Організації роздрібної торгівлі в усьому світі зазнають кардинальних змін у своєму підході до маркетингу та мерчандайзингу, а штучний інтелект стає центральним стовпом цієї трансформації. Ця тенденція відображає ширше визнання того, що штучний інтелект більше не є додатковим інструментом, а натомість є основоположною інфраструктурою, через яку повинні функціонувати сучасні роздрібні операції. Ця зміна охоплює все: від сегментації клієнтів і персоналізованого націлювання до динамічного створення контенту та оптимізації кампанії в реальному часі, змінюючи всю подорож клієнта від відкриття до покупки.
Масштаб цієї трансформації вражає. Прогнозується, що витрати на роздрібні медіа досягнуть 60 мільярдів доларів США у 2025 році та зростуть до 100 мільярдів доларів США до 2028 року, при цьому штучний інтелект буде основним двигуном цього вибухового росту. Що відрізняє цей момент від попередніх хвиль інновацій у роздрібній торгівлі, так це одночасність змін: роздрібні торговці впроваджують штучний інтелект не послідовно або в окремих кишенях, а радше в декількох, взаємопов'язаних точках дотику — від спонсорованих розміщень товарів на платформах електронної комерції до цифрових екранів у магазинах та націлювання за межами сайту у відкритому Інтернеті.
Конвергенція можливостей, керованих штучним інтелектом
Впровадження штучного інтелекту в роздрібний маркетинг і мерчандайзинг відбувається в декількох окремих, але тісно взаємопов'язаних областях. У сфері націлювання на аудиторію штучний інтелект дозволяє роздрібним торговцям вийти за межі демографічних наближень до прогнозування поведінки та моделювання вподобань. Замість того, щоб кидати широкі сіті, бренди тепер можуть сегментувати аудиторію з тим, що практики називають «хірургічною точністю», передбачаючи не просто, хто може здійснити покупку, а які товари їм подобаються, у який момент їхнього циклу розгляду та через який канал вони найбільш чутливі.
Оптимізація в реальному часі представляє ще один критичний вимір. Якщо маркетингові кампанії історично планувалися на тижні або місяці вперед, а показники результативності надходили вже після цього, системи штучного інтелекту зараз постійно коригують стратегії ставок, варіації креативу та рішення про розміщення. Це усуває затримку між дією та розумінням, дозволяючи маркетологам реагувати на сигнали результативності майже миттєво, а не чекати щоквартальних або щомісячних оглядів.
Персоналізація у масштабі, яка тривалий час залишалася теоретичним ідеалом у роздрібній торгівлі, тепер стає операційною реальністю. Системи на основі штучного інтелекту генерують рекомендації товарів, адаптовані до індивідуальної історії переглядів і покупок, динамізують ціни на основі сигналів попиту та сегментів клієнтів і навіть створюють креативні активи, налаштовані для різних сегментів аудиторії. Те, що раніше було досяжним лише шляхом ручного курування для цінних клієнтів, тепер можна розгорнути на всю клієнтську базу.
Виклик інфраструктури продукту
Ця еволюція має глибокі наслідки для того, як роздрібні торговці повинні структурувати свої операції з даними та контентом про продукти. Ефективність персоналізації та націлювання на основі штучного інтелекту повністю залежить від якості, повноти та актуальності базової інформації про продукт. Стандартні товарні стрічки — структуровані файли даних, які живлять платформи електронної комерції, пошукові системи порівняння та рекламні системи — тепер повинні відповідати значно вищим стандартам точності та деталізації. Розгляньте механіку рекомендацій на основі штучного інтелекту. Ці системи отримують атрибути продукту, описи, зображення, ціни, наявність та сигнали поведінки для створення пропозицій. Коли дані про продукт є неповними, суперечливими або застарілими, рекомендації погіршуються пропорційно. Відсутній розмір продукту, непослідовна категоризація в межах каталогу або застаріла інформація про запаси безпосередньо підриває здатність системи штучного інтелекту ефективно функціонувати.
