Как ИИ-консультант увеличивает продажи в ритейле

25.05.2026, 13:03

Современные технологии проникают во все сферы, и одна из самых популярных — ритейл. «Умные» помощники и виртуальные консультанты помогают покупателям выбрать товар, сравнить его с другими и совершить покупку. Иван Коновалов, генеральный директор Molver, поделился опытом, как современные технологии позволяют ритейлеру увеличить выручку, повысить скорость и качество обслуживания и завоевать лояльность покупателей с помощью искусственного интеллекта в ритейле и автоматизации продаж.

Как ИИ-консультант увеличивает продажи в ритейле — Фото: предоставлено автором

Рост рынка искусственного интеллекта в России

За 2025 год количество компаний, использующих нейросети, увеличилось в 3,7 раза. Около 65% используют технологии обработки визуальных данных, а технологии интеллектуальной поддержки принятия решений и управления — 50%. За год рынок ИИ вырос на 25%.

Активному проникновению ИИ технологий во все сферы способствует государственная поддержка. Например, федеральный проект «Искусственный интеллект» с бюджетом более 15 миллиардов рублей помогает развивать инновации. К генеративному ИИ приковано много внимания — его называют технологией будущего, которая может стимулировать рост прибыли на 12-19%.

Аналитики «Яков и Партнеры» и Яндекс оценивают ожидаемый экономический эффект от внедрения ИИ к 2030 году в 7,9-12,8 трлн рублей ежегодно. По их данным, 78% опрошенных компаний уже получают экономический эффект от использования AI-решений и внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Наибольший интерес вызывает генеративный ИИ: его применяют 71% российских компаний. При этом 50% отметили повышение эффективности бизнес-процессов после внедрения ИИ. А свыше трети опрошенных сообщили об увеличении доходов и числа клиентов.

За последние 2-3 года ИИ стал значимой частью бизнес-процессов у российских ретейлеров. По данным Specter Consulting Group (SCG), 8 из 10 крупнейших российских ритейлеров в продовольственном и непродовольственном сегментах (X5 Group, ВкусВилл, DNS, «Лемана Про» и другие) применяют ИИ в бизнес-процессах и используют цифровые технологии в ритейле.

Российский ритейл стабильно входит в топ-3 отраслей экономики по уровню цифровизации. Например, около 40% ритейлеров в прошлом году находились в активной фазе цифровой трансформации, еще 15% планируют старт цифровых проектов в 2026 году. И это при том, что 2025 год стал для российского ритейла самым сложным за последнее время. Но рынок ИТ-решений продолжает параллельно расти на 20-25% в год. Это отражает спрос ритейлеров на автоматизацию ритейла, автоматизацию логистики, «умные» склады и цифровые сервисы для покупателей.

Как решить вопрос с кадрами

Ритейлер может столкнуться с проблемой — торговые точки находятся в ТЦ, и их выручка зависит от дня недели. Например, по выходным и в праздники количество посетителей увеличивается, многие приходят с детьми и проводят весь день, посещая различные магазины. А сотрудников в выходные критически не хватает.

Одним из решений становится наем дополнительных сотрудников для работы в субботу и воскресенье. Но это требует высоких затрат на обучение и зарплаты, а также времени на адаптацию новых консультантов. К тому же, текучесть кадров в розничных продажах держится на высоком уровне, поэтому приходится тратить много времени, чтобы сформировать постоянный штат для работы по выходным.

Также ритейлер может установить ИИ-киоски и виртуальных консультантов для магазина, которые выполняют роль цифрового помощника покупателя. Они снабжены камерой, микрофоном и динамиком, что помогает им «общаться» с покупателем, распознавать его мимику и жесты. Могут «узнавать» постоянного покупателя и предлагать ему особые условия.

Чаще всего ритейлеры устанавливают «умные» киоски в наиболее заметных точках торгового зала. Таким образом, если покупатель видит, что все консультанты заняты, он может подойти к ИИ-консультанту и определиться с выбором товара.

С помощью виртуального консультанта можно:

узнать, есть ли в наличии определенные товары;
провести анализ, чтобы подобрать подходящие продукты;
отсканировать себя и «примерить» одежду или косметические средства;
подобрать товары по запросу;
узнать, есть ли в продаже похожие товары, но дешевле, дороже, другого бренда;
изучить особенности выбранного продукта и сравнить его с другим;
проконсультироваться, подходит ли данный товар для определенной задачи.

