Ритейл: Компании, ставящие ИИ во главу угла, выигрывают будущее

Ритейл: Компании, ставящие ИИ во главу угла, выигрывают будущее

Мы регулярно встречаемся с генеральными директорами для обсуждения ИИ — темы, которая одновременно захватывает воображение и стремительно меняется. Проработав с более чем 2 000 клиентов за последние два года, мы делимся нашими последними наработками в новой серии материалов, призванных помочь CEO ориентироваться в мире ИИ.

В 2025 году, когда большинство секторов претерпевают масштабные сдвиги, основное внимание уделяется тому, как использовать прогнозный, генеративный и агентный ИИ для полной трансформации организаций и создания новых конкурентных преимуществ. В этом выпуске мы обсуждаем роль ИИ в формировании будущего ритейла.

Мы отвечаем на ключевые вопросы, которые волнуют руководителей розничной торговли:

• Подходящее ли сейчас время для инвестиций в ИИ или стоит подождать?
• Какие внедрения ИИ действительно приносят ценность?
• С чего начать и как сделать все правильно?

Резюме | Будущее ритейла под управлением ИИ

ПОЧЕМУ СЕЙЧАС — время действовать

• ИИ готов к корпоративному использованию: Агенты теперь способны рассуждать, действовать и автоматизировать целые рабочие процессы.
• Потребители уже совершают покупки с помощью ИИ: Отказ от участия невозможен; необходимо встречать потребителей там, где они находятся.
• Конкуренты инвестируют: Лидеры ускоряют расходы на ИИ и видят реальную отдачу.
• Дефицит талантов: Компании, начавшие первыми, могут привлечь лучших специалистов, чем отстающие.

КАКУЮ ценность ИИ приносит ритейлу

• Интеграция с агентами: Ритейлеры должны стратегически решить, как и где они будут представлены.
• Запуск собственных агентов: Ритейлеры, внедрившие ИИ-инструменты, видят рост конверсии на 5%–15%.
• Перестройка функций: Ведущие игроки трансформируют основные и вспомогательные функции для повышения скорости, качества и снижения затрат.

КАК превратиться в организацию, ориентированную на ИИ

• Пересмотр операционной модели: Агентный ИИ заставляет компании переосмыслить операционную модель с более плоскими иерархиями и автономным принятием решений.
• Изменение стиля руководства: Лидируйте с амбициями и расставляйте приоритеты; фокусируйтесь на управлении изменениями.
• Перераспределение ИТ-расходов: ИИ может повысить эффективность технологий, что частично профинансирует внедрение инструментов ИИ.

ПОЧЕМУ СЕЙЧАС — лучшее время для действий

Четыре силы, делающие ИИ стратегическим императивом в ритейле

1. Технологии: Модели ИИ стали дешевле, точнее, быстрее и проще в развертывании, чем год назад. (10-кратное улучшение стоимости использования).
2. Потребители: ИИ меняет то, как люди находят, оценивают и покупают товары. (60% потребителей в США использовали ИИ для покупок).
3. Таланты: Битва за ИИ-специалистов требует быстрой адаптации операционных моделей и системы вознаграждения. (40% ритейлеров ввели руководящие должности в сфере ИИ).
4. Конкуренты: Лидеры отрасли уже внедряют ИИ для трансформации функций и клиентского пути. (64% ритейлеров из списка Fortune 500 упоминали ИИ в отчетах).

Технологии | Ускорение ИИ и расширение возможностей

• Последние 5 лет: ИИ заложил основу для более умных решений; созрели модели прогнозирования для ценообразования и маркетинга.
• Последние 12 месяцев: GenAI повысил производительность; агентный ИИ начал координировать сквозные процессы; синтетический контент стал неотличим от человеческого.
• Следующие 3 года: Драйверы роста сместятся к «движкам рассуждения» для бизнес-стратегий; физический ИИ изменит структуру затрат в цепочках поставок; ИИ-агенты станут доминирующим способом совершения покупок.

Потребители | Переход к использованию агентов

Потребители меняют поведение:

• 77% используют ChatGPT как поисковую систему.
• 60% используют ИИ на определенном этапе пути к покупке.
• Наблюдается всплеск трафика из источников GenAI на 4 700%.

Примеры: OpenAI внедряет мгновенную оплату в ChatGPT; Perplexity запускает функцию «Shop like a Pro» для помощи в оформлении заказов; Google Shopping добавляет ИИ-рекомендации.

Конкуренты | Ускорение инвестиций и реальная отдача

Ритейл переместился из категории отстающих в топ-3 отраслей по темпам роста расходов на ИИ (наряду с финансами и здравоохранением).

