Розничные организации по всему миру переживают фундаментальный сдвиг в подходе к маркетингу и мерчандайзингу, и искусственный интеллект становится центральным столпом этой трансформации. Эта тенденция отражает более широкое признание того, что ИИ больше не является вспомогательным инструментом, а является базовой инфраструктурой, через которую должны функционировать современные розничные операции. Этот сдвиг охватывает все: от сегментации клиентов и персонализированного таргетинга до динамического создания контента и оптимизации кампаний в режиме реального времени, меняя весь путь клиента от открытия до покупки.
Масштаб этой трансформации поразителен. Ожидается, что расходы на розничную рекламу достигнут 60 миллиардов долларов в 2025 году и вырастут до 100 миллиардов долларов к 2028 году, причем ИИ будет основным двигателем этого взрывного роста. Что отличает этот момент от предыдущих волн розничных инноваций, так это одновременность изменений: розничные продавцы внедряют ИИ не последовательно или в изолированных областях, а сразу в нескольких взаимосвязанных точках соприкосновения — от спонсируемого размещения продуктов на платформах электронной коммерции до цифровых экранов в магазинах и таргетинга за пределами сайта через открытый Интернет.
Сближение возможностей, управляемых ИИ
Внедрение ИИ в розничный маркетинг и мерчандайзинг происходит в нескольких отдельных, но глубоко взаимосвязанных областях. В области таргетинга аудитории ИИ позволяет розничным продавцам переходить от демографических приближений к поведенческому прогнозированию и моделированию предпочтений. Вместо того, чтобы расставлять широкие сети, бренды теперь могут сегментировать аудиторию с помощью того, что практики называют «хирургической точностью», прогнозируя не просто то, кто может купить, но и какие продукты им понравятся, в какой момент цикла рассмотрения и через какой канал они наиболее отзывчивы.
Оптимизация в реальном времени представляет собой еще одно критическое измерение. В то время как маркетинговые кампании исторически планировались на недели или месяцы вперед, а показатели эффективности появлялись постфактум, системы ИИ теперь постоянно корректируют стратегии ставок, варианты креатива и решения о размещении. Это устраняет задержку между действием и пониманием, позволяя маркетологам реагировать на сигналы эффективности почти мгновенно, а не ждать ежеквартальных или ежемесячных обзоров.
Персонализация в масштабе, которая долгое время оставалась теоретическим идеалом в розничной торговле, теперь становится оперативно возможной. Системы на базе ИИ генерируют рекомендации по продуктам, адаптированные к индивидуальным историям просмотров и покупок, динамизируют цены на основе сигналов спроса и сегментов клиентов и даже создают рекламные материалы, настроенные для разных сегментов аудитории. То, что раньше было достижимо только с помощью ручной курации для наиболее ценных клиентов, теперь можно развернуть для всей клиентской базы.
Проблема инфраструктуры продукта
Эта эволюция имеет глубокие последствия для того, как розничные продавцы должны структурировать свою работу с данными о продуктах и контентом. Эффективность персонализации и таргетинга на основе ИИ полностью зависит от качества, полноты и актуальности базовой информации о продуктах. Стандартные товарные ленты — структурированные файлы данных, которые используются на платформах электронной коммерции, в системах сравнения цен и рекламных системах — теперь должны соответствовать значительно более высоким стандартам точности и детализации. Рассмотрим механику рекомендаций на базе ИИ. Эти системы собирают атрибуты продукта, описания, изображения, цены, доступность и поведенческие сигналы для создания предложений. Когда данные о продукте неполны, непоследовательны или устарели, рекомендации ухудшаются пропорционально. Отсутствующее измерение продукта, непоследовательная категоризация в каталоге или устаревшая информация об инвентаре напрямую подрывают способность системы ИИ эффективно функционировать.
