Обзор события
Быстрое развитие искусственного интеллекта коренным образом меняет розничный сектор, проникая в операции от взаимодействия с клиентами до бэкенд-аналитики. Центральным в текущей дискуссии является стратегическая необходимость для ритейлеров выйти за рамки изолированных экспериментов и вместо этого внедрить ИИ в основу своих бизнес-процессов. Этот сдвиг, подчеркнутый в недавних аналитических материалах Раду Сэндулеску, директора по аналитике данных и услугам ИИ в Zitec, подчеркивает, что получение ощутимой ценности от ИИ требует не только технологического внедрения, но и надежной основы в организации данных, готовности системы и методичного планирования. Поддерживающие отраслевые данные указывают на то, что модернизация, управляемая ИИ, приносит измеримые результаты для бизнеса, такие как ускорение роста выручки в 2,5 раза и значительное улучшение рентабельности инвестиций в продажи, при этом персонализированный опыт и оптимизация процессов находятся на переднем крае.
Почему эта тенденция важна
Трансформация инфраструктуры продуктовых feed'ов
Интеграция ИИ в розничную торговлю напрямую влияет на управление продуктовыми feed'ами — структурированные потоки данных, обеспечивающие представление ассортимента онлайн, рекламу и синдикацию. Улучшенные способности ИИ автоматизировать тегирование, обнаруживать несоответствия и динамически обновлять информацию о продуктах делают feed'ы более точными и полными, эффективно устраняя ручные ошибки и сокращая трудозатраты на обслуживание. Генеративные модели могут обрабатывать и стандартизировать данные из множества источников, консолидируя записи об инвентаризации и каталоге в целостные цифровые активы, что необходимо для многоканальных стратегий и синхронизации в режиме реального времени на разных платформах. Product feed - NotPIM
Это становится все более важным, поскольку ритейлеры быстро расширяют ассортимент: по данным Publicis Sapient, только меньшинство (11%) руководителей розничной торговли инвестировали в собственные ИИ-решения, но те, кто это делает, видят улучшения не только в эффективности, но и в точности и скорости, с которой продукты перечисляются, обновляются и отображаются. Эти достижения облегчают более быстрое выведение на рынок, позволяя вносить изменения в мерчендайзинг в режиме реального времени по мере изменения тенденций или уровней запасов.
Эволюция стандартов каталогизации
Внедрение ИИ требует стандартизированной каталогизации и насыщенных, структурированных метаданных продукта. Традиционные методы часто оставляют ритейлеров с фрагментированными наборами данных, охватывающими ERP, управление складом и платформы point-of-sale. Централизация данных — важный предварительный этап для успешного внедрения ИИ — позволяет создавать унифицированные продуктовые каталоги, поддерживающие расширенный поиск, фильтрацию и возможности персонализации. Как подчеркивается в отраслевых отчетах Adobe и McKinsey, лидеры рынка выделяются тем, что объединяют данные о клиентах и продуктах по всем каналам, что позволяет получать более глубокую информацию и обеспечивает более сложную сборку контента и оркестровку кампаний.
Кроме того, поскольку ИИ-модели генерируют описания продуктов, классифицируют SKU и рекомендуют улучшения метаданных, эти системы повышают качество и полноту контента. Например, интеллектуальное распознавание изображений и генерация естественного языка могут обогащать product card'ы соответствующими атрибутами, информацией о контекстном использовании и предложениями по перекрестным продажам, что ранее было непрактично масштабировать вручную.
Повышение качества и полноты контента
Влияние ИИ на качество контента — особенно страницы продуктов и цифровые активы — выражено. ИИ может собирать персонализированные описания продуктов, анализировать пользовательский контент на предмет релевантности и настроений, а также автоматически заполнять недостающие детали, используя обученные модели. Отчет Adobe «AI and Digital Trends 2025» подробно описывает, как ведущие ритейлеры уделяют приоритетное внимание автоматизированной сборке контента и персонализации в режиме реального времени, при этом 47% лидеров рынка создают сквозные цепочки поставок для персонализированных активов.
ИИ также поддерживает автоматизированное редактирование изображений, создание видео и языковую локализацию, что позволяет поддерживать качество и согласованность даже при расширении ассортимента. По данным StartUs Insights, модели глубокого обучения изучают множественные источники данных о продуктах и потребителях, создавая более насыщенные и привлекательные страницы продуктов, которые повышают коэффициенты конверсии и снижают риск возврата из-за неверных покупок.
Скорость вывода ассортимента
Одним из наиболее поразительных результатов инфраструктуры с поддержкой ИИ является увеличение скорости выхода на рынок новых продуктов. Ритейлеры с системами на базе ИИ могут быстро добавлять новые SKU, автоматизируя такие шаги, как обнаружение атрибутов, создание описаний, ценообразование и проверка соответствия требованиям. По мере того, как электронная коммерция движется к мерчендайзингу в режиме реального времени, динамическое управление инвентаризацией и каталогом — подпитываемое прогнозной аналитикой и генеративными моделями — гарантирует, что новые ассортименты быстрее достигнут потребителей и с большей релевантностью.
