Люди покупают с ИИ: что это меняет для малого бизнеса

Что мешает небольшому продавцу выйти на большую площадку

Когда я запускала маркетплейс-направление в «М.Видео-Эльдорадо», перед нами стояла задача расширить ассортимент за счет товаров внешних продавцов. Для небольших компаний это была возможность предложить свои товары покупателям крупной сети. Им не нужно было с нуля привлекать аудиторию такого масштаба на собственный сайт — можно было начать продавать на нашей площадке.

Но для начала продаж на маркетплейсе одного договора недостаточно. Продавцу нужно было передать каталог, привести к единому формату характеристики товаров, цены и остатки, настроить обработку заказов. Мы развивали единый кабинет поставщика, где можно было пройти регистрацию и проверку, создавать карточки, управлять ценами и отслеживать заказы.

Самым сложным оказалось наладить обмен сведениями между продавцами и площадкой. У компании мог быть хороший товар, но характеристики хранились в разных форматах, остатки обновлялись с задержкой, а часть сведений о продукте знал только менеджер. Пока покупатель разговаривает с этим менеджером, тот может уточнить детали. При автоматическом подборе программа опирается на сведения в каталоге. Если важных характеристик там нет, она не сможет надежно сопоставить товар с запросом.

Продажи через ИИ-агентов очень похожи на этот кейс. В обоих случаях между продавцом и покупателем появляется программа, которая помогает выбрать предложение. Чтобы она могла это сделать, ей нужны полные сведения о товаре и актуальные условия покупки. С развитием агентов требования к этой подготовке становятся еще выше.

Как ИИ может участвовать в покупке

Обычно человек сам открывает сайт или приложение, задает фильтры и сравнивает товары. ИИ-помощнику можно описать задачу обычными словами. Например: «Нужна тихая стиральная машина для небольшой квартиры». Помощник переводит это на язык товарных характеристик, подбирает варианты, а покупатель уточняет требования и выбирает подходящий.

ИИ-агенту передают цель и границы полномочий, а он сам планирует шаги, действует в подключенных системах и проверяет результат. В покупках это может быть поиск товара, сравнение условий и оформление заказа с подтверждением человека или в пределах заранее выданного разрешения. Разница не в наличии кнопки оплаты, а в том, какую часть задачи система самостоятельно доводит до результата.

Для бизнеса здесь две разные задачи. Первая — использовать ИИ на своей стороне: отвечать на обращения, подбирать комплектацию, передавать контакты менеджеру. Вторая — сделать товары доступными внешнему помощнику, через которого покупатель ищет предложения разных продавцов. Автоматизация переписки внутри магазина сама по себе не приводит к нему новую аудиторию.

Небольшому продавцу обычно невыгодно создавать собственную массовую точку входа в покупку и убеждать клиентов перейти в нее. У крупных сервисов уже есть аудитория, которая приходит туда со своими запросами. Для малого бизнеса интереснее стать одним из продавцов, чьи предложения эти помощники могут показать. А собственный ИИ для консультаций и поддержки решает другую задачу: помогает обслужить тех, кто уже обратился в компанию.

Что уже автоматизирует малый бизнес

Продавцу не обязательно ждать, пока покупатели начнут поручать ИИ весь заказ. Уже сейчас можно автоматизировать консультации или подбор комплектации. Небольшие компании уже передают ИИ эти задачи и сохраняют участие менеджеров там, где это нужно.

Консультации по сложному товару. Компания BRV продает оборудование для автомоек через Авито. Менеджерам нужно разбираться в технических характеристиках и комплектациях, при этом быстро отвечать на поток сообщений. ИИ-продавец консультирует по оборудованию, помогает с подбором и передает контакт в CRM — систему для работы с клиентами и сделками.

По данным разработчика, конверсия обращения в заинтересованный контакт выросла с 32% до 82%, а за месяц компания получила 332 дополнительных целевых лида при прежних рекламных расходах.

Обработка обращений до пробного урока. Онлайн-школа китайского языка Cheesecake передала ИИ первую линию продаж. Бот отвечает на вопросы, рассказывает о программе и доводит человека до записи на пробный урок. После урока к работе подключаются менеджеры.

Конверсия в пробный урок выросла с 4% до 9%, а общая конверсия в оплату — с 1% до 1,5%. Система обрабатывает около 10 тысяч холодных лидов в месяц.

В этих историях для меня важны не только цифры. Программе передали знания, которыми раньше пользовался менеджер: характеристики оборудования, сведения об учебной программе, ответы на вопросы. Та же информация потребуется и внешнему помощнику, который будет подбирать товар для покупателя.

Что нужно подготовить, прежде чем поручать продажи ИИ

В «М.Видео-Эльдорадо» мы внедряли платформу «Оптимайзер» для автоматизации управления ассортиментом: она помогала сопоставлять множество товаров и показателей при подготовке коммерческих решений. Но прежде чем получать рекомендации, нужно было определить, на каких данных система будет работать.

У нас значительная часть работы была связана с согласованием данных и бизнес-правил. Если подразделения по-разному определяют категории товаров или используют несопоставимые показатели, рекомендации системы трудно применять. Мы определяли, какие сведения она учитывает, какие рекомендации может формировать и в каких случаях окончательное решение принимает сотрудник.

