель работает не из памяти, а опирается на внешнюю базу знаний: каталог товаров, отзывы и правила магазина.

Для корректной работы ИИ-помощника необходимы структурированные данные:

— каталог товаров с характеристиками;

— таблицы размеров и вариаций;

— правила доставки и возврата;

— база ответов на частые вопросы и сценариев поддержки;

— интеграция с API склада и логистики.

---

Читайте также: Email-маркетинг в 2026: какие тренды действительно работают, и почему без культурного кода уже не обойтись

---

Что меняет ИИ-помощник в моменте покупки

ИИ-ассистенты могут сопровождать клиента на разных этапах выбора, но максимальный эффект они дают в момент принятия решения — когда товар уже выбран, а покупка ещё не завершена. Именно здесь чаще всего возникают последние сомнения, которые мешают довести заказ до оплаты.

1. Мгновенный ответ

Клиент получает ответ сразу, пока находится в процессе выбора. Ответ формируется на основе данных каталога, наличия товаров и логистики через API — ИИ использует актуальную информацию из систем ритейлера. Это не даёт сомнению перерасти в отказ или уход к конкуренту.

2. Подбор вместо поиска

ИИ сразу предлагает несколько релевантных товаров с пояснениями, не заставляя пользователя самостоятельно перебирать каталог.

3. Снятие финальных сомнений

На этапе перед оплатой система может закрыть последние вопросы: условия доставки, возврат, бонусы или промокоды. Это убирает типичные причины, из-за которых покупка не завершается.
Например, пользователь спрашивает: «Подойдёт ли этот размер?». ИИ сразу показывает таблицу размеров и отзывы покупателей с похожими параметрами, что помогает снять сомнение и завершить покупку.

Так, Amazon внедрила ИИ-шопинг-ассистента Rufus, встроенного в поиск и карточки товаров. Он помогает пользователю прямо в момент выбора, оставаясь внутри интерфейса покупки.


@Freepik (лицензия INV-C-2024-8250540)

Rufus работает как диалоговый слой внутри интерфейса: пользователь задаёт вопросы через поиск, а система уточняет запрос и помогает сузить выбор. Он обучен на данных каталога, отзывах и разделах вопросов и ответов, поэтому умеет:

● сравнивать товары и объяснять различия;

● давать рекомендации под конкретную задачу;

● отвечать на вопросы о характеристиках и сценариях использования;

● предлагать альтернативы при сомнениях.

При этом Rufus не всегда имеет доступ к актуальным остаткам или логистике — для этого требуются отдельные интеграции с системами склада и доставки. 

По данным Amazon, пользователи Rufus примерно на 60% чаще совершают покупку по сравнению с теми, кто им не пользуется. Этот пример показывает, как ИИ-ассистенты постепенно выходят за рамки простой поддержки и начинают влиять на принятие решений непосредственно в момент покупки.

Бизнес-эффект: не автоматизация, а рост выручки

ИИ-ассистенты нового поколения сопровождают пользователя на всём пути принятия решения о покупке — от первого вопроса до завершения заказа. Более продвинутые системы уже берут на себя часть действий, приближаясь по функциональности к ИИ-агентам.

В результате бизнес получает несколько ключевых эффектов:

— Рост конверсии и онлайн-продаж за счёт поддержки пользователя в момент выбора и принятия решения.

— Снижение нагрузки на поддержку благодаря автоматизации типовых запросов и сокращению доли ручных диалогов.

— Удержание пользователей в процессе покупки и снижение потерь на этапе сомнений за счёт мгновенных ответов, устраняющих паузы в принятии решения.

— Повышение эффективности коммуникации благодаря более релевантным и персонализированным ответам в момент обращения.

Коротко о главном

В современном ритейле решающую роль играет не объём привлечённого трафика, а способность быстро ответить на вопрос клиента, снять сомнения и помочь ему принять решение о покупке.

Традиционные метрики, такие как конверсия и показатель брошенных корзин, отражают результат воронки, но не объясняют причины, по которым пользователь не завершил покупку.

Главный риск возникает в промежутке между вопросом клиента и получением ответа. При этом критические данные (сроки доставки, возврат, наличие товара) должны проверяться через API или передаваться оператору, чтобы исключить ошибки.

Для снижения таких рисков выстраивается система контроля качества: логирование диалогов, автоматическое флагирование критических запросов и регулярный аудит корректности ответов (1–2 раза в неделю)

Поэтому ключевым фактором становится скорость реакции. Именно она определяет, останется ли человек в процессе покупки или уйдёт к конкуренту.

Денис Поляков, 
руководитель отдела по продвижению в нейросетях Demis Group.