Запрос «кросовки для бега зимой» с двумя опечатками сегодня почти наверняка приведет покупателя к нужной карточке товара, а не к пустой выдаче. За этим стоит не доработка обычного поиска, а технологии искусственного интеллекта, которые уже встроены в большинство крупных интернет-магазинов и маркетплейсов. Покупатель чаще всего этого не замечает, и в этом как раз смысл хорошо сделанной системы.
За последние несколько лет ИИ перестал быть отдельной дорогой функцией и стал частью базовой инфраструктуры онлайн-торговли. Он влияет на то, как человек находит товар, какие предложения видит, как быстро получает ответ от поддержки и какую цену застает в момент покупки. Разрыв между магазином, который использует эти инструменты, и тем, который работает по старинке, все заметнее в показателях продаж, хотя для самого покупателя граница почти стерта.
Ниже разберем без лишней терминологии, где за словом «ИИ» стоит реальная польза для бизнеса и клиента, а где речь идет скорее о маркетинговой вывеске.
Что покупатель замечает, а что происходит за кадром
Работу искусственного интеллекта в интернет-магазине удобно разделить на две части. Одна обращена к покупателю и проявляется в интерфейсе, другая остается в инфраструктуре и клиенту не видна. Обе влияют на выручку.
С видимой стороны человек регулярно сталкивается с несколькими инструментами:
- умный поиск, который понимает запросы с опечатками, синонимами и в свободной форме;
- персональные рекомендации товаров на главной и в карточках;
- чат-боты и виртуальные помощники в поддержке;
- подбор размера, оттенка или комплектующих по параметрам покупателя.
Гораздо больше происходит за кадром. Прогноз спроса помогает заранее закупить ходовые позиции и не замораживать деньги в неликвиде. Алгоритмы динамического ценообразования подстраивают цену под спрос, конкурентов и остатки на складе. Сюда же относится автоматическое выявление мошеннических заказов и распределение товаров между складами.
Поэтому граница между «умным» и обычным магазином почти незаметна для посетителя. Покупатель видит удобный сайт, который быстро показывает нужное и редко ошибается, тогда как основная часть работы ИИ остается в процессах, о которых он не задумывается.
Поиск как точка, где теряются или остаются клиенты
Строка поиска кажется второстепенным элементом интерфейса, но через нее проходят покупатели с самым высоким намерением купить. Человек, который вводит конкретный запрос, уже знает, что ему нужно, и находится ближе к оформлению заказа, чем тот, кто листает каталог. Проблема в том, что классический поиск по точному совпадению легко теряет такого клиента: опечатка, разговорное название товара, другая раскладка клавиатуры или запрос по характеристике вместо названия дают пустую выдачу.
ИИ-поиск работает иначе. Он распознает опечатки и синонимы, понимает морфологию языка и запросы в свободной форме, а в продвинутых системах улавливает смысл фразы вроде «что подарить на годовщину». Вместо проверки точного соответствия алгоритм оценивает, что покупатель имел в виду, и подбирает релевантные товары даже при неидеально сформулированном запросе.
Цифры по теме. По данным исследования eConsultancy, средняя конверсия по сайтам составляла 2,77%, тогда как у посетителей, воспользовавшихся внутренним поиском, она достигала 4,63% — почти в 1,7 раза выше. При этом около 68% покупателей не возвращаются на сайт после неудачного опыта поиска.
Есть и второй эффект. Каждый запрос — это прямой сигнал о спросе. Анализ поисковых обращений показывает, какие товары люди ищут и не находят, какие формулировки используют и где в ассортименте есть пробелы. Эти данные помогают точнее планировать закупки и подсказывают, что стоит исправить в магазине в первую очередь.
Как внедрять, чтобы это была польза, а не дорогая игрушка
Внедрять ИИ ради самого факта наличия модной технологии означает множить расходы. Решение оправдано тогда, когда оно закрывает конкретную проблему бизнеса.
Начинать разумнее с участков, где отдача наступает быстрее: для большинства магазинов это поиск, рекомендации и обработка типовых обращений в поддержку. Прогноз спроса и динамическое ценообразование дают серьезный результат, но требуют накопленных данных и зрелых процессов, поэтому к ним логично переходить позже.
Отдельный вопрос — собственная разработка или готовый сервис. Свое решение оправдано при нестандартных задачах и большой команде, однако обходится в месяцы работы и постоянную поддержку. Готовые SaaS-инструменты подключаются быстрее и снимают нагрузку с инфраструктуры, но их стоит оценивать по совместимости с вашей платформой, прозрачности тарифов и тому, на чьих серверах обрабатываются данные.
Пример из практики. Среди готовых SaaS-решений для умного поиска на российском рынке есть отечественные платформы, например Resosearch. Такие сервисы подключаются к большинству популярных CMS за счет YML-фида и виджета, обрабатывают запросы на своих серверах и не требуют от магазина собственной команды разработки.
Прежде чем подписывать договор с подрядчиком, имеет смысл задать несколько проверочных вопросов:
- Какую конкретную метрику обещает улучшить решение и как этот эффект будет измеряться.
- Сколько времени и ресурсов потребует интеграция с вашей CMS.
- Где хранятся и обрабатываются данные магазина и его клиентов.
- Есть ли тестовый период, чтобы оценить результат до полной оплаты.
Главная ошибка при внедрении это отсутствие точки отсчета. Если до подключения инструмента не зафиксированы исходные показатели (конверсия, доля нулевых выдач, отказы, средний чек), оценить реальную пользу будет нечем. Поэтому базовый сценарий выглядит так: сначала измеряем текущее состояние, затем подключаем решение на ограниченном объеме, сравниваем цифры до и после и только потом масштабируем.
С чего начать
Искусственный интеллект уже стал частью повседневных онлайн-покупок, причем чаще всего незаметно для покупателя. На стороне бизнеса он помогает точнее управлять закупками, ценами и ассортиментом, а на стороне клиента быстрее находить товар и получать уместные рекомендации. При этом ИИ не заменяет понимание своего покупателя, а усиливает то, что и так определяет продажи.
Хороший первый шаг не требует бюджета. Достаточно пройти путь обычного покупателя по собственному сайту: ввести запрос с опечаткой, поискать товар по характеристике, проверить, что выдает строка поиска при разговорной формулировке. Несоответствия, которые обнаружатся в этом коротком тесте, и подскажут, с чего начинать.
Анна С. (МЛ)
