Огляд події
Стрімкий розвиток штучного інтелекту докорінно змінює роздрібну торгівлю, проникаючи в операції від взаємодії з клієнтами на передовій до аналітики бекенду. Центральним питанням сучасної дискусії є стратегічна необхідність для роздрібних торговців вийти за межі ізольованих експериментів і натомість впровадити ШІ в основу своїх бізнес-процесів. Цей зсув, підкреслений у недавньому лідерському матеріалі Раду Сендулеску, директора з аналітики даних та ШІ-сервісів компанії Zitec, підкреслює, що отримання відчутної цінності від ШІ вимагає не лише технологічного впровадження, але й надійної основи в організації даних, готовності системи та методичному плануванні. Підтримуючі дані галузі свідчать про те, що модернізація, керована ШІ, дає вимірювані бізнес-результати, такі як прискорення зростання доходів у 2,5 рази та значне покращення рентабельності інвестицій у продажі, при цьому персоналізований досвід та оптимізація процесів знаходяться на передньому плані.
Чому ця тенденція є важливою
Трансформація інфраструктури продуктових feed
Інтеграція ШІ в роздрібну торгівлю безпосередньо впливає на управління product feed — структуровані потоки даних, які забезпечують представлення онлайн-асортименту, рекламу та синдикацію. Підсилені здатністю ШІ автоматизувати тегування, виявляти невідповідності та динамічно оновлювати інформацію про продукти, feed стають більш точними та всеосяжними, ефективно усуваючи ручні помилки та зменшуючи зусилля з обслуговування. Генеровані моделі можуть поглинати та стандартизувати дані з багатьох джерел, консолідуючи записи інвентаризації та каталогу в узгоджені цифрові активи, що важливо для омніканальних стратегій та синхронізації в реальному часі на різних платформах. Product feed - NotPIM
Це стає дедалі важливішим, оскільки роздрібні торговці швидко розширюють асортимент: за даними Publicis Sapient, лише меншість (11%) лідерів роздрібної торгівлі інвестували в спеціальні рішення на основі ШІ, але ті, хто це робить, бачать досягнення не лише в ефективності, а й у точності та швидкості, з якою продукти перелічуються, оновлюються та відображаються. Ці досягнення сприяють прискоренню термінів виходу на ринок, дозволяючи вносити зміни в мерчандайзинг у реальному часі в міру зміни тенденцій або рівнів товарних запасів.
Еволюція стандартів каталогізації
Впровадження ШІ вимагає стандартизації каталогізації та насичених, структурованих метаданих product. Традиційні методи часто залишають роздрібних торговців з фрагментованими наборами даних, що охоплюють ERP, управління складом та платформи точок продажу. Централізація даних — важливий попередник успішного впровадження ШІ — забезпечує створення єдиних product-каталогів, які підтримують розширений пошук, фільтрацію та можливості персоналізації. Як підкреслюється в галузевих звітах Adobe та McKinsey, лідери ринку відрізняються тим, що об'єднують дані про клієнтів та продукти в усіх каналах, що дозволяє отримувати глибші знання та забезпечує більш складне складання контенту та оркестрування кампаній.
Крім того, оскільки ШІ-моделі генерують описи товарів, класифікують SKU та рекомендують покращення метаданих, ці системи забезпечують кращу якість та повноту контенту. Наприклад, інтелектуальне розпізнавання зображень та генерація природною мовою можуть збагатити product-карти релевантними атрибутами, інформацією про контекстне використання та пропозиціями щодо перехресного продажу, що раніше було практично неможливо масштабувати вручну.
Підвищення якості та повноти контенту
Вплив ШІ на якість контенту — особливо product-сторінок та цифрових активів — виражений. ШІ може збирати персоналізовані описи продуктів, аналізувати контент, згенерований користувачами, на предмет актуальності та настрою, а також автоматично заповнювати відсутні деталі, використовуючи навчені моделі. Звіт Adobe «AI and Digital Trends 2025» детально описує, як провідні роздрібні торговці віддають перевагу автоматизованому складанню контенту та персоналізації в реальному часі, при цьому 47% лідерів ринку створюють наскрізні ланцюжки поставок для персоналізованих активів.
ШІ також підтримує автоматизоване редагування зображень, генерацію відео та локалізацію мови, що робить можливим підтримку як якості, так і узгодженості, навіть при розширенні асортименту. За даними StartUs Insights, моделі глибокого навчання досліджують численні джерела даних про продукти та споживачів, створюючи більш насичені та привабливі product-сторінки, які підвищують коефіцієнт конверсії та знижують ризик повернення через неінформовані покупки.
Швидкість випуску асортименту
Одним з найбільш вражаючих результатів інфраструктури з підтримкою ШІ є збільшення швидкості виходу на ринок для нових продуктів. Роздрібні торговці з системами на основі ШІ можуть швидко додавати нові SKU, автоматизуючи такі кроки, як виявлення атрибутів, генерація опису, ціноутворення та перевірка відповідності. Оскільки електронна комерція рухається до мерчандайзингу в реальному часі, динамічне управління інвентаризацією та каталогом — підживлюване передбачуваною аналітикою та генеративними моделями — забезпечує більш швидке надходження нових асортиментів до споживачів та з вищою релевантністю.
