Как AI помогает предсказывать поведение покупателей — и что это даёт бизнесу

Понять, чего хочет клиент — задача, с которой ежедневно сталкивается любой бизнес в ритейле и e-commerce. Но даже при наличии качественного продукта и выстроенной воронки продаж покупатели не всегда совершают целевые действия. Почему это происходит, и как вовремя распознать паттерны поведения, которые ведут к покупке? Ответ на этот вопрос даёт искусственный интеллект (AI).

Институт «Навигатор» изучает возможности применения искусственного интеллекта в сфере бизнеса и цифровых решений. На примере реальных кейсов команда института изучила, как AI меняет поведение покупателей, влияет на ключевые метрики и трансформирует подход к коммуникации. Ниже — об инструментах, которые работают на практике.

Как исследователи анализировали поведение покупателей с помощью AI

Исследования проводились в партнёрстве с представителями ритейла и e-commerce. Модели обучались на обезличенных действиях пользователей и тестировались в условиях реальных онлайн-магазинов.

1. Сбор данныхAI обрабатывал поведенческие сценарии: просмотры, клики, работа с фильтрами, действия в корзине. Далее данные классифицировались по типам: «покупатель», «изучающий», «одноразовый визит».

2. Выявление закономерностейАлгоритмы сопоставляли последовательность действий с итоговым результатом. Так удалось выявить, что возврат пользователя к карточке товара через email увеличивает вероятность покупки в 3,5 раза.

3. Прогнозирование спросаAI рассчитывал прогноз по категориям с учётом сезонности и текущих трендов. В одном из кейсов корректировка ассортимента позволила на 14% увеличить продажи весной.

4. Персональные рекомендацииБыли протестированы сценарии «похожие товары», «ранее просмотренные», «с этим товаром покупают». Персонализация на уровне карточки товара увеличила конверсию на 11%, глубину просмотра — на 26%.

5. Оптимизация запасовПрогнозирование спроса по регионам позволило снизить складские остатки и повысить точность логистики. Экономия на излишках составила до 17%.

6. Анализ обратной связиAI выявлял повторяющиеся жалобы в отзывах. В одном примере после корректировки описания товара уровень возвратов снизился на 9%.

Как партнёрские кейсы помогли увеличить конверсию с помощью персонализации

Один из направлений работы Института «Навигатор» — исследование того, как технологии ИИ влияют на пользовательский опыт и метрики эффективности в онлайн-продажах. Совместно с компаниями из разных ниш мы провели серию тестов, чтобы проверить, как персонализация влияет на поведение клиентов.

Сегментация аудитории: каждому — свой подход

Первым шагом стало деление клиентской базы на группы по модели RFM — с учётом частоты, суммы и давности покупок. Это позволило сформулировать индивидуальные сценарии коммуникации: новым — быстрые триггеры интереса, активным — премиальные предложения, а «уснувшим» — точечные поводы вернуться.

Персональные подборки вместо универсальных

В карточках товаров были протестированы рекомендательные блоки на основе интересов конкретного пользователя. Результат — рост конверсии на 18,7% всего за две недели. Люди чаще взаимодействуют с тем, что действительно отражает их запрос.

Гибкие цены под поведение клиента

Сценарии динамического ценообразования сработали особенно хорошо. Если клиент долго держал товар в корзине, алгоритм рассчитывал вероятность отказа и автоматически предлагал персональную скидку. Это дало плюс 14% к среднему чеку и минус 11% к возвратам.

Email-рассылки с умной настройкой

Автоматизация писем на базе ИИ дала особенно заметный эффект: система подбирала время отправки, тему и контент под поведение конкретного получателя. В результате открываемость выросла на 32%, а кликабельность почти удвоилась кейс .

Какой можно сделать вывод? Даже точечные изменения — вроде персональной подборки или письма в нужный момент приносят измеримый результат. Важно продолжать собирать и анализировать данные, чтобы находить решения, которые действительно работают.

Что меняется: наблюдения на основе реальных кейсов

AI-системы перестали быть экспериментом — сегодня это рабочий инструмент для роста. Вот какие трансформации происходят:

• Автоматическое перераспределение бюджетов между рекламными каналами в зависимости от их текущей эффективности.
• Генерация персонализированного контента в реальном времени — на сайтах, в рассылках и в карточках товара.
• Адаптация коммуникации под сценарий пользователя: от брошенной корзины до возврата клиента через 90 дней.

Кто и как уже использует AI в России

Исследования и интервью с представителями компаний позволили выделить ряд практик:

• Яндекс.Маркет — внедрил AI-подборки товаров по интересам, однако алгоритмы могут «перекоситься» на краткосрочные запросы (например, после разового поиска).
• СберМегаМаркет — применяет персональные офферы, что особенно эффективно для нерешительных покупателей.
• VK Ads — использует данные поведения и геолокацию, что делает инструмент удобным для локального малого бизнеса.
• Ситилинк — оптимизирует складские остатки и логистику с помощью AI, но в пиковые сезоны системе требуется ручная подстройка.

Как использовать AI в своём бизнесе: сценарии по секторам

На основе анализа практик и результатов тестов можно выделить типовые направления для внедрения:

розничная торговля — прогноз спроса по регионам, — адаптация ассортимента под сезон, — сокращение возвратов за счёт точных описаний и рекомендаций.

интернет-магазины — персонализированные рекомендации в карточках и при оформлении заказа, — автоматическое управление скидками и акциями, — работа с брошенными корзинами.

сфера услуг — чат-боты с прогнозом потребностей клиента, — автоматизация обработки обращений, — предложения на основе истории взаимодействий.

маркетплейсы — анализ трендов и выведение нужных товаров в топ, — персонализированные акции по сегментам, — автоматическая работа с рейтингами и отзывами.

Офлайн-магазины — аналитика движения по торговому залу, — оптимизация выкладки и товарных зон, — локальные акции в зависимости от поведения покупателей.

Базовый план для малого бизнеса

Не обязательно начинать с дорогих решений. Вот минимальный план для запуска:

1. Начните с данных: собирайте просмотры, заказы, клики по товарам.
2. Подключите простую AI-платформу (например, RetailRocket или Mindbox).
3. Выберите один сценарий: персональные рекомендации в карточке — хороший старт.
4. Отслеживайте показатели: CTR, конверсия, средний чек.
5. Масштабируйте успешное: примените работающий сценарий на новые сегменты.

Вывод

AI — это не про хайп, а про эффективность. Сегодня он помогает не только крупным компаниям, но и малому бизнесу: от настройки рассылок до увеличения среднего чека. Главное — подходить системно: начинать с одного инструмента, анализировать результат и только потом разворачивать масштаб.

Институт «Навигатор» продолжает работать с российскими компаниями и следит за тем, как AI влияет на маркетинг, продажи и поведение клиентов. Мы делимся наблюдениями, чтобы адаптация под новые реалии была проще — и быстрее приносила результат.