«Оптимайзер» не был агентом покупателя. Но этот опыт показал мне: прежде чем поручать программе решения, нужно самим ясно описать, как они принимаются. Для небольшого магазина действует тот же принцип — даже если он начинает с одного помощника для консультаций.

Пока сведения о товаре существуют только в голове менеджера, программа не сможет использовать их для подбора. Подготовку к работе с агентами стоит начинать с каталога, актуальных остатков и понятных условий заказа.

Я советую посмотреть на свой магазин глазами такой программы. Где взять актуальную цену и наличие? Как узнать срок доставки, передать заказ и получить его статус? Если каждый раз нужно спрашивать менеджера, помощник будет постоянно возвращать работу человеку. Сначала стоит наладить передачу этих сведений из каталога и учетной системы.

Не менее важно решить, где человеку следует подключаться к работе. Например, помощник может сам сообщить статус доставки, а нестандартный запрос передать менеджеру вместе с перепиской. Чем больше действий мы ему поручаем, тем яснее должны быть правила подтверждения заказа и исправления ошибок. На мой взгляд, доверие к агенту зависит, в частности, от того, насколько легко проверить его действия и при необходимости их отменить.

Как получать заказы через ИИ-помощника покупателя

Теперь представим другую ситуацию: человек еще не пришел в магазин, а только обсуждает покупку с ИИ-помощником. Например, уточняет, какая стиральная машина поместится в его ванной и какой продавец доставит ее в нужный срок. Для продавца это новая точка знакомства с клиентом: его товар должен попасть в подборку помощника.

Я вижу здесь продолжение модели маркетплейса. Небольшая компания получает доступ к покупателям через сервис, которым они уже пользуются. Но вместо просмотра витрины человек ведет диалог, а программа отбирает предложения под его задачу. Поэтому продавцу важно передать не только название и красивую фотографию, но и характеристики, наличие, цену, условия доставки.

Такой путь к покупке уже можно увидеть в Алисе AI. Магазин передает сведения о товарах в сервисы Яндекса, а в ответе помощника покупатель может увидеть предложение с кнопкой «Купить в 1 клик». По ней он переходит к оформлению, проверяет данные и оплачивает заказ. Сам магазин получает заказ и отвечает за его выполнение. В этом сценарии человек сам проверяет и оплачивает заказ: упрощенное оформление еще не означает, что агент получил право совершить покупку самостоятельно.

Обмен сведениями о товарах, остатках и заказах в этой схеме организован через протокол Yandex Commerce Protocol. Проще говоря, это правила, по которым программы магазина и Яндекса передают друг другу нужные данные. Для сайта на 1С-Битрикс есть готовый модуль, для других систем может потребоваться работа разработчика. Начать можно с раздела «Кнопка „Купить“» в кабинете Яндекс Товаров. Пока этот вариант подходит для розничной продажи физических товаров, но не для услуг, цифровых товаров и опта.

При этом я бы не считала любого ИИ-помощника независимым советчиком. Если он ищет только внутри маркетплейса, выбор ограничен каталогом площадки. Если сравнивает разные магазины, предложений больше, но остаются вопросы: кто платит за рекомендации, есть ли реклама и партнерские вознаграждения? От этого зависит, какие товары он покажет человеку. Отсутствие склада не означает отсутствия интереса. Независимость определяется правилами отбора и прозрачностью того, кто платит за рекомендацию.

Поэтому условия нового канала нужно изучать так же внимательно, как условия маркетплейса: может ли он показывать ваши товары, что влияет на отбор и сколько стоит полученный заказ? Я не ожидаю, что с появлением агентов исчезнут цена, доставка или конкуренция. Изменится способ, которым клиент выбирает продавца. Чтобы участвовать в этом выборе, бизнесу нужно сделать сведения о своем предложении точными, а выполнение заказа — надежным.

С чего начать предпринимателю

• Выбрать одну повторяющуюся задачу. Например, консультации по комплектации или проверку статуса заказа. Сначала определить, какую проблему нужно решить: сотрудники не успевают отвечать, теряют обращения или тратят время на перенос данных.
• Проверить каталог и учет. Убедиться, что характеристики, цены, остатки и условия доставки доступны в едином формате и обновляются. Уточнить, как заказ попадет в учетную систему и кто будет отвечать за его выполнение.
• Посчитать экономику. Учесть расходы на подключение и работу ИИ, комиссию или другие расходы на привлечение заказа через канал, доставку, отмены и возвраты. Важен заработок на исполненном заказе, а не только рост числа обращений. Попасть в ответ агента еще не значит заработать на заказе.
• Задать границы самостоятельности. Определить, что программа может сделать сама, что требует подтверждения и в какой момент подключается сотрудник. Предусмотреть авторизацию, ограничение доступа к данным и журнал действий программы.
• Проверить результат на выбранном процессе. Сравнить время обработки, число ошибок и оплаченных заказов, расходы до и после внедрения. По результатам решить, стоит ли расширять применение системы.

Из работы с поставщиками я вынесла простой принцип: доступ к аудитории имеет смысл, когда бизнес готов исполнить заказ. В работе с ИИ-агентами действует тот же принцип: программа должна найти и проверить предложение, а компания — выполнить его с прибылью и без нарушения обещаний покупателю.