Аналітики з міжнародної консалтингової групи SCG прогнозують, що до 2030 року штучний інтелект забезпечить до 5,8 трильйона рублів загального доходу російських ритейлерів, що становитиме приблизно 5,5% обороту галузі. Цей прогноз збігається з очікуваннями, що електронна комерція становитиме до 30% роздрібного ринку Росії до цього року, прискорюючи впровадження технологій на основі ШІ в торговельних операціях.
Наразі вісім з десяти найбільших російських ритейлерів використовують ШІ переважно для оптимізації логістики, прогнозування попиту та персоналізації клієнтського досвіду. Однак загальноринкове проникнення такої технології є більш скромним, лише третина всіх роздрібних гравців активно застосовує ШІ в основних процесах. За даними SCG, ці три сфери — персоналізація, прогнозування попиту та оптимізація логістики — є основою цифрової зрілості галузі та визначені як основні драйвери зростання виторгу. Цілеспрямовані випадки використання включають персоналізовані рекомендації, які, як було показано, збільшують виторг на 10–15% і підвищують лояльність клієнтів до 25%. Аналогічно, прогнозування попиту на основі ШІ скоротило витрати на зберігання на 15–20% та прискорило оборот запасів, а ініціативи з оптимізації логістики скоротили транспортні витрати на 10–25%.
Розширювана економічна роль ШІ в російській роздрібній торгівлі
Прогнозоване збільшення виторгу в роздрібній торгівлі на 5,8 трильйона рублів підкреслює системну трансформацію, де ШІ виступає як мультиплікатор продуктивності, так і каталізатор модернізації процесів. Додатковий аналіз галузі вказує на те, що роздрібна торгівля є одним з найбільш сприятливих секторів для розгортання ШІ в Росії, враховуючи широкий доступ до даних про транзакції, швидкий час циклу та культуру постійної оптимізації. Хоча великі компанії були піонерами, масштабування ініціатив ШІ залишається викликом для ширшого ринку. Дані від Yakov & Partners та Nielsen свідчать, що близько 70% великих ритейлерів вже інвестують в ШІ, виділяючи в середньому 1,1% виторгу на ці проєкти. Проте лише 12% ритейлерів досягли повномасштабного розгортання, при цьому більшість впроваджень залишаються на пілотному або функціональному рівні (Generative AI promises 160 billion rubles in profit for the Russian retail sector — ICF-Expo).
Регуляторне середовище Росії стає все більш сприятливим для ШІ в комерції, при цьому державні стимули тепер прив'язані до цифровізації та впровадження штучного інтелекту. Національні прогнози ринку ШІ передбачають значне зростання як у рішеннях, специфічних для роздрібної торгівлі, так і в ширшій бізнес-екосистемі. До 2030 року прогнозується, що російський ринок ШІ досягне $40,67 мільярда доларів США, що буде стимулюватися автоматизацією підприємств, покращеними можливостями обробки даних та державними ініціативами цифрової трансформації (IMARC Group).
Наслідки для e-commerce: інфраструктура та робочі процеси з контентом
Розширення використання ШІ в російській роздрібній торгівлі має прямий трансформаційний вплив на ланцюг поставок e-commerce, зокрема на керування feed-ами продуктів, стандарти каталогізації, якість product card, швидкість запуску асортименту та впровадження no-code workflow:
Product Feeds: ШІ забезпечує динамічне збагачення та оновлення feed-ів продуктів у реальному часі, автоматизуючи класифікацію, присвоєння атрибутів та виявлення помилок у великих, часто змінюваних інвентарях e-commerce. Автоматизоване зіставлення між постачальниками та схемами маркетплейсу забезпечує більшу узгодженість та сумісність, що, коли e-commerce досягає 30% частки від загальної роздрібної торгівлі, стає критично важливим для операційного масштабу.
Стандарти каталогізації: Збільшення залежності від інструментів структуризації на основі ШІ сприяє впровадженню універсальних рамок каталогізації, оскільки алгоритми вимагають стандартизованого вхідного сигналу для отримання високоякісного вихідного сигналу. Це усуває розрив між фрагментованою інформацією постачальників та вимогами маркетплейсів, закладаючи основу для міжгалузевої взаємодії та покращеної видимості.