Таким образом, ритейлер сокращает затраты на поиск сотрудников, не тратит время на обучение новых консультантов и повышает качество обслуживания за счет четкого донесения информации. Кроме того, ИИ для магазина помогает повысить конверсию и улучшить клиентский сервис.

Для обучения нейросетевого помощника используется информация по ассортименту сети магазинов, описания всех артикулов, регламенты работы консультантов и сведения о постоянных покупателях. Также модель может обучаться дополнительно — если в ассортимент магазина поступают новые артикулы, или регламенты работы с покупателями корректируются.

Чтобы сделать ответы максимально точными, для виртуального консультанта применяется процесс fine-tuning — команда разработчиков вместе с ритейлером анализирует ошибки нейросети и корректирует алгоритмы. Например, в ассортименте сети магазинов есть несколько видов товаров одной направленности, но их стоимость различается. Нейросетевой помощник настраивается так, чтобы он предлагал покупателю подходящие варианты, исходя из его бюджета и предпочтений. Это позволяет повысить эффективность AI-консультанта для продаж.

Неестественная манера общения нейросетевых помощников может вызывать недоверие у покупателей. Поэтому важно настроить естественную речь и звучание.

Как этого добиться:

· Лингвистическая настройка. Чтобы ИИ-помощник правильно использовал падежи и склонения, а также согласование слов, проводится продвинутая лингвистическая настройка с использованием алгоритмов обработки естественного языка.

· Распараллеливание задач. Перед виртуальным помощником стоит несколько задач — распознавание речи покупателя, поиск ответа в собственной базе, принятие решения на основе различных данных и т.д. Чтобы обеспечить быстрые ответы, как при общении с настоящим продавцом, применяются более 10 LLM для выполнения параллельных задач.

· База данных для свойств товаров. При консультации необходимо учитывать множество факторов, поэтому создается специальная база данных, куда помещаются все возможные свойства, связанные между собой. Это позволяет давать более точные и предметные консультации.

· Использование нескольких типов нейросетей. Чтобы решение не получилось очень тяжелым и дорогим, используется два типа нейросетей. Более простая и дешевая занимается первичной обработкой контекста и связанных с ним сущностей. Наиболее важные сущности передаются в более дорогую и «умную» нейросеть, которая формирует наиболее качественный и релевантный ответ.

· Повышение скорости ответа. Чтобы ответ был максимально оперативным, используется кэширование базы. То есть, ответы на самые популярные запросы сохраняются и извлекаются из памяти при последующих обращениях покупателей.

Чтобы система быстрее и точнее работала с запросами покупателей, используются собственные нейросети. Это обеспечивает обмен данными только в закрытом внутреннем контуре и повышает безопасность внедрения ИИ в ритейле.

Плюсы использования собственных нейросетей:

Высокая скорость ответа. Покупатель не хочет долго ждать при общении с ИИ-консультантом. Ответ должен быть практически мгновенным, чтобы обеспечить высокую лояльность покупателей. Собственные разработки помогают достичь времени отклика всего в 2-3 секунды — этого практически невозможно добиться при использовании сторонних нейросетей.
Точность и качество ответов. Собственные нейросети позволяют обучаться на конкретных данных и допускать меньше ошибок при обработке запроса. Все некорректные ответы быстро корректируются, что обеспечивает высокое качество коммуникации с покупателями.
Сохранение бюджета. Каждое обращение к публичной нейросети — это дополнительные траты. Для сети магазинов это критично, ведь ежедневно магазины обслуживают тысячи покупателей. Собственные нейросети позволяют сократить траты, ведь заказчику нужно будет оплачивать только электроэнергию, которая понадобится для работы серверов и ИИ-киоска.

Помимо быстрой обработки запросов покупателей, виртуальный консультант может обеспечить магазин данными о покупателях, необходимыми для качественной аналитики. Это делает искусственный интеллект для ритейла важным инструментом для повышения продаж и анализа поведения клиентов.

С распространением современных технологий многие ритейлеры задаются вопросом — что будет с «живыми» сотрудниками, и как обеспечить их взаимодействие с ИИ-консультантами. Однако взаимодействие с «живыми» сотрудниками пока никуда не уйдет по нескольким причинам: