РБК: Магазин для двух клиентов: как продавать человеку и его ИИ-агенту

ИИ-агенты уже начинают влиять на выбор товаров. Ретейлерам придется учитывать это на этапах — от формирования потребности до лояльности. Константин Герман и Валерия Чижикова (Naumen) — о том, как это изменит продвижение товаров.

Покупатели пока не передали ИИ-агентам кошелек. По данным Data Insight, заказы с помощью ИИ в российском ретейле остаются единичными, а оплату им пользователи практически не делегируют. Но агент уже забирает себе другой участок воронки — выбор. Эксперты прогнозируют, что к 2028–2029 годам под управлением ИИ-агентов может оказаться 2–4% российского e-commerce, или 400–850 млрд руб. продаж.

Инфраструктура для покупок через ИИ появляется быстро. В апреле 2026 года «Яндекс» открыл всем пользователям «Алисы AI» агента «Найти дешевле»: на тот момент около 10% запросов к «Алисе» уже были связаны с поиском и покупкой товаров, а среди пользователей раннего доступа к агенту около 30% оформляли заказ через чат. В августе 2026 года принимать заказы из поиска и «Алисы» получили возможность даже продавцы без собственного интернет-магазина.

Adobe Analytics подсчитал денежную ценность такого трафика. За май 2026 года американские покупатели, пришедшие на сайты магазинов из ChatGPT, Gemini и других LLM, приносили на 53% больше выручки за визит и конвертировались на 54% лучше остальных посетителей.

Но для ретейлера важен не только новый источник трафика. Меняется сама логика покупки и вместе с ней роль магазина на разных этапах воронки. ИИ может помочь человеку сформулировать потребность, отобрать конкретный товар и продавца, а после покупки возникает третий вопрос: что заставит человека и его агента в следующий раз выбрать тот же магазин.

Фактически у ретейлера появляется второй клиент. Человеку по-прежнему важны удобство, доверие, привычка и качество сервиса. Но все чаще между его потребностью и магазином оказывается цифровой посредник, которому нужны совсем другие аргументы: структурированные данные о товаре, актуальная цена и наличие, условия доставки и экономическая выгода.

ИИ перемещается выше по воронке

Раньше ретейлер мог влиять на формирование спроса через широкий набор инструментов: рекламу, промо, поисковую выдачу, собственное приложение. Клиент чаще всего знал, что ищет: «робот-пылесос», «детское кресло», «ингредиенты для лазаньи». Разговор с ИИ может начинаться раньше: «собери меню на неделю», «что подарить двухлетнему ребенку», «чем вывести пятно с ковра».

Walmart уже строит вокруг этой логики собственного шопинг-агента Sparky: он составляет меню и список продуктов, подбирает товары под событие и отвечает на запросы вроде «какой ноутбук подойдет студенту-химику».

Для продавца это важный сдвиг. ИИ участвует уже не только в сравнении нескольких известных покупателю товаров. Он может влиять на то, какие категории, бренды и конкретные товары вообще попадут в список для дальнейшего выбора.

Что делать ретейлеру

• Описывать ассортимент не только языком категорий и SEO-запросов, но и языком реальных потребностей покупателя: где товар используется, для кого подходит, с чем совместим, какую задачу решает и чем отличается от альтернатив.
• Определить категории, где ретейлеру выгодно самому перехватывать момент возникновения потребности. Например, для FMCG и регулярных покупок собственный агент может не просто искать отдельный товар, а формировать корзину целиком, эту логику использует Walmart со Sparky.

Пользовательский опыт (UX) не исчезает, но меняется момент, когда он влияет на выбор

Годами цифровой ретейл боролся за внимание человека с помощью персонализации, удобных приложений, рекомендаций, интерактивных карточек и других функций, которые должны были сокращать усилия пользователя или усиливать эмоциональную привлекательность сервиса. И эти инвестиции были оправданны: по оценке McKinsey, качественная персонализация способна давать 10–15% прироста выручки.

Полная версия статьи