Готовность потребителей к покупкам с использованием ИИ
Новое исследование, проведенное среди 2000 потребителей в США и Великобритании, выявило высокий спрос на ИИ в онлайн-шоппинге: 72% респондентов ожидают, что ИИ-ассистенты повысят эффективность за счет таких функций, как оповещения о сделках (59%), персонализированные рекомендации (51%) и идеи для подарков (44%). Однако доверие остается хрупким: 69% готовы покинуть платформу после одной нерелевантной рекомендации, 24% обеспокоены обработкой данных и 21% — если ИИ принимает решения без участия пользователя.[8]
Ранние последователи, особенно в возрастной группе 25–34 лет (59% от общего уровня использования в 34%), демонстрируют большую положительную динамику: 77% из них больше доверяют брендам, предлагающим ИИ-ассистентов. Среди них 81% согласны с тем, что ИИ формирует полные корзины для особых случаев, а 88% ценят предложения по комплектам, что свидетельствует о переходе к более сложным задачам.
Растущее внедрение и поколенческие сдвиги
Использование ИИ в UK-шоппинге выросло вдвое по сравнению с прошлым годом — с 12% до 28%, лидерами стали представители поколения Z (43%) и миллениалы (42%), причем 18% представителей поколения Z и 15% миллениалов впервые воспользовались этой технологией за последний год.[2][3] Почти половина британских покупателей (44%) готовы к тому, чтобы ИИ обрабатывал весь процесс покупки, включая совершение покупок, после установки предпочтений, таких как бюджет и характеристики товара, — этот показатель возрастает до 49% для миллениалов, 41% для поколения Z и 42% для поколения X.[2]
Ритейлеры стремятся соответствовать этому тренду: 84% готовы к завершению покупок с помощью ИИ, а 49% отдают этому приоритет; 50% планируют расширение ИИ для улучшения качества обслуживания клиентов.[2] Британцы в возрасте до 45 лет на 30% открыты к использованию ИИ в качестве личных агентов для рекомендаций, проверок доставки и покупок.[7] В глобальном масштабе 78% потребителей недавно пользовались ИИ-инструментами, такими как ChatGPT, а среди пользователей до 35 лет этот показатель достигает 93%.[7]
Последствия для инфраструктуры электронной коммерции
Этот спрос оказывает давление на продуктовые ленты (product feeds), где нерелевантный вывод данных из-за плохого качества данных приводит к оттоку клиентов в 69% случаев. Высококачественные ленты, насыщенные такими атрибутами, как варианты, цены и совместимость, становятся необходимыми для релевантности ИИ, поскольку неполные данные усиливают ошибки в рекомендациях в режиме реального времени.
Стандарты каталогизации должны развиваться для поддержки агентного ИИ, уделяя особое внимание структурированным схемам для атрибутов, выходящих за рамки базовых (например, соответствие случаю, потенциал комплектации). Устаревшие несоответствия замедляют обучение ИИ, увеличивая разрыв в готовности, когда только 27% британских ритейлеров считают стеки масштабируемыми для автономного опыта.
Качество и полнота карточек товаров (product cards) напрямую влияют на доверие: скудные описания или отсутствие изображений подрывают ожидания персонализированных рекомендаций на 51%, в то время как полные метаданные обеспечивают активные предложения по комплектам (88% привлекательность для ранних последователей). Ритейлеры, прогнозирующие рост онлайн-продаж в 2026 году (80% в Великобритании), связывают ИИ с конверсией, но пробелы в навыках и соответствие нормативным требованиям препятствуют реализации.[1][6]
Ускорение с помощью no-code и инструментов ИИ
No-code платформы преодолевают барьеры для внедрения, обеспечивая быструю оптимизацию feed и интеграцию ИИ без больших затрат на разработку — это критически важно, поскольку 90% мировых ритейлеров планируют тратить средства на ИИ для операций.[6] Эти инструменты автоматизируют обогащение каталога, ускоряя обновление ассортимента в соответствии с динамичными запросами потребителей, например, о снижении цен (59% спроса).
No-code на базе ИИ обеспечивает защиту с первого взаимодействия, обеспечивая ответственность за данные (24% обеспокоенности) за счет анонимизированного обучения. Это поддерживает скорость: более быстрая индексация обновленных каталогов позволяет идти в ногу с 44% готовностью к сквозной автоматизации, превращая первоначальное доверие (77%) в повторное взаимодействие.[2]
Internet Retailing; Adyen Retail Report 2026.
С точки зрения NotPIM, это исследование подчеркивает критическую поворотную точку для электронной коммерции. Ожидания потребителей от покупок с использованием ИИ растут, но эффективность этих инструментов зависит от качества данных о продуктах. Ритейлеры должны уделять первостепенное внимание высококачественным продуктовым лентам, чтобы удовлетворить этот спрос и укрепить доверие клиентов. NotPIM предоставляет no-code решение для обогащения и стандартизации данных о продуктах, позволяя компаниям быстро адаптироваться и уверенно внедрять улучшенный ИИ-опыт. Качество данных о продуктах обсуждается на протяжении всей этой статьи. Управление этими данными является ключевым элементом инфраструктуры электронной коммерции. Узнайте, как лучше понимать свои данные, из наших статей о product feeds на /blog/product_feed/. Кроме того, для лучшего управления данными прочитайте больше, чтобы улучшить свое понимание как создавать продающие описания продуктов. При эффективном управлении данными о ваших продуктах вы лучше подготовлены к работе с программой обработки прайс-листов.