Умный шопинг на всех этапах: как ИИ меняет покупательские стратегии и опыт уже сейчас
Искусственный интеллект используется в e-commerce с начала 2000-х годов, однако с запуском ChatGPT и других массовых сервисов на базе нейросетей ИИ выходит на новый уровень. В 2022 году этот сегмент оценивался в $5,2 млрд, а к 2030 году он вырастет до $16,8 млрд. От том, на какие технологии рынок делает ставку и насколько кардинально может поменяться наш покупательский опыт в ближайшие пять лет, рассказал сооснователь и управляющий партнер разработчика e-commerce решений Aero Владимир Синельников.
Вызовы и перспективы
Рынок онлайн-торговли активно меняется. Alibaba, Amazon и другие маркетплейсы перестраивают свои поисковые и рекомендательные системы, а шопинг выходит за рамки привычных торговых площадок. В сентябре TikTok запустил собственный маркетплейс — теперь можно купить понравившуюся вещь прямо в соцсетях. Roblox разрешил пользователям продавать 3D-товары в рамках метавселенной.
Цифровизация и искусственный интеллект сопровождают нас на протяжении всего процесса выбора и покупки товара, однако ни одно ИИ-решение пока не научилось до конца понимать покупателя и реагировать на его запросы как живой человек.
Генеративный ИИ сегодня учится распознавать нетиповые поисковые фразы и десятки тысяч параметров товаров, а также воспроизводить естественные образы и реакции, которые сейчас компьютеру еще недоступны. Ежегодно это направление будет расти на 15% и к 2032 году достигнет $2,1 млрд. Крупнейшие игроки рынка уже вкладывают в него миллионы — например, компания Salesforce увеличила бюджет на инвестиции в такие стартапы с $250 млн до $500 млн.
Наиболее перспективные ИИ-решения создаются за счет комбинирования технологий — обработки естественного языка, компьютерного зрения и предиктивных моделей. В будущем ретейлерам не нужно будет тратить деньги на разработку собственных систем, так как готовые решения становятся доступными даже небольшим игрокам.
Умный поиск товаров
Лидеры рынка e-commerce стремятся уйти от стандартного поиска товаров по ключевым словам, фильтрам и подсказкам. Их цель — научить поисковик понимать человека, его письменную и устную речь. Профессор компьютерных наук Вашингтонского университета Чираг Шах считает, что в будущем системы смогут обрабатывать предложения и вопросы с большим количеством деталей. Современные LLM (большие языковые модели) уже распознают синонимы, контекст и даже намерения, а речевые технологии позволяют искать товары голосом. Чтобы найти нужное платье, можно будет сделать запрос в свободной форме: «хочу такое же красное платье, только короче и вот с такими рукавами» со ссылкой на пример. Подобный инструмент уже развивает сервис поиска одежды на маркетплейсах Yoit.
Компании давно экспериментируют с этим форматом, однако, запуск ChatGPT вынудил их активизироваться. В апреле 2023 года Alibaba представила свою языковую модель Tongyi Qianwen, а вскоре открыла к ней публичный доступ. Amazon создала специальную группу для работы над такими проектами с бюджетом в 100 млн долларов.