Как ИИ меняет e-commerce (часть 2): разбор конкретных инструментов, которые работают
Привет! Меня зовут Евгений Пономаренко, я - СЕО международного агентства аутсорс-тестирования “Кавычки” и создатель продукта “AQA-бот” для проверки сайтов и приложений без привлечения тестировщика. Мы очень много работаем с еком, поэтому в прошлом материале мы разбирали, где сейчас применяется ИИ в этой сфере. А сегодня хотел бы представить вам небольшой обзор инструментов, при помощи которых это делается.
1. Персонализация и системы рекомендаций
ИИ-платформы для рекомендаций увеличивают средний чек и частоту покупок. Но без правильной настройки они не принесут желаемого результата.
Dynamic Yield
Что делает: персонализирует баннеры, товары, рекомендации, pop-up окна, e-mail.
Как внедрять:
- Начать с установки JS-скрипта на сайт.
- Настроить события: просмотр товаров, добавление в корзину и покупка.
- Создать гипотезы: например, "рекомендуемые товары на главной увеличат CTR на 15%".
- Использовать A/B/n тестирование.
На что обратить внимание:
- Не перегружать интерфейс.
- Проверить соответствие 152-ФЗ.
Algolia Recommend
Что делает: добавляет интеллектуальные рекомендации в поиск.
Как внедрять:
- Интеграция через Algolia Dashboard.
- Использование готовых компонентов: "похожие товары", "другие также смотрели".
Совет: подключайте совместно с основным Algolia Search для максимальной отдачи.
2. Чат-боты и автоматизированные помощники
Боты уже давно не просто отвечают на вопросы. Они сопровождают клиента по всей воронке.
Tidio
Что делает: чат + бот в одном окне.
Как внедрять:
- Установить плагин для CMS (Shopify, Magento, WordPress).
- Настроить FAQ-ответы: "Где мой заказ?", "Когда скидка?".
- Подключить e-mail и мессенджеры.
Фишка: бот может предлагать бонусы пользователям, которые долго не оформляют заказ.
Zendesk AI
Что делает: автоматизирует поддержку клиентов.
Как внедрять:
- Интеграция с CRM и HelpDesk Zendesk.
- Тренировка на основе прошлых тикетов.
- Использование Answer Bot и макросов.
Важно: при настройке оцените, какие типы вопросов ИИ обрабатывает лучше всего (обычно - возвраты, статусы заказов, доставка).
3. Поиск и визуальный поиск
Поиск - сердце e-commerce. Улучшение поисковой выдачи напрямую влияет на конверсию.
Klevu
Что делает: "умный" поиск, который понимает язык пользователя.
Как внедрять:
- Установить JS-код.
- Настроить индексацию каталога.
- Включить auto-complete, синонимы, spell-check.
Совет: протестируйте с различными типами пользователей - новичками и опытными.
Syte
Что делает: поиск по изображению.
Как внедрять:
- Интеграция через API или SDK.
- Обучение модели на ваших товарах.
- Настройка "визуального поиска" в карточках товара.
Подходит для: fashion, home decor, авто.
Google Cloud Vision API
Что делает: распознаёт объекты, сцены, текст.
Как внедрять:
- Передавать изображения по API.
- Получать JSON-ответ с тегами, текстами, координатами объектов.
Пример: автоматическая категоризация товаров, определение цвета, бренда, размеров.
4. Динамическое ценообразование
ИИ помогает не просто копировать цены конкурентов, а строить свою стратегию.
Prisync
Что делает: отслеживает цены конкурентов, обновляет ваши.
Как внедрять:
- Установить скрипт, загрузить товары.
- Настроить правила: "быть дешевле на 5%", "не падать ниже себестоимости".
Плюс: отчеты по рынку, алерты при изменении цен.
Revionics (SAP)
Что делает: прогнозирует эффективность цен и промо.
Как внедрять:
- Интеграция через SAP ERP.
- Настройка стратегий: стартовые цены, скидки, сезонность.
Кому подходит: крупным ритейлерам, маркетплейсам.
Omnia Retail
Что делает: управление ценами + аналитика.
Как внедрять:
- Подключение прайса через API.
- Анализ конкурентов и ассортимента.
Совет: сначала протестируйте на части категорий, оцените эффект, затем масштабируйте.
5. Управление запасами и логистика
Помогает прогнозировать спрос, автоматизировать пополнение, оптимизировать поставки.
Llamasoft (Coupa)
Что делает: строит цифровые двойники цепочек поставок.
Как внедрять:
- Интеграция с ERP.
- Импорт логистических данных.
- Оптимизация маршрутов, складов, графиков.
Результат: сокращение сроков и затрат на логистику.
ClearMetal
Что делает: анализирует запасы, предсказывает отклонения.
Как внедрять:
- Интеграция с OMS/WMS.
- Настройка алертов: out-of-stock, overstocks.
Zebra Prescriptive Analytics
Что делает: выявляет причины потерь.
Как внедрять:
- Подключение к POS и складу.
- Анализ отклонений в продажах, логистике.
Фокус: борьба с воровством, ошибками персонала, неточностями учёта.
6. Поведенческая аналитика и UX
ИИ-платформы помогают понять, что делает пользователь на сайте, где он теряется и почему не покупает.
Hotjar + AI
Что делает: тепловые карты + поведенческий анализ.
Как внедрять:
- Установка трекинг-кода.
- Настройка кастомных событий.
- Получение отчетов с ИИ-подсказками.
Фича: сегментация по каналам, устройствам, географии.
Contentsquare
Что делает: визуализирует поведение и строит автоматические инсайты.
Как внедрять:
- Интеграция с сайтом.
- Настройка флоу и микроцелей.
- Получение "скор карты" проблемных зон.
Важно: использовать регулярно для улучшения UX и снижения отказов.
Ну и финальные советы по внедрению ИИ в e-commerce
- Не гонитесь за всем сразу. Начните с персонализации или чат-бота.
- Анализируйте ROI. Внедрение ИИ должно давать ощутимый бизнес-эффект.
- Тестируйте. Используйте A/B, MVP и постепенное масштабирование.
- Учитывайте правовые аспекты. Особенно при сборе и обработке пользовательских данных.
- Обучайте команду. Даже лучший инструмент бесполезен без понимания, как с ним работать.
Пока на этом все:) Возможно, вы знаете еще какие-либо инструменты, которые не вошли в подборку, но если вы добавите их в комменты, я обязательно включу их в этот материал.
Удачи!