Давление усиливается, когда розничные продавцы одновременно работают в нескольких каналах и точках соприкосновения. Продукт, представленный в рекламе Amazon Sponsored Product, должен иметь одинаковые атрибуты и описания на собственном веб-сайте розничного продавца, в списках на торговой площадке, в мобильном приложении и во внутримагазинных системах. Несоответствия создают трения и подрывают доверие. Системы ИИ, пытающиеся унифицировать данные о клиентах в разных каналах, сталкиваются именно с такого рода конфликтами, и их разрешение требует либо ручного вмешательства — дорогостоящего и медленного — либо надежных рамок управления данными, которые предотвращают возникновение несоответствий.
Скорость контента и включение No-code
Возможно, наиболее острая проблема, с которой розничные продавцы столкнутся в 2025 году, связана с объемом контента и его качеством. Маркетинговые организации сообщают, что испытывают одновременное давление, чтобы увеличить производство контента в нескольких каналах, одновременно улучшая коэффициенты конверсии и показатели вовлеченности. Масштабирование контента за счет одной лишь силы — простого опубликования большего количества вариантов — окажется неэффективным, если этот контент не будет иметь отношения к делу или не приведет к действию.
Генеративный ИИ решает эту проблему, выполняя роль усилителя для создания контента. Вместо того чтобы заменять принятие стратегических решений человеком, он усиливает человеческое направление с помощью машинного масштаба исполнения. Маркетологи могут устанавливать руководство по бренду, структуру позиционирования продукта и стратегии контента; затем системы ИИ генерируют варианты, тестируют их и дорабатывают на основе сигналов производительности. Это разделение труда позволяет командам сохранять человеческий надзор и стратегическую согласованность, резко увеличивая скорость вывода продукции.
Платформы No-code и low-code еще больше расширяют эту демократизацию. Персонал маркетинга и мерчандайзинга без технического опыта теперь может настраивать рабочие процессы генерации контента на основе ИИ, сегментации аудитории и оптимизации кампаний через визуальные интерфейсы. Это снижает зависимость от инженерных ресурсов и ускоряет циклы экспериментов — критические преимущества в конкурентной розничной среде, где скорость выхода на рынок все больше определяет захват рынка.
Фрагментация данных и императивы унификации
Несмотря на эти возможности, розничные продавцы выявляют постоянные структурные препятствия. Примерно 42 процента розничных организаций сообщают, что они объединяют данные о клиентах в разных каналах, чтобы создать всеобъемлющие, действенные профили покупателей. Это формулирование — выделение 42 процентов, а не празднование их прогресса — неявно признает, что оставшиеся 58 процентов по-прежнему работают с фрагментированными представлениями о клиентах. Разобщенные точечные решения, организационные бункеры и устаревшие архитектуры систем создают то, что практики называют «разрывами в данных», которые подрывают бесшовную персонализацию в реальном времени.
Последствия фрагментации распространяются на работу с продуктами. Когда данные о клиентах остаются изолированными по каналам, рекомендации и решения о персонализации не имеют полного контекста. Поведение покупателя в мобильном приложении может не информировать о предложениях продуктов на веб-сайте. История покупок может не соединяться с маркетинговыми кампаниями по электронной почте. Уровни запасов могут не синхронизироваться с системами динамического ценообразования. Каждое разъединение представляет собой упущенную возможность предоставить релевантный опыт и, что более важно, вводит логические несоответствия, которые снижают производительность системы ИИ.
Розничные продавцы, решающие эту проблему, уделяют приоритетное внимание расширенной сегментации клиентов, прогностическому моделированию для прогнозирования поведения и улучшенным возможностям обработки данных в реальном времени. Эти инвестиции требуют не только внедрения технологий, но и организационной реструктуризации — разрушения барьеров между маркетингом, мерчандайзингом, технологиями и функциями цепочки поставок, которые исторически работали независимо. Чтобы предотвратить несоответствия и улучшить управление данными, розничные продавцы могут изучить инструменты для эффективного управления product feed.
