Категории

AI-ассистенты меняют правила e-commerce: бренды встраивают искусственный интеллект в коммуникацию с клиентами

Материал подготовлен командой конструктора чат-ботов и MiniApp LEADTEX.

Kantar прогнозирует трансформацию покупательского поведения: потребители делегируют решения о покупках AI-ассистентам. Исследование Marketing Trends 2026 фиксирует: 20-25% пользователей AI применяют цифровых shopping-ассистентов для выбора товаров. К 2026 году практика станет массовой.

Тренд объясняется сменой привычек поиска информации. Традиционный путь через Google или просмотр десятков карточек товаров заменяется обращением к AI с вопросом "что мне купить". ChatGPT, Claude и другие языковые модели анализируют требования, сравнивают варианты, выдают рекомендации. Привычка делегировать выбор цифровому помощнику переносится на все категории покупок.

LEADTEX запустил серию обучающих материалов по интеграции AI в чат-боты для малого и среднего бизнеса.

Как AI-ассистенты меняют customer journey

Классическая воронка e-commerce предполагала самостоятельное прохождение этапов: осознание потребности, поиск информации, сравнение, принятие решения, покупка. Каждый шаг требовал времени.

Делегирование выбора AI-ассистенту сокращает путь радикально. Пример запроса: "нужен ноутбук для видеомонтажа до 100 тысяч рублей". Система анализирует характеристики, читает обзоры, сравнивает цены, проверяет наличие. Результат - список оптимальных вариантов с обоснованием через минуту. Решение принимается за секунды против часов самостоятельного изучения.

Привычка формируется в повседневных ситуациях. Запросы к AI: "какой кофе купить для турки", "посоветуй увлажняющий крем для сухой кожи", "что подарить коллеге на день рождения". Конкретные рекомендации с аргументацией. Доверие растёт с каждым успешным опытом. Барьер между вопросом и покупкой стирается.

Исследование Kantar фиксирует масштаб: каждый четвёртый пользователь AI применяет цифровых ассистентов для покупок. Прогноз на 2026 указывает на переход от browsing к delegating - от просмотра товаров к делегированию выбора алгоритмам. Потребители перестают тратить время на сравнение.

География тренда охватывает развитые рынки. В Китае AI shopping-ассистенты интегрированы в WeChat и Alipay. Персонализированные предложения формируются на основе истории покупок, предпочтений, даже настроения через анализ переписки. Западные рынки следуют с задержкой год-два, траектория идентична.

Для брендов возникает вызов: если потребитель не заходит на сайт, не изучает каталог, а получает готовую рекомендацию от AI - как попасть в выборку? Традиционные инструменты маркетинга - реклама, SEO, упаковка - работают на этапе самостоятельного выбора. Когда выбор делегирован AI, критичными становятся другие факторы.

Бренды встраивают AI в собственную коммуникацию

Kantar формулирует принцип: "If the model doesn't know you, it won't choose you". AI-модель, не знающая бренд, не порекомендует его товары. Ожидание, что внешние AI-ассистенты сами найдут продукт бренда - стратегия проигрышная. Требуется активное встраивание AI в собственные каналы.

Первое направление - оптимизация контента для машинного чтения. AI-модели анализируют описания товаров, характеристики, отзывы, FAQ. Структурированные данные вроде Schema.org и Open Graph упрощают индексацию. Детальные технические спецификации, чёткие преимущества, ответы на типовые вопросы повышают шансы попадания в рекомендации.

Второе направление - создание собственных AI-powered точек контакта. Чат-боты с интегрированными нейросетями выдают персонализированные рекомендации через диалог. Пользователь описывает потребность естественным языком, система уточняет детали, анализирует предпочтения, предлагает варианты из каталога бренда. Процесс происходит внутри экосистемы компании.

Преимущество внутренних AI-решений - контроль над данными и рекомендациями. Внешний AI-ассистент выбирает из всех брендов по алгоритмам, на которые компания не влияет. Собственный AI-бот работает с каталогом конкретного бренда, учитывает бизнес-приоритеты, акции, маржинальность. Рекомендации выгодны обеим сторонам.

Персонализация через анализ истории взаимодействий. AI запоминает предыдущие покупки, просмотренные категории, заданные вопросы. Контекст при повторном обращении: клиент месяц назад купил кофемашину - сейчас логично предложить капсулы. Интересовался зимними куртками без покупки - напомнить о снижении цены на понравившуюся модель.

Обработка естественного языка помогает понимать нестандартные запросы. Пример: "что-то тёплое, но не слишком дорогое" вместо фильтрации по категориям и цене. AI интерпретирует намерение, уточняет детали через диалог, предлагает варианты. Барьер между мыслью и рекомендацией минимален.

Интеграция AI в боты решает ограниченность классического диалогового интерфейса.

Интеграция AI в чат-боты на LEADTEX

LEADTEX - российская no-code платформа для создания чат-ботов и Telegram MiniApps, основанная в 2019 году. За шесть лет работы платформа собрала комьюнити из 6000+ активных участников и обеспечила создание более 500 000 ботов. Платформа ведёт YouTube-канал о разработке чат-ботов и MiniApps с аудиторией более 30 000 подписчиков.

В 2025 году LEADTEX запустил образовательную серию по интеграции AI в чат-боты. YouTube-канал опубликовал более 20 уроков по работе с API нейросетей: OpenAI GPT, Anthropic Claude, российские модели GigaChat.

Практические сценарии охватывают автоматические рекомендации товаров, персонализацию диалогов через анализ истории взаимодействий, обработку естественного языка для понимания нестандартных запросов, динамическую генерацию контента рассылок под интересы каждого клиента.

Настройка AI-решений происходит через визуальный конструктор с минимальными барьерами - блоки интеграции добавляются перетаскиванием, параметры запросов к нейросетям настраиваются через понятные поля без программирования.

Прогноз Kantar о росте делегирования покупок AI-ассистентам требует от брендов адаптации стратегий. Встраивание искусственного интеллекта в собственные каналы коммуникации даёт контроль над рекомендациями и персонализацию опыта клиентов. LEADTEX делает интеграцию AI доступной малому и среднему бизнесу через образовательные материалы и инструменты настройки.