Для интернет-магазина или маркетплейса недостаточно привести пользователя в мобильное приложение. Важно помочь ему быстро найти подходящий товар, принять решение и вернуться за следующей покупкой. Чем больше каталог, тем сложнее сделать это стандартными средствами поиска и фильтрации.
ИИ позволяет учитывать не только формальные параметры, но и намерение, историю действий и контекст поведения пользователя. В результате сокращается путь от открытия приложения до заказа, растёт конверсия, а персонализированный опыт создаёт условия для повторных покупок и увеличения LTV.
Обычный поиск сопоставляет запрос с названиями и характеристиками товаров. Если человек пишет «хочу что-то лёгкое на лето недорого», точных совпадений в каталоге может не оказаться.
Семантический поиск работает иначе. ИИ определяет смысл запроса: сезонность, предполагаемую категорию, ценовой диапазон и другие признаки. Затем система подбирает и ранжирует наиболее релевантные позиции.
Для бизнеса это означает меньше пустых выдач и ситуаций, когда подходящий продукт есть, но пользователь его не находит. Эффективность функции можно оценивать по конверсии из поиска: какая доля пользователей после поискового запроса переходит к карточке, добавляет товар в корзину и оформляет заказ.
Классическая сортировка предлагает универсальные варианты: по цене, рейтингу, популярности или новизне. ИИ способен сделать выдачу индивидуальной.
В верхней части каталога можно показывать позиции, которые чаще выбирают пользователи с похожим поведением, товары с высокой вероятностью добавления в корзину или варианты, соответствующие предыдущим интересам конкретного клиента.
Так человеку приходится просматривать меньше неподходящих предложений. Для оценки результата стоит отслеживать глубину просмотра каталога, переходы в карточки, добавления в корзину и итоговую конверсию.
Блоки «Вам может понравиться» и «С этим товаром покупают» становятся значительно полезнее, когда учитывают реальные действия человека.
ИИ может анализировать просмотры, поисковые запросы, содержимое корзины и историю заказов. На основании этих данных формируются персональные подборки и предложения сопутствующих продуктов.
Такой механизм работает сразу на несколько бизнес-показателей. Рекомендации помогают увеличивать средний чек за счёт дополнительных товаров, а после покупки дают повод снова открыть приложение.
Основная метрика здесь — доля покупок из рекомендаций. Дополнительно стоит измерять CTR блока, средний чек и частоту повторных заказов.
Часть покупателей покидает приложение не потому, что им ничего не подходит, а потому, что они не смогли принять решение. Особенно это заметно в категориях со сложными характеристиками.
ИИ-ассистент может отвечать на вопросы, сравнивать несколько товаров и подбирать варианты по заданным параметрам. Например: «Какой ноутбук выбрать для работы с графикой?» или «Чем отличаются эти две модели?»
Если ассистент имеет доступ к актуальным данным каталога, он способен сопровождать пользователя непосредственно до покупки. Результат оценивают по снижению количества брошенных корзин, конверсии после обращения в чат и изменению среднего чека.
Иногда человеку проще показать нужный товар, чем описать его словами. Визуальный поиск позволяет загрузить фотографию, после чего система находит похожие позиции в каталоге.
Функция особенно полезна для одежды, обуви, мебели, предметов интерьера и других категорий, где внешний вид играет важную роль. Например, пользователь фотографирует понравившееся кресло и получает похожие модели, которые можно заказать прямо сейчас.
Основные показатели — CTR результатов визуального поиска, переходы в карточки и конверсия в покупку.
Универсальной цифры вроде «ИИ повышает продажи на 20%» не существует. Результат зависит от исходного качества продукта, аудитории, каталога, трафика и самого алгоритма. Поэтому корректный подход — измерять эффект каждого блока отдельно.
Допустим, конверсия пользователей обычного поиска составляет 3%, а после запуска семантического — 3,6%. Относительный прирост составит 20%. Аналогично можно оценивать рекомендации, умную сортировку, чат и визуальный поиск.
Лучше всего запускать функции постепенно и проводить A/B-тесты: одна группа использует прежнюю версию приложения, другая — вариант с ИИ. Так можно определить, какие изменения действительно увеличивают продажи, а не просто выглядят технологично.
При этом важно смотреть не только на первую покупку. Если персонализация увеличивает число повторных заказов, её реальная ценность проявится в росте retention и LTV.
Интеграция искусственного интеллекта имеет смысл не ради самой технологии. Для e-commerce и сервисных приложений её задача вполне конкретна: сократить путь до нужного предложения, снять сомнения перед заказом, увеличить средний чек и дать пользователю причину вернуться. Начинать необязательно с масштабной перестройки продукта. Можно выбрать один сценарий — например, интеллектуальный поиск или рекомендации, — внедрить его, измерить влияние на конверсию и затем развивать решение.
Команда Smorodina.mobi разрабатывает мобильные продукты и помогает интегрировать ИИ в существующие пользовательские сценарии. Оставьте заявку на сайте — обсудим задачи вашего продукта и определим, какие AI-функции способны дать измеримый эффект для продаж и повторных покупок.