Искусственный интеллект в торговле: анализ применения на ключевых цифровых площадках
Автор: Валерова Алина Валерьевна
ГАПОУ «Казанский колледж технологии и дизайна»
Аннотация
В статье исследуются современные методы внедрения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере торговли. Рассмотрены ключевые цифровые площадки — маркетплейсы, социальные сети, CRM-системы — и проанализирована степень интеграции ИИ-решений для оптимизации продаж, персонализации и логистики. Особое внимание уделено технологиям компьютерного зрения, NLP и предиктивной аналитики.
1. Введение
Рост объема данных и развитие алгоритмов машинного обучения (ML) трансформируют традиционную торговлю. По данным McKinsey (2024), 70% розничных компаний внедряют ИИ для прогнозирования спроса и автоматизации сервиса. Однако уровень адаптации технологий варьируется в зависимости от типа площадки.
Цель исследования: выявить, на каких платформах ИИ применяется наиболее эффективно и какие задачи решает.
2. Методология
Анализ проводился на основе:
Кейсов крупнейших площадок (
Amazon
,
Alibaba
,
Wildberries
,
Ozon
).
Открытых данных (отчеты
Gartner
, CB
Insights
).
Тестирования
ИИ-инструментов
(чат-боты, рекомендательные системы).
3. Применение ИИ на торговых площадках
3.1. Маркетплейсы
Торговля на современном этапе развития является наиболее перспективным инструментом экономики. Все страны мира стремятся увеличивать объемы реализации как сырья, так и готовой продукции. Рыночная экономика подразумевает постоянный профицит товаров народного потребления, и как следствие, появление все большего количества рынков сбыта готовой продукции.
В 21 веке ни один человек не может представить жизни без маркетплейсов – основных торговых площадок. Для большинства потребителей это просто удобное приложение, которое позволяет экономить время и деньги, приобретая необходимые товары «с дивана».
Однако, если разобраться, любой маркетпейс – это ничто иное как искусственный интеллект, плотно вошедший в нашу жизнь, который знает все наши предпочтения, мониторит спрос, регулирует предложение, и даже, «заставляет» потребителя совершать покупки.
Amazon
:
Динамическое ценообразование
: ИИ корректирует цены каждые 10 минут на основе спроса и действий конкурентов.
Рекомендательные системы
: 35% продаж генерируются через персонализированные предложения (алгоритмы
collaborative
filtering
).
Wildberries
:
Компьютерное зрение
:
автоматическая
модерация
изображений товаров.
Логистика
: оптимизация маршрутов доставки (снижение затрат на 15%).
Таким образом, искусственный интеллект позволяет продавцам мониторить спрос, устанавливать «правильные» скидки, продвигать товар среди конкурентов.
3.2. Социальные сети (SMM-коммерция)
Безусловно, реклама является важным инструментом торговли, для понимания вмешательства искусственного интеллекта в эту сферу, проведем анализ SMM-коммерции.
/
:
Таргетированная
реклама
: ИИ прогнозирует LTV (
lifetime
value
) клиента.
Чат-боты
: обработка 80% типовых запросов (NLP на базе GPT-4).
TikTok
Shop
:
Видеоаналитика
: идентификация трендовых товаров через анализ UGC.
Таким образом, можно говорить о частичной автоматизации процесса создания рекламы. Искусственный интеллект прекрасно справляется с генерацией ответов на типовые вопросы, сам придумывает и создает рекламные слоганы и видеоролики.
3.3. CRM и B2B-платформы
Еще одним важным умением Искусственного интеллекта является ведение строгой отчетности. И хоть основную работу продолжают выполнять люди, каждый специалист использует в работе программные продукты, которые в свою очередь на столько автоматизированы, что сами предлагаю готовые отчеты, созданные на основе имеющихся данных.
Salesforce
(
Einstein
AI)
:
Прогноз оттока клиентов
: точность до 90%.
1С
:Д
окументооборот
:
Автоматизация заказов
: распознавание голосовых запросов.
4. Сравнительный анализ эффективности
Основной целью деятельности любого коммерческого предприятия является получение максимальной прибыли и минимизация расходов. Современные программные продукты, оснащенные искусственным интеллектом, или же его частичными алгоритмами, позволяют значительно повысить охваты аудитории, увеличить продажи и снизить издержки.
Таблица 1 – Анализ эффективности использования инструментов ИИ
5. Проблемы и тренды
Безусловно, любой искусственный интеллект – это определенные риски. Машина может распознать последовательность, но не умеет предугадать реальный выбор потребителя. Для повышения качества и возможностей работы искусственного интеллекта тысячи программистов, совместно с психологами разрабатывают модели взаимоотношения. Сегодня потребитель часто может сталкиваться с «вынужденной покупкой». Роботизированная система настолько четко анализирует запросы каждого человека, что способна «заставить» купить тот или иной товар, ссылаясь на религиозные, национальные, или половозрастные тенденции.
Вызовы
:
Нехватка качественных данных для обучения моделей.
Этические риски (манипуляция поведением покупателей).
Тренды 2025
:
ИИ-ассистенты с голосовым управлением.
Детекция
эмоций через камеры для оценки удовлетворенности.
6. Заключение
ИИ стал неотъемлемой частью цифровой торговли, но его потенциал раскрыт неравномерно. Максимальный эффект наблюдается на маркетплейсах за счет комплексного использования ML. Перспективное направление — гибридные системы, сочетающие ИИ и IoT (умные ценники, автоматизированные склады).
Торговля сегодня невозможна без цифровых площадок, а, значит, искусственный интеллект все прочнее заходит в нашу повседневную жизнь.
Даже покупки повседневных продуктов питания в магазинах формата «у дома» сопровождаются современными технологиями: оплата биометрией, автоматическое наполнение корзины в приложении и т.д.
Кто знает, возможно через пару десятков лет технологии искусственного интеллекта получат такое развитие, что наши походы в магазин заменит автоматическое пополнение запасов, регулируемое системой «Умный дом».
Однако, главное, чтобы 3 правила робототехники Айзека Азимова соблюдались и искусственным интеллектом.
Список использованных источников
Харбанс
Р., перевод
Брайт
Д.И.,
Грокаем
алгоритмы
искус
c
твенного
интеллекта
: книга /
Р
.Харбанс
.: Питер, 2024.- 368с.
McKinsey
Retail
Report
, Сервис сквозной аналитики для анализа данных,
2024
/ [Электронный ресурс]: режим доступа: https://garpun.com/migration_to_clickhouse?utm_source=yandex&utm_id=100629942&campaign_name=garpun_poisk&utm_medium=cpc&utm_content=15361359552&utm_term=---autotargeting%7C48387485099&yclid=10765004721194008575
.
Gartner
«AI
in
Commerce
» 2023/ [Электронный ресурс]: режим доступа: https://kurthatlevik.com/2023/09/04/4-commerce-hypes-from-gartner/
Кейсы
Alibaba
Group
.
/ [Электронный ресурс]: режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/345581234_Case_study_Alibaba_group
