AI-поиск товаров за последние 12 месяцев вырос на 200% как первая точка входа в онлайн-покупку. Для e-commerce это уже не любопытный эксперимент, а новый интерфейс продаж: если пользователь начинает путь не с каталога и не с Google, а с ИИ-ассистента, компаниям придется перестраивать и данные, и контент, и саму логику цифровой витрины.
Об этом сообщает ZDNet со ссылкой на свежий отчет Salesforce State of Commerce. В основе исследования опрос 3450 специалистов по электронной коммерции и 4690 потребителей, а также поведенческие данные более чем 1,5 млрд покупателей по всему миру. Главный вывод без лишней драмы: 86% руководителей в commerce считают, что ИИ уже поднял планку клиентских ожиданий, а 61% признают, что соответствовать этим ожиданиям стало сложнее, чем раньше.
На бумаге приоритеты выглядят предсказуемо, но важен порядок. На первом месте у commerce-лидеров внедрение и масштабирование ИИ-возможностей. На втором — качество, доступность и управление данными. На третьем — автоматизация и упрощение процессов. Это показательная перестановка акцентов: раньше компании могли позволить себе пилоты ради красивого слайда для совета директоров, теперь речь идет о том, чтобы вшить ИИ в операционку. По данным отчета, 71% руководителей уже считают ИИ базовой частью commerce-операций, а 35% пользователей agentic AI перешли к этапу расширения, а не proof of concept. Иначе говоря, эпоха бесконечных демо подходит к концу. Начинается менее зрелищная, но куда более дорогая стадия: интеграция в прод.
Самый заметный сдвиг происходит на стороне покупательского поведения. Почти 4 из 5 организаций сообщили о росте трафика из LLM-поиска. Почти 9 из 10 специалистов уверены, что уже в ближайший год AI-поиск станет обязательным каналом для discovery товаров. И здесь дело не только в B2C. В B2B-сегменте 84% покупателей согласны, что клиенты ждут одинаково персонализированного опыта и онлайн, и при работе с аккаунт-командами. То есть для корпоративных продаж плохой каталог, разрозненные карточки товаров и несвязанные между собой каналы начинают выглядеть не просто как техдолг, а как прямой риск для выручки.
При этом отчет довольно честно показывает, где у рынка болит. Главные барьеры для масштабирования ИИ — плохая интеграция данных, отсутствие внятной AI-стратегии и низкое качество данных. Более 6 из 10 руководителей называют эти факторы ключевыми препятствиями. Дальше идут безопасность и доверие, нехватка AI-компетенций внутри компании и банальный change management, который обычно недооценивают до первого серьезного сбоя. Самая неприятная цифра в отчете, пожалуй, не про рост, а про базовую зрелость: только 27% организаций заявили, что их клиентские данные полностью объединены между sales, service, marketing и commerce-командами. Все остальные продолжают жить в режиме, где один и тот же клиент в разных системах выглядит как разные люди, а персонализация получается скорее статистической, чем реальной.
Из этого вытекает и другой тревожный факт: лишь 32% руководителей сказали, что у их организаций полностью определены метрики успеха и KPI для ИИ. То есть рынок одновременно пытается масштабировать автономные сценарии и не до конца понимает, как именно измерять результат. Впрочем, это не мешает автоматизации наступать. В B2B-коммерции более половины типовых задач покупки — просмотр и конфигурация товаров, размещение и отслеживание заказов, повторные заказы, доступ к контрактным ценам — уже в основном обрабатываются AI-агентами. Среди пяти главных сценариев использования agentic AI названы автономное решение запросов в клиентском сервисе, AI-консьержи для покупок, автономные закупки пополнения запасов, автоматические решения по фроду и оптимизация мерчандайзинга.
Выгоды, как ни странно, тоже довольно приземленные, без магии в стиле «ИИ все починит». Для B2B-компаний, уже использующих AI-агентов, топ-3 эффекта — рост выручки, повышение продуктивности сотрудников и общая операционная эффективность. Дальше идут удовлетворенность клиентов, лояльность и гиперперсонализация предложений. Иными словами, ИИ здесь продают не как умную игрушку для маркетинга, а как инструмент сокращения трения в длинных и не очень элегантных commerce-процессах. Но чтобы это работало, нужен не просто чат-интерфейс поверх старого стека, а связанная система, где продуктовый контент, остатки, цены, история заказов и данные о клиенте не спорят друг с другом в разных базах.
Отсюда и практическая реакция компаний. Руководители расширяют набор вендоров и платформ, чтобы закрыть проблему фрагментированных данных и разорванных систем. Только 29% считают, что их commerce-платформы покрывают хотя бы базовые потребности. В списке ближайших доработок — AI-персонализация, управление заказами и контент-менеджмент. Более 4 из 10 опрошенных называют способность лучше использовать данные и ИИ главным драйвером своей платформенной стратегии, следом идет улучшение интеграции между ключевыми системами. Если перевести это с языка отчетов на язык техдиректора, месседж простой: без нормальной integration strategy AI-поиск товаров будет приводить пользователя в красивый диалог, который упрется в кривую карточку, несинхронные остатки и разный ценник в соседних каналах.
Для разработчиков, продактов и IT-руководителей здесь есть вполне конкретный список последствий. Во-первых, контент придется оптимизировать не только под SEO в классическом смысле, но и под разговорные, вопросительные и контекстные запросы, которые понимают LLM. Во-вторых, придется наводить порядок в источниках данных: фиды, PIM, CRM, OMS и сервисные системы становятся частью одного контура, а не отдельными островами. В-третьих, AI-поиск товаров меняет саму точку контроля над воронкой: если раньше бренд мог рассчитывать, что пользователь увидит именно ту посадочную страницу, которую ему подготовили, теперь первым «мерчандайзером» все чаще становится внешний ИИ-ассистент. А он, как известно, не особенно уважает внутреннюю оргструктуру компании и тем более не читает презентации о цифровой трансформации.
Главный вопрос теперь не в том, придет ли автономная коммерция, а в том, кто успеет подготовить для нее инфраструктуру раньше конкурентов. Рост AI-ассистентов в покупательском пути уже виден в цифрах, но выигрывать будут не те, кто быстрее добавил очередной чат-виджет, а те, кто сумел соединить данные, процессы и команды в одну рабочую систему.