Якість та повнота Product Card: ШІ відіграє ключову роль у створенні, перевірці та оптимізації описів продуктів, зображень та технічних специфікацій. Системи розпізнавання зображень на основі нейронних мереж та обробки природної мови автоматизують створення та перевірку контенту, гарантуючи, що product card залишаються як комплексними, так і точними, що є основним рушієм збільшення продажів та зменшення повернень. Загальногалузеве впровадження таких інструментів підвищує загальну якість каталогу та підтримує більш складні функції пошуку, фільтрації та рекомендацій.
Швидкість запуску асортименту: Завдяки автоматизації рутинного створення контенту та категоризації, ШІ значно скорочує час виходу на ринок нових SKU. No-code AI платформи дають змогу нетехнічним співробітникам створювати або редагувати product listings з мінімальною підготовкою, зменшуючи вузькі місця та дозволяючи швидке розширення інвентарю в пікові періоди або у відповідь на нові тенденції.
No-code та AI-driven Workflow: Зростаюча доступність no-code інструментів на основі ШІ демократизує автоматизацію — надаючи можливість командам мерчандайзингу, маркетингу та операцій розгортати, оптимізувати та повторювати бізнес-процеси без необхідності залучення ресурсів розробників програмного забезпечення. Цей зсув не тільки знижує бар'єри для входу для менших ритейлерів, але й прискорює організаційний процес навчання, впроваджуючи експерименти на основі ШІ у повсякденну діяльність.
Ключові тенденції та зворотний зв'язок з ринку
Визначальною рисою розгортання ШІ в російській e-commerce є його подвійний акцент: оптимізація надходжень та скорочення витрат. Аналітично підкріплені стратегії персоналізації забезпечують вимірювані вигоди в утриманні клієнтів та розміру кошика, тоді як прогнозування попиту та оптимізація логістики звільняють оборотний капітал та скорочують операційні накладні витрати. Провідні гравці послідовно повідомляють про значне підвищення ефективності та покращення конкурентоспроможності після інтеграції інструментів ШІ в свої основні бізнес-процеси (Artificial Intelligence (Russian market) — TAdviser).
Незважаючи на ці переваги, галузеві експерти підкреслюють наявні бар'єри: високоякісні навчальні дані залишаються дорогими, технічна експертиза розподілена нерівномірно, а дефіцит інфраструктури — особливо в операціях машинного навчання — перешкоджає повномасштабному впровадженню. Тим не менш, траєкторія ШІ в російській роздрібній торгівлі визначається потужною державною підтримкою, швидким розширенням ринку e-commerce та зростаючим культурним прийняттям автоматизованих сервісів (Russia Artificial Intelligence Market — IMARC Group).
Зокрема, розширений пошук (візуальний та голосовий) та механізми рекомендацій у реальному часі швидко стають стандартними компонентами досвіду e-commerce. Такі функції ще більше стимулюють продажі та лояльність за допомогою більш глибокої персоналізації та більш інтуїтивно зрозумілої навігації, позиціонуючи ШІ не тільки як тактичну перевагу, а й як структурний елемент інфраструктури цифрової комерції (AI in Retail Market Report 2030 — Knowledge Sourcing Intelligence).
Оскільки російські ритейлери дивляться у 2030 рік та далі, ШІ виступає як фундаментальна технологія — невід’ємна як для операційного керівництва, так і для чутливості до ринку. Поточна цифрова трансформація сектору характеризується циклом зворотного зв'язку, де передова автоматизація породжує багатші дані, які, у свою чергу, живлять більш потужні рішення ШІ, встановлюючи нову базову лінію ефективності, залученості та інновацій у всій галузі.
Прогнози щодо інтеграції ШІ в російську e-commerce підкреслюють критичну потребу у надійному керуванні інформацією про продукти. Оскільки ШІ перетворює ландшафт даних про продукти, від збагачення до каталогізації, здатність керувати цими даними, адаптувати та масштабувати їх стає першорядною. NotPIM забезпечує централізовану платформу для оптимізації цих робочих процесів на основі ШІ шляхом автоматизації управління feed-ами, забезпечення якості даних та сприяння безшовної інтеграції через кілька каналів. Це не тільки оптимізує поточні процеси, але й готує бізнес до майбутніх вимог епохи роздрібної торгівлі на основі ШІ. Ефективне використання ШІ починається з наявних чистих, доступних та високоякісних даних про продукти — основна компетенція, яку надає NotPIM.