Лидеры в области ИИ демонстрируют показатели выше рыночных:

• Доход: в 1,8 раза выше (среднее за 3 года).
• RoIC: в 2,2 раза выше.
• TSR: улучшение в 4 раза.
• Доходность акций: +29% по сравнению с рыночным индексом.

Таланты | Битва за высшее руководство

Компании активно нанимают главных директоров по ИИ (CAIO). Лидеры рынка осознают, что наличие компетенций в ИИ на уровне C-suite является критическим фактором выживания и успеха.

ИИ-агенты трансформируют ритейл на двух фронтах

1. Борьба за владение отношениями с клиентом

Агенты усиливают конкуренцию за лояльность:

• Около 46% потребителей доверяют рекомендациям ИИ больше, чем советам друзей.
• OpenAI интегрировала возможность оформления заказа напрямую в ChatGPT.
• Стратегия: Ритейлерам необходимо как можно раньше определить, как их бренд будет представлен сторонним агентам, обеспечивая точность данных и узнаваемость голоса бренда.

2. Внутренняя трансформация через ИИ-агентов

Ведущие компании используют агентов для радикального повышения эффективности:

• Быстрее: Например, разработка маркетингового контента ускоряется на 40%.
• Экономнее: Снижение затрат на производство маркетинговых материалов на 30%–50%.
• Качественнее: Повышение CTR (кликабельности) на 10%.

Собственные ИИ-агенты ритейлеров позволяют персонализировать клиентский опыт, что напрямую ведет к росту конверсии и среднего чека. Агентный ИИ также перестраивает основные функции (закупки, логистику) и поддержку, обеспечивая качественные скачки в скорости и стоимости операций.

ИИ-агенты оказывают влияние на отрасль по двум ключевым направлениям:

1. Внешнее: Улучшение клиентского опыта и взаимодействия с брендом.
2. Внутреннее: Радикальная трансформация бизнес-функций.

Для любой компании ИИ-агенты станут важнейшим цифровым интерфейсом, не менее значимым, чем веб-сайт или мобильное приложение. Как отмечает Брет Тейлор (председатель совета директоров OpenAI и член совета директоров Shopify), это фундаментальный сдвиг в способах взаимодействия бизнеса с потребителем.

Как ИИ-агенты меняют путь покупателя

Потребительские привычки трансформируются на всех этапах воронки:

• Открытие (Discover): Покупатели переходят от традиционного поиска и рекламы к покупкам с помощью ИИ. Около 60% потребителей уже используют ИИ-агентов для шопинга.
• Оценка (Evaluate): Традиционное изучение отзывов и характеристик заменяется доверием к алгоритмам. ~46% потребителей доверяют рекомендациям ИИ больше, чем советам друзей.
• Покупка (Purchase): Процесс оплаты (checkout) перемещается внутрь интерфейсов агентов. Например, OpenAI интегрировала возможность прямой оплаты товаров в ChatGPT.

Если раньше ритейлеры доминировали на этапе покупки, а агрегаторы (Google) — на этапе поиска, то теперь границы стираются. Ритейлеры стремятся выйти на этап «Открытия» через собственных агентов, а агрегаторы заходят на территорию «Оценки» и «Покупки».

Стратегии взаимодействия со сторонними агентами (например, ChatGPT)

Чтобы сохранить конкурентоспособность в мире, где поиск ведут алгоритмы, ритейлерам необходимо следовать трем принципам:

1. Будьте точными: * Контролируйте то, что агенты говорят о вас.

• Структурируйте страницы товаров (PDP) для корректного считывания ИИ.
• Участвуйте в открытых протоколах (например, Agentic Commerce Protocol от OpenAI), чтобы данные были актуальными и передавались на ваших условиях.

2. Будьте заметными: * Инвестируйте в оптимизацию под поисковые движки с ИИ (Answer Engine Optimization, AEO).

• Публикуйте авторитетный контент и используйте семантически богатый язык (FAQ, краткие резюме).
• Оптимизируйте присутствие в источниках данных для LLM (Reddit, Quora, Wikipedia, сайты с отзывами).

3. Будьте стратегичными: * Выберите свою «игру»: привлечение клиентов в собственные каналы (Destination game) для защиты маржи или работа на узнаваемость через рекомендации агентов (Evaluation game) для охвата новой аудитории.