Це прискорення також дозволяє створювати нюансовані, гіперперсоналізовані вітрини, де асортименти динамічно куруються на основі регіону, сезону та індивідуальної поведінки, підтримуючи як основні кампанії, так і швидкі продажі. Такі можливості безпосередньо відповідають очікуванням споживачів щодо негайності та різноманітності, в той же час стимулюючи тісніший зворотний зв'язок між маркетингом, закупівлями та функціями ланцюга поставок.
Розгортання no-code і автоматизації на основі ШІ
Демократизація ШІ каталізується поширенням no-code інструментів та попередньо навчених ШІ-рішень, які знижують технічний поріг для прийняття. Роздрібні торговці все частіше розгортають платформи, які забезпечують автоматизацію за принципом «перетягування», персоналізацію з урахуванням правил та миттєвий запуск кампаній без великих ресурсів розробки. За даними дослідження ринку, 45% роздрібних торговців активно використовують генеративний ШІ для управління клієнтським досвідом, тоді як багато інших тестують такі інструменти.
Платформи зараз пропонують автоматичну синдикацію даних product, адаптацію контенту каналу та робочі процеси публікації на різних платформах, що контролюються за допомогою інтуїтивно зрозумілих інтерфейсів. Цей перехід сприяє гнучким експериментам — наприклад, пілотним проєктам з аналізу зображень або персоналізованих рекомендацій — а також запрошує ширшу участь нетехнічного персоналу в управлінні контентом і завданнях мерчандайзингу. Рішення no-code дають роздрібним торговцям можливість переходити від реактивного пристосування до проактивних інновацій, усуваючи вузькі місця у запуску кампаній та управлінні асортиментом.
Синергія з регуляторними тенденціями та рамками довіри
Оскільки ШІ в роздрібній торгівлі масштабується, відповідність вимогам і прозорість є пріоритетними, особливо з рамками, такими як Акт ЄС про ШІ, що набуває чинності. Роздрібні торговці впроваджують системи для забезпечення прозорості, ведення журналів та управління ризиками, особливо для додатків, які безпосередньо впливають на споживачів. Для інфраструктури каталогу та контенту це означає систематичне документування того, як моделі ШІ отримують та обробляють дані про продукти, перевіряють їх точність та проводять регулярні аудити на предмет упередженості та справедливості. Ці заходи все частіше вимагаються не лише регуляторами, але й кінцевими користувачами, які очікують підзвітності в автоматизованих рекомендаціях та персоналізованих пропозиціях.
Виклики та перспективи
Незважаючи на очевидні переваги ШІ, залишаються деякі перешкоди. Багато роздрібних торговців все ще борються зі старими системами; 58% працюють на платформах електронної комерції старше п'яти років, створюючи проблеми з інтеграцією для нових ШІ-ініціатив. Якість даних, відокремлена інформація та відсутність єдиної архітектури обмежують віддачу від автоматизації. Більше того, в той час як лідери ринку демонструють удвічі більші показники впровадження ключових ШІ-вертикалей, понад чверть роздрібних торговців залишаються в режимі пілотування, стримувані невизначеністю рентабельності інвестицій, прогалинами в навичках та організаційною інерцією.
Однак, імпульс галузі передбачає агресивне інвестування в уніфікацію даних, гнучкість контенту та аналіз, керований ШІ, визначатиме успіх у найближчий період. Ключові напрямки для наступного етапу:
- Усунення розриву в досвіді за допомогою послідовних, пов’язаних омніканальних подорожей (Adobe for Business).
- Персоналізація в реальному часі та прогнозоване націлювання в усіх точках взаємодії з клієнтами.
- Прискорення автоматизованих, масштабованих робочих процесів контенту.
- Пріоритетність єдиних структур даних та безперервної аудиторії.
Оскільки роздрібні торговці орієнтуються в еволюції від експериментів до розгорнутого розгортання, ті, хто вирівнює свої операції з контентом, product feed та інфраструктуру для використання ШІ — водночас захищаючи прозорість і якість — найкраще позиціонуються для сталого зростання та лояльності клієнтів.
Джерела:
Publicis Sapient
Adobe for Business
Тенденції, висвітлені у звіті, зокрема перехід до управління product feed та каталогізації на основі ШІ, безпосередньо вирішують основні проблеми контенту електронної комерції. Ми в NotPIM визнаємо важливість надійної організації даних як основи для успішного впровадження ШІ. Наша платформа надає необхідні інструменти для роздрібних торговців для уніфікації даних, стандартизації каталогів та збагачення інформації про продукти, гарантуючи, що вони зможуть використовувати рішення ШІ в повному обсязі та підвищувати ефективність своїх операцій електронної комерції. Такий підхід дозволяє нашим клієнтам оптимізувати інтеграцію інструментів ШІ, що дає їм змогу швидко адаптуватися до змін ринку.