ИИ начнет покупать товары вместо клиента: что это меняет для ритейла

AWG

Аналитическая компания Data Insight при поддержке Яндекса изучила перспективы агентной коммерции в России. По прогнозу исследователей, в 2028–2029 годах ИИ-агенты могут управлять 2–4% продаж российского e-commerce — это 400–850 млрд рублей. К 2030–2032 годам доля может вырасти до 7–11%, или 2–3 трлн рублей.


Но важна не только цифра. Меняется сам сценарий покупки: ИИ переходит от помощи с выбором к оформлению заказа и другим действиям на стороне покупателя.

Для ритейла это означает появление нового канала продаж. И готовиться к нему придется не только с помощью AI-инструментов.

ИИ помогает выбрать 

Покупатель сейчас чаще всего использует ИИ как консультанта. Он описывает задачу, уточняет характеристики, сравнивает товары и просит подобрать подходящий вариант. Сам заказ при этом оформляет самостоятельно.

У early adopters (ранних пользователей) ИИ в основном используется именно для выбора товара. Кейсов с оформлением заказа значительно меньше. Большая их часть связана с экосистемами Яндекса и Сбера, где голосовые ассистенты или чат-боты напрямую связаны с каталогом. Оплату пользователи практически не делегируют ИИ.

Это первый этап развития агентной коммерции: ИИ берет на себя часть работы консультанта, но решение о покупке пока остается у человека. Для ритейла здесь уже возникает вопрос.

Если ИИ помогает выбрать товар, он начинает влиять и на выбор продавца.

Раньше на этот выбор влияли поиск, маркетплейсы, продавцы, отзывы и рекомендации. 

ИИ начинает оформлять рутинные покупки

Следующий этап — повторные и предсказуемые покупки.

В категориях: бытовая химия, базовые продукты и расходные материалы человеку проще делегировать агенту часть действий, потому что сценарий хорошо знаком и не требует сложного выбора.


По прогнозу Data Insight, в ближайшие два года основной формой агентной коммерции станет агент с подтверждением: ИИ подбирает товар или формирует заказ, а пользователь подтверждает покупку. Основной объем ожидается именно в рутинных товарах и стандартных услугах.

В перспективе внутренние агенты ритейлеров смогут анализировать остатки, планировать доставку и управлять повторными покупками. Следующим этапом станет передача агенту части платежных операций.

Через пять лет пользователь будет ставить задачу

Дальше сценарий может стать сложнее. Вместо запроса на конкретный товар пользователь будет все чаще описывать задачу: купить ингредиенты для рецепта, подобрать детали для ремонта техники, найти совместимые комплектующие.

ИИ сможет сам разложить задачу на части, подобрать товары, проверить их совместимость и сравнить предложения разных продавцов.

ИИ уже конкурирует за роль консультанта

У покупателя давно есть проблема: товаров слишком много, а сравнивать их сложно.

Data Insight отмечает, что на рынке пока нет привычного инструмента, который разбирал бы характеристики товаров и помогал делать выбор. Эту функцию быстро осваивает ИИ. Он уже конкурирует за роль консультанта с продавцами, экспертами, знакомыми и другими источниками рекомендаций.

Агенту нужны данные ритейлера

Чтобы ИИ мог подобрать товар и оформить заказ, ему нужны актуальные данные.

В исследовании среди ключевых ограничений со стороны ритейла названа готовность данных и внутренних интеграций. Data Insight также прогнозирует, что ритейлеры будут открывать API для внешних систем и передавать через них цены и остатки, а также данные о персональных скидках и логистике.

Собственный агент будет работать на удержание клиента

Исследование прогнозирует развитие внутренних агентов ритейлеров. Они должны помогать покупателю, управлять повторными покупками и работать на удержание клиента и защиту маржи. Также говорится, что внутренний ИИ-агент на сайте ритейлера в перспективе станет нормой.

Оплата останется отдельной проблемой

Выбор товара ИИ уже доверяют. Деньги — пока нет. Готовность ранних пользователей ИИ делегировать автономную оплату зависит от суммы покупки и персонального риска. В большинстве случаев психологический барьер находился примерно на уровне 5 000 рублей — эту сумму респонденты воспринимали как допустимую потерю.

В исследовании также рассматривается механизм защиты через отдельные виртуальные карты и лимитированные кошельки, привязанные к агенту.

При этом ожидается, что со временем автономная оплата будет восприниматься спокойнее в рутинных покупках, микроплатежах и внутри доверенных экосистем.

Поэтому масштабирование агентной коммерции будет зависеть помимо возможностей ИИ от механизмов финансовой безопасности и доверия.

Что менять ритейлу

Data Insight выделяет четыре модели агентной коммерции: GenAI Commerce, Ecosystem AI Commerce, Marketplace AI Commerce и Retail AI Commerce. Они могут развиваться одновременно и конкурировать за одного покупателя. 


Для ритейлера важнее общий вывод: ИИ становится еще одной точкой входа в покупку. Чтобы работать с этим каналом, бизнесу понадобятся:

• актуальные данные о товарах;
• API для внешних систем;
• интеграция каталога, остатков, цен и логистики;
• внутренние AI-агенты;
• безопасный доступ к заказу и оплате;
• понятные правила взаимодействия с внешними агентами.

Агентную коммерцию легко свести к выбору AI-инструмента. Но исследование показывает другую последовательность. 

Сначала ритейлеру нужно подготовить данные и внутренние интеграции. Затем — обеспечить доступ к коммерческой информации через API. И только после этого масштабировать конкретные агентные сценарии.