Выбор бизнес-модели: от «Игры на удержание» до «Игры на оценку»

Анализ прошлых технологических сдвигов позволяет выделить три успешные стратегии ответа на экспансию платформ-агрегаторов:

• Игра на удержание (Destination game): Ритейлер убеждает клиента покупать напрямую, минуя посредников. Это работает при наличии уникального ассортимента или сильного бренда. Примеры: IKEA, Trader Joe’s, Nike (частично).
• Гибридная игра (Hybrid game): Часть товаров (базовый ассортимент) представлена на платформах, а ключевые позиции (hero SKUs) — только на собственном сайте. Примеры: Marriott, Sephora.
• Игра на оценку (Evaluation game): Использование агрегатора как основного канала продаж и драйвера роста. Примеры: небольшие отели на Booking.com, бренды категории масс-маркет на Amazon.

Источники конкурентного преимущества в эпоху агентов

Ваш выбор стратегии зависит от того, в чем заключается ваше превосходство:

• Ставка на полезность (Utility): «Потребителю нужен ТОВАР». Драйверы успеха: лучшая цена (Temu), скорость доставки (Walgreens), легкая интеграция с ИИ-интерфейсами (Etsy) или подписочная модель (Autoship).
• Ставка на уникальность (Uniqueness): «Потребителю нужны ВЫ». Драйверы успеха: эмоциональная связь с брендом (Nike), уникальные товары (Trader Joe’s), эксклюзивный опыт в магазинах (IKEA) или программа лояльности (Costco).

Запуск собственных агентов для роста конверсии

Ведущие ритейлеры уже внедряют проприетарных ИИ-агентов, которые выполняют функции персональных шоперов:

• Персонализация: Подбор товаров на основе реальных потребностей и живого диалога.
• Сопровождение: Помощь в визуализации (например, Wayfair позволяет увидеть мебель в интерьере) и ответы на послепродажные вопросы.
• Результат: Рост конверсии на 5%–15% и увеличение вовлеченности в 4–8 раз.

Трансформация внутренних функций

ИИ-агенты радикально меняют основные бизнес-процессы, обеспечивая кратный рост эффективности:

• Ассортимент и пространство: Локализация SKU на основе маржинальной доходности и автоматизация планограмм (ускорение процессов в 10 раз).
• Ценообразование: Динамическое реагирование на действия конкурентов и оптимизация промо-календаря (рост валовой прибыли на 2–4%).
• Переговоры с поставщиками: Использование ИИ для подготовки аналитических пакетов и контроля соответствия счетов условиям контрактов (экономия 3–6%).
• Цепочки поставок: Прогнозирование дефицита и излишков в реальном времени, оптимизация логистики (снижение стоимости хранения на 3–5%).
• Маркетинг: Мгновенная генерация креативов и корректировка расходов на основе эффективности в режиме live (рост ROI кампаний на 5–10%).
• Магазинные операции: Автоматизация графиков смен и найма, помощь сотрудникам через ко-пилоты (сокращение затрат на оплату труда на 5–10%).

Примеры специализации внутренних ИИ-агентов

• Агенты продуктивности: Саммаризация встреч, поиск по внутренним базам знаний, координация рабочих потоков.
• Операционные агенты: Оптимизация запасов и предсказание разрывов в цепочках поставок.
• Агенты поддержки: Автономное решение более 90% клиентских запросов.
• Финансовые и HR-агенты: Автоматизация отчетности, выявление фрода, скрининг кандидатов и персонализированное обучение сотрудников.
• Юридические агенты: Анализ рисков в контрактах и перевод сложной юридической лексики на простой язык.

ИИ также повышает эффективность функций поддержки, обеспечивая рост производительности до 30%.

Роль ИИ-агентов в корпоративных функциях

• Клиентская поддержка: Автономное решение более 90% вопросов, классификация проблем и рекомендация оптимальных действий, эскалация на человека только при необходимости.
• Управление запасами: Оптимизация остатков во всех локациях и точках контакта, прогнозирование дефицита и избытка в реальном времени.
• Финансы: Мгновенное выявление фрода и аномалий, автоматизация прогнозирования и анализа отклонений, рекомендации финансовых действий на основе целей.
• IT-служба: Автодополнение кода, проверка логики тестов и ведение документации, быстрая маршрутизация технических заявок.
• HR-департамент: Поиск, скрининг и назначение собеседований, коучинг сотрудников через персонализированное обучение, автоматизация онбординга и обратной связи.
• Юридический отдел: Саммаризация контрактов и выделение рисков, перевод «юридического языка» на простой английский/русский, подготовка черновиков базовых соглашений.

