Инвестиции в искусственный интеллект (AI) для коммерции достигли рекордных значений, однако результаты применения остаются крайне разрозненными. Основная проблема кроется в том, что новые возможности вводятся быстрее, чем они интегрируются в существующие системы. Это создает значительные проблемы для бизнеса и потребителей.
Фрагментация в AI для коммерции
На протяжении последних трех лет в промышленности наблюдается тенденция добавления новых возможностей AI в коммерцию. Например, многие бренды внедрили AI-поддерживаемый поиск поверх старых каталогов, добавили разговорные интерфейсы в процесс оформления заказа и внедрили системы рекомендаций.
Каждое новое решение оправдывается непрерывным улучшением показателей, однако системы не работают в едином контексте. В результате потребители сталкиваются с несогласованностью и потерей контекста в процессе покупок. AI лишь усугубляет эту ситуацию: когда инструмент делает рекомендации на основе неполных данных, это приводит к неверным результатам.
Проблемы с аналитикой
Фрагментированный подход к коммерческому AI порождает проблемы с аналитикой: отдельные инструменты могут демонстрировать хорошие показатели, но в совокупности система оказывается неэффективной. Например, система разговорного AI может показывать высокий уровень вовлеченности, в то время как другие слои системы переработаны. В этом контексте, по данным Bain, органический трафик на сайты розничных продавцов снизился на 15-25% с ростом AI-решений.
Что делают успешные компании
Бренды, добивающиеся устойчивых и измеримых результатов, имеют общую черту: они создают унифицированный слой выполнения, который связывает между собой их AI решения. Вместо того чтобы добавлять новые функции, они фокусируются на создании связующего звена между существующими возможностями. Практически это означает создание общего слоя данных, который позволяет интегрировать все аспекты работы AI.
Практические выводы для бизнеса
Для российских компаний, работающих с AI в сфере коммерции, важно осознавать, что единичные решения не решат глобальные проблемы фрагментации. Оптимизация отдельных элементов не окажет заметного эффекта, если не существует четкого алгоритма взаимодействия между ними. Инвестиции в унифицированную архитектуру могут привести к улучшению клиентского опыта и росту конверсии.
Следующий шаг для крупных брендов — создание общих слоев данных и интеграция всех существующих инструментов, что позволит не только преодолеть фрагментацию, но и значительно повысить эффективность бизнес-процессов.