Каталог как стратегическая инфраструктура
Каталог продуктов сам по себе становится действительно стратегической инфраструктурой в этом контексте, а не просто оперативной необходимостью. Розничные продавцы, инвестирующие в качество каталога — обеспечивающие всеобъемлющие атрибуты продукта, точную категоризацию, последовательные описания в разных каналах и быстрые обновления, отражающие изменения инвентаризации и ассортимента, — создают конкурентные преимущества, которые со временем усиливаются. Качественные каталоги позволяют системам ИИ функционировать более эффективно, обеспечивая лучшие рекомендации, более точный таргетинг и улучшенные коэффициенты конверсии. Они уменьшают операционные трения, сводя к минимуму конфликты данных и ручное согласование. Они ускоряют вывод новых продуктов и изменений ассортимента на рынок, поскольку данные беспрепятственно перетекают из исходных систем через приложения мерчандайзинга в каналы, ориентированные на клиентов. Они обеспечивают основу, на которой зависят унифицированные данные о клиентах и персонализация в реальном времени.
И наоборот, розничные продавцы с неполными или непоследовательными каталогами обнаруживают, что их инвестиции в ИИ неэффективны. Модели машинного обучения, обученные на плохих данных, выдают плохие результаты. Механизмы персонализации не могут эффективно функционировать с отсутствующими атрибутами. Системы динамического ценообразования испытывают трудности с неполными иерархиями продуктов. Инвестиции в инфраструктуру ИИ становятся менее ценными, когда базовые данные о продуктах не могут поддерживать то, что требуют эти системы.
Последствия для оперативного ускорения
Сближение этих тенденций предполагает, что конкурентная динамика розничной торговли в 2025 году все больше вознаграждает операционное превосходство в управлении информацией о продуктах и оркестровке данных. Розничные продавцы, получающие непропорциональную выгоду от инвестиций в ИИ, вероятно, будут теми, кто одновременно инвестирует в качество каталога, управление данными, интеграцию каналов и инфраструктуру контента — а не просто развертывает точечные решения ИИ. Это усиливает преимущество, уже имеющееся у крупных розничных продавцов с развитыми технологическими возможностями. Более мелкие розничные продавцы и розничные продавцы среднего звена сталкиваются с проблемой внедрения этих интегрированных систем с более ограниченными ресурсами. Препятствием для эффективного развертывания ИИ является не просто лицензирование программного обеспечения; это требует фундаментальных изменений в практике работы с данными, организационных структурах и операционных процессах. Организации, успешно преодолевшие этот переход, смогут захватить долю у конкурентов, которые медленнее адаптируются.
Стратегическое значение очевидно: в 2025 году и далее успех в розничной торговле все больше зависит от совершенства в непривлекательной инфраструктуре — данных о продуктах, интеграции данных о клиентах, системах управления контентом и платформах автоматизации no-code — которая позволяет системам ИИ функционировать в полную силу. Розничные продавцы, которые наглядно и систематически инвестируют в эти основы, а не преследуют ИИ как поверхностную маркетинговую тактику, скорее всего, сохранят конкурентное преимущество по мере развития рынка. Для обеспечения качества, полноты и согласованности предприятиям необходима стратегия управления своим контентом о продуктах, которая также включает решение часто упускаемой из виду области плохих описаний продуктов. Внедрение правильной технологии может обеспечить значительное конкурентное преимущество. Для компаний, ищущих инструменты для помощи, одним из вариантов должно быть рассмотрение программы обработки прайс-листов, чтобы автоматизировать некоторые задачи. Мало того, что предприятия хотят быть уверены в том, что их предложения хорошо представлены клиентам, им также нужен способ хорошо управлять этими предложениями. При рассмотрении вопроса о структурировании данных о продуктах рекомендуется изучить варианты CSV-формата.
Растущая зависимость от ИИ для маркетинга и мерчандайзинга подчеркивает решающую роль качества данных о продуктах. Это идеально соответствует миссии NotPIM по оказанию помощи компаниям электронной коммерции в оптимизации управления информацией о продуктах. Упрощая процесс преобразования, обогащения и унификации feed-ов данных, NotPIM позволяет розничным продавцам предоставлять исчерпывающие и точные данные о продуктах для приложений, управляемых ИИ, что в конечном итоге максимизирует их рентабельность инвестиций в эти инвестиции. Обеспечение целостности данных больше не просто лучшая практика, а основополагающее требование для успеха.