Тиск посилюється, коли роздрібні торговці одночасно працюють у кількох каналах і точках дотику. Продукт, представлений у рекламі Amazon Sponsored Product, повинен мати ідентичні атрибути та описи на власному веб-сайті роздрібного продавця, у списках маркетплейсів, мобільних додатках та в магазинах. Невідповідності створюють тертя та підривають довіру. Системи штучного інтелекту, які намагаються уніфікувати дані клієнтів у різних каналах, стикаються саме з такими конфліктами, і їх вирішення вимагає або ручного втручання — дорогого та повільного — або надійних рамок управління даними, які запобігають виникненню невідповідностей.
Швидкість контенту та включення no-code
Мабуть, найгострішим напруженням, з яким роздрібні торговці стикаються у 2025 році, є обсяг контенту проти якості контенту. Маркетингові організації повідомляють про відчуття одночасного тиску, щоб збільшити виробництво контенту в багатьох каналах, одночасно покращуючи показники конверсії та взаємодії. Масштабування контенту грубою силою — просто публікуючи більше варіацій — виявляється неефективним, якщо цей контент не має актуальності або не спонукає до дії.
Генеративний штучний інтелект вирішує цю напругу, функціонуючи як множник сили для створення контенту. Замість заміни прийняття стратегічних рішень людиною, він підсилює людський напрямок виконанням у масштабі машин. Маркетологи можуть встановлювати рекомендації бренду, рамки позиціонування продукту та стратегії контенту; потім системи штучного інтелекту генерують варіації, тестують їх і вдосконалюють на основі сигналів результативності. Такий розподіл праці дозволяє командам підтримувати людський нагляд і стратегічну узгодженість, одночасно різко збільшуючи швидкість випуску.
No-code та low-code платформи ще більше розширюють цю демократизацію. Персонал маркетингу та мерчандайзингу без технічного досвіду тепер може налаштовувати створення контенту на основі штучного інтелекту, сегментацію аудиторії та робочі процеси оптимізації кампанії через візуальні інтерфейси. Це зменшує залежність від інженерних ресурсів і прискорює цикли експериментів — вирішальні переваги у конкурентному роздрібному середовищі, де швидкість виходу на ринок дедалі більше визначає захоплення ринку.
Фрагментація даних та імперативи уніфікації
Незважаючи на ці можливості, роздрібні торговці визначають постійні структурні перешкоди. Приблизно 42 відсотки організацій роздрібної торгівлі повідомляють, що вони уніфікують дані клієнтів у каналах, щоб створити вичерпні, дієві профілі покупців. Таке структурування — виділення 42 відсотків, а не святкування їхнього прогресу — неявно визнає, що решта 58 відсотків все ще працюють із фрагментованим поданням клієнтів. Роз'єднані точкові рішення, організаційні силоси та застарілі архітектури систем створюють те, що практики описують як «прогалини в даних», які підривають безперешкодну персоналізацію в реальному часі.
Наслідки фрагментації поширюються на операції з продуктами. Коли дані клієнтів залишаються ізольованими за каналами, рекомендації та рішення щодо персоналізації не мають повного контексту. Поведінка покупця під час перегляду в мобільному додатку може не інформувати про пропозиції продуктів на веб-сайті. Історія покупок може не пов'язуватися з електронними маркетинговими кампаніями. Рівні запасу можуть не синхронізуватися з системами динамічного ціноутворення. Кожне роз'єднання представляє втрачену можливість надати відповідний досвід і, що більш важливо, вносить логічні неузгодженості, які погіршують продуктивність системи штучного інтелекту.
Роздрібні торговці, які вирішують цю проблему, надають пріоритет передовій сегментації клієнтів, прогностичному моделюванню для прогнозування поведінки та покращеним можливостям обробки даних у реальному часі. Ці інвестиції вимагають не лише впровадження технологій, а й організаційну реструктуризацію — руйнування силосів між маркетингом, мерчандайзингом, технологіями та функціями ланцюга поставок, які історично працювали незалежно. Щоб запобігти неузгодженостям і покращити управління даними, роздрібні торговці можуть досліджувати інструменти для ефективного управління feed продукту.
