Крупнейшие игроки технологического рынка, включая OpenAI, Google и Amazon, вступили в гонку за право определять будущее онлайн-покупок. За последние годы OpenAI то внедряла, то сворачивала функции для шопинга, поисковик Perplexity добавил кнопку прямой покупки, а Amazon разработала инструмент «Купи за меня». Однако, несмотря на постоянные смены стратегий, явного лидера в этой области до сих пор нет. По мнению экспертов отрасли, причина кроется в том, что индустрия сосредоточилась на решении второстепенной задачи.
В обзоре Джамуса Дрисколла, генерального директора компании Elastic Path, отмечается, что дискуссии об агентской коммерции — использовании ИИ-посредников для совершения сделок — почти полностью сосредоточены на розничных потребителях. Речь идет о том, как искусственный интеллект помогает найти подарок или сравнить товары в чат-боте. Но именно розничный сектор может оказаться самым сложным и последним местом, где ИИ принесет реальную выгоду. В то же время огромный и менее публичный мир корпоративных закупок (B2B) остается без должного внимания, хотя именно здесь у ИИ-агентов есть наибольший потенциал для прорыва.
Сложности автоматизации розничной торговли
Когда искусственный интеллект берет на себя процесс оформления заказа в сегменте B2C, он сталкивается с результатами многолетней оптимизации. Бренды потратили колоссальные ресурсы на то, чтобы довести путь клиента от желания до покупки до совершенства. Каждое предложение сопутствующего товара и точка сбора данных внедрялись для того, чтобы подтолкнуть покупателя к действию.
ИИ-агент делает эту оптимизацию неактуальной. Ему не важны тщательно проработанные страницы товаров или маркетинговые рассылки. Покупатель получает ответ от ИИ на основе простых данных из каталога, что лишь незначительно снижает трение в и без того работающем механизме. Статистика подтверждает наличие проблем в этой сфере:
- В компании Walmart зафиксировали падение конверсии на 66%, когда ИИ-агенты становились посредниками в процессе покупки.
- Инструмент «Buy for Me» от Amazon вызвал недовольство ритейлеров, так как он оптимизировал процесс для покупателей за счет интересов продавцов.
- Потребители зачастую не доверяют ИИ финансовые операции, хотя легко передают данные дискаунтерам ради выгоды. Основная проблема в том, что пока никто не создал пользовательский опыт на базе ИИ, который бы явно превосходил существующие интернет-магазины.
Специфика корпоративных закупок
В отличие от розницы, сектор B2B строится на сложности, а не на удобстве. В обзоре приводится пример производителя среднего масштаба, закупающего промышленные детали. Этот процесс включает в себя использование списков утвержденных поставщиков, согласование контрактных цен, которые меняются в зависимости от аккаунта, и проверку технических характеристик на совместимость.
Процедура часто требует создания сложных заявок в ERP-системах (программах для управления ресурсами предприятия) и многоуровневого одобрения. В итоге для заказа обычного крепежа сотруднику часто приходится обращаться к торговому представителю. Большую часть работы таких посредников составляет не принятие стратегических решений, а применение накопленных знаний к четкому алгоритму. Именно в этой точке ИИ-агенты могут значительно усилить эффективность сотрудников.
Почему B2B опередит потребительский сектор
В истории технологий потребительские продукты обычно первыми достигали массового масштаба, после чего появлялись их корпоративные версии. Так, социальная сеть Facebook* стала популярной задолго до появления бизнес-платформ вроде Slack. Однако в сфере агентской коммерции модель может перевернуться, поскольку организации в сегменте B2B обладают более структурированными данными.
Хотя каталоги товаров в B2B часто хранятся в неудобных форматах PDF или устаревших выгрузках из систем учета, они по своей сути более пригодны для машинной обработки. Если данные потребительского бренда — это картинки и отзывы, то каталог дистрибьютора — это система артикулов (SKU), матриц совместимости и контрактных обязательств. Эти правила можно закодировать и передать ИИ.
Масштаб возможностей также играет роль: глобальная электронная коммерция в сфере B2B по объему транзакций примерно в 5–6 раз превышает розничный рынок. Устранение даже небольшой доли трения в закупках способно перестроить всю категорию.
Подготовка данных для машин
Развитие ИИ-коммерции невозможно без изменения подхода к хранению информации. Нынешняя инфраструктура оптимизирована для презентации товара человеку. ИИ-агенту же не важно, насколько красиво выглядит сайт. Ему нужно точно знать:
- совместим ли продукт с имеющимся оборудованием;
- есть ли товар в наличии на конкретном складе;
- какова цена для данного покупателя согласно его контракту в текущий момент.
Если эта информация не представлена в структурированном виде, агент не будет задавать уточняющие вопросы, а просто перейдет к другому поставщику. Компании, которые первыми решат проблему машиночитаемости данных в B2B, получат значительное преимущество. Порог входа для автоматизации корпоративных закупок ниже, чем кажется, поскольку большинство текущих процессов в этой сфере все еще зависят от ручного труда и устаревших способов связи.
* — деятельность компании запрещена на территории РФ