Искусственный интеллект меняет подход к работе с маркетплейсами: он помогает продавцам автоматизировать процессы и улучшать клиентский опыт. Российские платформы вслед за зарубежными внедряют ИИ-решения, чтобы оставаться конкурентоспособными и повышать эффективность работы предпринимателей.
В 2026 году успешная работа на маркетплейсе измеряется не только ассортиментом или выручкой, но и способностью продавца предсказывать потребности покупателей и быстро реагировать на изменения спроса.
Как ИИ меняет клиентский опыт на маркетплейсах
Главная сила искусственного интеллекта — в умении работать с огромными массивами данных и находить в них закономерности, которые человек часто не способен заметить. Это особенно актуально для маркетплейсов. Площадки стремятся к улучшению пользовательского опыта за счет технологий по понятным причинам: высокая конкуренция, необходимость обеспечивать рост продаж продавцам на платформе, ответы на запросы пользователей.
Одна из основных задач маркетплейсов — предугадывать спрос на миллионы товаров и выстраивать логистику таким образом, чтобы уменьшить сроки доставки до покупателей. Такая задача стояла перед Amazon (США), который одним из первых на рынке задал планку в скорости поставки. Его технология на основе ИИ, которая получила название Sequoia, позволила ускорить процесс поиска и хранения продукции до 75%, а выполнение заказов до 25%. Благодаря этому клиенты впервые смогли получать заказ за один день, а уменьшенные сроки доставки стали новым стандартом на рынке, к которому стали стремиться все остальные площадки.
Похожего эффекта удалось достигнуть и в сфере рекомендательных систем. Еще несколько лет назад анализировать предпочтения пользователей было долго и дорого, а результат не всегда был корректным. Сегодня алгоритмы машинного обучения делают это за секунды и с высокой точностью. По данным компании Salesforce (разработчик одноименной CRM-системы, США), 68% специалистов отмечают, что ИИ помогает им лучше понимать желания клиентов.
Одним из первых маркетплейсов разработал сложную систему рекомендаций Amazon. Для этого в 2019 году он стал использовать метод коллаборативной фильтрации (прогнозирует предпочтения конкретного клиента на основе предпочтений других клиентов). Этот подход сыграл ключевую роль в росте заказов: рекомендации на основе AI-алгоритмов увеличили конверсию на 35%. Такая система никогда не прекращает работу на протяжении всего пути клиента, позволяет покупателям находить товары, о которых они даже не подозревали, добавлять в корзину дополнительные позиции и снова возвращаться на площадку.
Согласно исследованию международной консалтинговой компании McKinsey, 75% покупателей с большей вероятностью вернутся на сайт благодаря персонализированным рекомендациям, и это касается не только Amazon. Система рекомендаций затем появилась у многих крупных маркетплейсов, в том числе российских: Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет.
Поэтому ИИ-технологии значительно выделяют маркетплейсы от стандартных офлайн-магазинов, у которых в целом нет возможности использовать ИИ в таком объеме.
Когда пользователь получает релевантные предложения, может быстро решить свой вопрос, у него появляется желание возвращаться снова. Такой клиент не только делает повторные покупки, но и чаще рекомендует маркетплейс другим. Значит, рост выручки и позитивного имиджа компании становится естественным следствием качественного клиентского опыта, а внедрение ИИ во все процессы становится для маркетплейсов стратегическим направлением.
Значение ИИ-технологий для продавцов
Маркетплейсы внедряют искусственный интеллект не только ради удобства покупателей, но и ради эффективности работы продавцов. Любому бизнесу необходимо постоянно оптимизировать рутинные процессы, и сегодня нейросети являются для этого главным способом. Кроме того, продавцы на маркетплейсах работают в условиях высокой конкуренции, в том числе в контексте скорости доставки. Покупатель обращает внимание на сроки и часто выбирает того, кто способен доставить товар за 1−2 дня. Значит, важно обращаться к ИИ для решения логистических задач, прогнозирования спроса, понимания, как грамотно распределить товар по складам.