Это ускорение также обеспечивает нюансированные, гиперперсонализированные витрины, где ассортименты динамически курируются в зависимости от региона, сезона и индивидуального поведения, поддерживая как основные кампании, так и флэш-распродажи. Такие возможности напрямую отвечают ожиданиям потребителей относительно немедленности и разнообразия, в то же время обеспечивая более тесные циклы обратной связи между маркетингом, закупками и функциями цепочки поставок.
Развертывание no-code и автоматизации на базе ИИ
Демократизация ИИ катализируется распространением no-code инструментов и предварительно обученных ИИ-решений, которые снижают технический порог для внедрения. Ритейлеры все чаще развертывают платформы, которые обеспечивают автоматизацию по принципу перетаскивания, персонализацию, управляемую правилами, и мгновенный запуск кампаний без значительных ресурсов для разработки. Согласно исследованию рынка, 45% ритейлеров активно используют генеративный ИИ для управления клиентским опытом, в то время как многие другие тестируют такие инструменты.
Платформы теперь предлагают автоматическую синдикацию данных о продуктах, адаптацию контента каналов и рабочие процессы публикации на разных платформах, управляемые с помощью интуитивно понятных интерфейсов. Этот переход способствует гибким экспериментам — таким как пилотные проекты по анализу изображений или персонализированным рекомендациям — а также приглашает более широкое участие нетехнического персонала в управлении контентом и задачах мерчендайзинга. No-code решения позволяют ритейлерам переходить от реактивной адаптации к активным инновациям, решая узкие места в запуске кампаний и управлении ассортиментом.
Синергия с нормативными тенденциями и основами доверия
По мере масштабирования ИИ в розничной торговле соответствие требованиям и прозрачность становятся приоритетами — особенно с вступлением в силу таких рамок, как Акт ЕС об ИИ. Ритейлеры внедряют системы прозрачности, ведения журналов и управления рисками, особенно для приложений, оказывающих прямое влияние на потребителей. Для инфраструктуры каталогов и контента это означает систематическое документирование того, как ИИ-модели получают и обрабатывают данные о продуктах, подтверждая точность и проводя регулярные аудиты на предмет предвзятости и справедливости. Эти меры все чаще требуются не только регулирующими органами, но и конечными пользователями, которые ожидают подотчетности в автоматических рекомендациях и персонализированных предложениях.
Проблемы и перспективы
Хотя преимущества ИИ очевидны, остается несколько препятствий. Многие ритейлеры до сих пор борются с устаревшими системами; 58% работают на платформах электронной коммерции, которым более пяти лет, что создает проблемы интеграции для новых ИИ-инициатив. Качество данных, изолированная информация и отсутствие единой архитектуры ограничивают отдачу от автоматизации. Кроме того, в то время как лидеры рынка демонстрируют в два раза большую скорость внедрения в ключевых ИИ-вертикалях, чем отстающие коллеги, более четверти ритейлеров остаются в режиме пилотирования, сдерживаемые неопределенным ROI, пробелами в навыках и организационной инерцией.
Тем не менее, импульс в отрасли предполагает, что агрессивные инвестиции в унификацию данных, гибкость контента и аналитику на основе ИИ определят успех в предстоящий период. Основные направления деятельности на следующем этапе:
- Устранение разрыва в опыте с последовательными, связанными многоканальными взаимодействиями (Adobe for Business).
- Персонализация в режиме реального времени и прогнозируемое таргетирование по всем точкам соприкосновения с клиентами.
- Ускорение автоматизированных, масштабируемых рабочих процессов контента.
- Приоритизация унифицированных структур данных и непрерывной аудируемости.
По мере того, как ритейлеры переходят от экспериментов к масштабному развертыванию, те, кто согласовывает свои контент-операции, продуктовые feed'ы и инфраструктуру для использования ИИ — при одновременной защите прозрачности и качества — лучше всего подготовлены для устойчивого роста и лояльности клиентов.
Источники:
Publicis Sapient
Adobe for Business
Тенденции, выделенные в отчете, в частности, переход к управлению продуктовыми feed'ами и каталогизацией на базе ИИ, напрямую решают основные проблемы в e-commerce контенте. В NotPIM мы признаем важность надежной организации данных как основы для успешного внедрения ИИ. Наша платформа предоставляет ритейлерам необходимые инструменты для унификации данных, стандартизации каталогов и обогащения информации о продуктах, гарантируя, что они смогут в полной мере использовать ИИ-решения и повысить эффективность своих операций в электронной коммерции. Такой подход позволяет нашим клиентам оптимизировать интеграцию ИИ-инструментов, позволяя им быстро адаптироваться к изменениям рынка.