Коммерческий менеджер будущего: Оркестратор агентов

В современной модели категорийный менеджер управляет группой специализированных ИИ-агентов, которые берут на себя рутинные и аналитические задачи.

• Агент по переговорам (Пример: Walmart): Приоритизирует поставщиков, ведет сквозные переговоры с «длинным хвостом», готовит фактологические справки и консультирует по контрпредложениям. Результат: 64% переговоров закрыты без участия человека, экономия 1,5%. * Агент по пополнению запасов (Пример: Carrefour): Прогнозирует спрос на уровне магазина и SKU, динамически перераспределяет запасы при возникновении узких мест. Результат: Снижение объемов пищевых отходов на 40%. * Агент по ценообразованию и промо (Пример: Tesco): Динамически корректирует цены при изменении затрат или действий конкурентов, создает календарь промоакций для максимизации чистой инкрементальности.
• Агент по ассортименту (Пример: Canadian Tire): Выявляет свободные ниши, анализируя тренды и товары конкурентов, локализует ассортимент и создает планограммы для максимизации маржинальной производительности.

Магазин будущего: Клиентский опыт с поддержкой агентов

ИИ-агенты трансформируют работу розничных точек, снимая нагрузку с персонала и улучшая сервис.

• Агент по отслеживанию работы магазина (Пример: Walmart): Мониторит трафик и время нахождения покупателей для корректировки графиков и выкладки, контролирует наличие товара на полках. Автономные роботы сканируют остатки, позволяя сотрудникам сфокусироваться на обслуживании. * Агент по найму (Пример: Best Buy): Проводит первичный скрининг и оценку кандидатов, назначает интервью. Разговорный ИИ сократил количество неявок на собеседования на 40%. * Агент клиентского опыта (Пример: Ace Hardware): Предлагает персонализированные офферы, советы по стилю или сочетаемости товаров, отвечает на вопросы покупателей.
• Агент по составлению графиков (Пример: Harmons): Формирует расписания смен и обрабатывает заявки на подмену в реальном времени. Инструменты управления задачами сократили время планирования смен с 90 до 30 минут. * Агент поддержки сотрудников (Пример: Starbucks): Проводит обучение бариста в реальном времени, помогает с оформлением заказов и повышением квалификации.

Как трансформироваться в AI-first организацию

Для перехода к модели, где ИИ является приоритетом, необходимо сфокусироваться на трех направлениях:

1. Перестройка операционной модели: Уплощение иерархии, передача операционной работы агентам, сближение технологий и бизнеса.
2. Корректировка стиля лидерства: Выбор нескольких крупных ставок, создание системы ответственности и фокус на управлении изменениями.
3. Перераспределение ИТ-расходов: Использование ИИ для оптимизации устаревших систем и направление инвестиций в ИИ-драйверы.

Смена операционной модели под влиянием агентов

Пять принципов поведения для руководителей

1. Амбициозное лидерство: Сделайте ИИ одним из трех главных приоритетов CEO, привязав его к стратегическому видению.
2. Делать меньше, получать больше: Сфокусируйте организацию на 2–3 высокоэффективных проектах одновременно; реинвестируйте прибыль для самофинансирования дорожной карты.
3. Создание ответственности: Отслеживайте ценность ИИ для производительности, качества, а также удовлетворенности сотрудников и клиентов.
4. Инвестиции в людей и рабочие процессы: Успех на 10% зависит от моделей ИИ, на 20% — от данных и технологий, и на 70% — от трансформации организации и операционной модели.
5. Личный пример в обучении: Демонстрируйте использование технологий лично; будьте ИИ-лидером, а не просто сторонним вдохновителем. Инвестируйте в масштабное переобучение.

Финансирование ИИ-инвестиций за счет технологической эффективности

ИИ позволяет высвободить ресурсы, которые можно направить на дальнейшее развитие технологий:

• Оптимизация разработки: Высвобождение мощностей инженеров за счет использования ИИ для написания кода и обновления устаревших систем.
• Автоматизация рутины: Сокращение потерь через автоматизацию отчетности и повседневных задач.
• Эффективность закупок: Улучшение процесса ИТ-закупок (RFP, переговоры по расходам, аудит контрактов).

Стратегия реинвестирования

• Используйте подход, независимый от конкретных LLM (LLM-agnostic), учитывая быстро меняющиеся возможности и стоимость технологий.
• Покупайте готовые решения там, где это возможно; разрабатывайте собственные (build) для получения стратегического преимущества.
• Инвестируйте в базовые элементы: качественные данные, API и ИИ-инфраструктуру для размещения агентов.