Каталог як стратегічна інфраструктура
Сам каталог продуктів стає справді стратегічною інфраструктурою в цьому контексті, а не суто операційною необхідністю. Роздрібні торговці, які інвестують у якість каталогу — забезпечення вичерпних атрибутів продукту, точної категоризації, послідовних описів у різних каналах та швидких оновлень, що відображають зміни запасів та асортименту — створюють конкурентні переваги, які накопичуються з часом. Високоякісні каталоги дозволяють системам штучного інтелекту функціонувати ефективніше, забезпечуючи кращі рекомендації, більш точне націлювання та покращені показники конверсії. Вони зменшують операційне тертя, мінімізуючи конфлікти даних і ручне узгодження. Вони прискорюють вихід нових продуктів і зміни асортименту на ринок, оскільки дані плавно проходять від вихідних систем через додатки для мерчандайзингу до каналів, орієнтованих на клієнтів. Вони забезпечують основу, на якій базуються уніфіковані дані клієнтів та персоналізація в реальному часі.
І навпаки, роздрібні торговці з неповними або непослідовними каталогами виявляють, що їхні інвестиції в штучний інтелект недостатньо ефективні. Моделі машинного навчання, навчені на поганих даних, дають погані результати. Механізми персоналізації не можуть ефективно працювати з відсутніми атрибутами. Системи динамічного ціноутворення борються з неповними ієрархіями продуктів. Інвестиції в інфраструктуру штучного інтелекту стають менш цінними, коли базові дані про продукт не можуть підтримувати те, що вимагають ці системи.
Наслідки для операційного прискорення
Збіг цих тенденцій передбачає, що конкурентна динаміка роздрібної торгівлі у 2025 році дедалі більше винагороджує операційну досконалість в управлінні інформацією про продукти та організації даних. Роздрібні торговці, які отримують непропорційну цінність від інвестицій у штучний інтелект, ймовірно, є тими, хто одночасно інвестує в якість каталогу, управління даними, інтеграцію каналів та інфраструктуру контенту — а не просто розгортає точкові рішення для інструментів штучного інтелекту. Це посилює перевагу, яку вже мають великі роздрібні торговці з розвиненими технологічними можливостями. Дрібніші та середні роздрібні торговці стикаються з проблемою впровадження цих інтегрованих систем з більш обмеженими ресурсами. Перешкодою для ефективного розгортання штучного інтелекту є не просто ліцензування програмного забезпечення; це вимагає кардинальних змін у практиці роботи з даними, організаційних структурах та операційних процесах. Організації, які успішно пройдуть цей перехід, позиціонують себе для захоплення частки у конкурентів, які повільніше адаптуються.
Стратегічний наслідок очевидний: у 2025 році та пізніше успіх у роздрібній торгівлі дедалі більше залежить від досконалості в непривабливій інфраструктурі — даних про продукт, інтеграції даних клієнтів, системах управління контентом та платформах автоматизації no-code — яка дозволяє системам штучного інтелекту функціонувати на свій потенціал. Роздрібні торговці, які наочно та систематично інвестують у ці основи, а не використовують штучний інтелект як поверхневу маркетингову тактику, ймовірно, підтримуватимуть конкурентну перевагу в міру зрілості ринку. Щоб забезпечити якість, повноту та узгодженість, підприємствам потрібна стратегія управління вмістом продуктів, яка також включає розгляд часто невизначеної області поганих описів продуктів. Впровадження правильної технології може забезпечити значну конкурентну перевагу. Для підприємств, які шукають інструменти, щоб допомогти їм, одним із варіантів має бути розгляд програми обробки прайс-листів, щоб автоматизувати деякі труднощі. Мало того, що підприємства хочуть бути впевнені, що їхні пропозиції добре представлені клієнтам, але й їм потрібен спосіб добре керувати цими пропозиціями. Розглядаючи структурування даних про продукт, доцільно дослідити варіанти формату CSV.
Зростаюча залежність від штучного інтелекту для маркетингу та мерчандайзингу підкреслює вирішальну роль якості даних про продукт. Це ідеально відповідає місії NotPIM — допомогти підприємствам електронної комерції оптимізувати управління інформацією про продукти. Спрощуючи процес перетворення, збагачення та уніфікації feed-ів даних, NotPIM дозволяє роздрібним торговцям надавати вичерпні та точні дані про продукт для додатків на основі штучного інтелекту, що в кінцевому підсумку максимізує їхню рентабельність інвестицій у ці інвестиції. Забезпечення цілісності даних більше не є просто найкращою практикою, а є основоположною вимогою для успіху.