Среди зарубежных игроков, которые активно развивают ИИ-технологии для продавцов, особенно выделяется Shopify (интернет-компания, занимается разработкой программного обеспечения для онлайн и розничных магазинов, Канада). Площадка разработала ИИ-ассистента под названием Sidekick, который помогает селлерам решать не только рутинные, но и стратегические задачи. Так, ассистент создает описания товаров, оформляет коллекции и настраивает платежи. Последние обновления позволяют Sidekick анализировать большие данные и предлагать ответы, а также стратегии и пошаговые инструкции, которые снимают с продавцов часть работы.
Также у Shopify есть конструктор онлайн-магазинов на базе ИИ. Функция позволяет предпринимателям запускать готовые к работе интернет-магазины, предварительно описав свои желания. Система автоматически генерирует три полноценных варианта дизайна магазина, включая визуальное оформление и текстовый контент, адаптированный под специфику бизнеса.
Искусственный интеллект становится для селлеров по сути обязательным инструментом. Более того, почти 50% российских продавцов на маркетплейсах уже делегируют задачи нейросетям. Среди них — генерация описаний (62%) и изображений (37%) для карточки товара, работа с поиском информации (33%), анализ продаж и работы конкурентов, прогнозирование спроса (32%). При этом самостоятельно работать с AI-помощником многие пока не хотят: более половины предпринимателей (51%) предпочтут, чтобы вместо них с нейросетью общался помощник, в идеале — уверенный пользователь нейросетей (70%).
Поэтому российские маркетплейсы стали отвечать не только на запросы пользователей, но и бизнеса. Так, у Яндекс Маркета есть Маркет AI — чат с ИИ-ассистентом для помощи с рутинными задачами. Он помогает с рутинными операциями: от проверки списка документов для отметки «Оригинал» до оформления пропусков на склад. Ozon, как и Маркет, применяет машинное обучение для автоматической модерации карточек — система проверяет новые товары за менее чем три минуты, в десятки раз быстрее ручной обработки.
Результаты от внедрения ИИ-технологий уже можно заметить. Так, по данным Яндекс Маркета, за 2024 и 2025 год 132 тыс. продавцов хотя бы раз сгенерировали какой-либо контент для своих рабочих задач.
В конечном итоге на успешные результаты предпринимателя влияет не только правильный выбор ниши, но и умение работать с ИИ и внедрять его во все процессы процессы ведения бизнеса.
В целом российские маркетплейсы активно развивают ИИ в четырех направлениях: персонализация покупательского опыта, поиск информации, автоматизация рутины (связанная с контентом, UGC, расчетом цен
Вместо заключения
ИИ сегодня помогает не только крупным маркетплейсам — продавцы по всему миру сами все активнее используют технологии, чтобы продавать больше и работать эффективнее. Теперь даже небольшой бренд или частный предприниматель может управлять ассортиментом, ценообразованием и продвижением, применяя возможности ИИ. Это позволяет продавцам сэкономить время и ресурсы: они могут не нанимать дополнительных сотрудников для выполнения рутинных задач, а делегировать их ИИ. Вскоре это станет таким же базовым инструментом, как когда-то Excel для автоматизации расчетов вместо использования калькулятора.
Такой подход снижает издержки и освобождает время для стратегических задач. В будущем этот тренд будет усиливаться, поскольку технологии продолжают развиваться, становясь все более доступными и эффективными для широкого круга продавцов. В то же время технологическим компаниям внедрении ИИ помогает ускорять и свои процессы, оптимизируя расчет аналитики и ускоряя рутину (например, для 1P или работы менеджеров).
В целом компании, которые активно внедряют алгоритмы машинного обучения и нейросетевые технологии, получают ощутимое конкурентное преимущество: они быстрее реагируют на изменения спроса, точнее предсказывают предпочтения клиентов и эффективнее управляют ассортиментом и рекламой. Российские маркетплейсы внедряют собственные решения и адаптируют мировые тренды под локальные задачи.
