Будущее e-commerce: почему AI-рекомендации заменят ручной мерчандайзинг

Ручной мерчандайзинг пришёл в онлайн из классического ритейла. В офлайне он работает за счёт визуальных приёмов: витрины, выкладки, акционные зоны, рекомендации продавца. В e-commerce эта логика трансформировалась в статичные блоки «Рекомендуем», подборки «С этим товаром покупают», ручные правила апселла и кросс-селла.

На первых этапах развития интернет-магазинов такой подход был оправдан. Каталоги были относительно небольшими, поведение пользователей — предсказуемым, а конкуренция — умеренной. Однако по мере роста ассортимента и трафика ручной мерчандайзинг начал демонстрировать системные ограничения. Он не персонализирован, требует постоянного участия команды и плохо масштабируется. Один и тот же набор рекомендаций показывается всем пользователям вне зависимости от их интересов, истории и контекста визита.

Современный пользователь взаимодействует с интернет-магазином нелинейно. Он приходит из разных каналов, сравнивает товары, возвращается через несколько дней, меняет намерение по ходу сессии. При этом ассортимент может насчитывать десятки или сотни тысяч SKU. В таких условиях ручные правила не успевают за реальным поведением пользователей.

Каждое новое правило — это дополнительная нагрузка на команду. Каждая акция требует перенастройки. Каждое изменение ассортимента делает часть рекомендаций неактуальной. В результате мерчандайзинг превращается в постоянную «гонку» за актуальностью, а не в инструмент роста. Бизнесу становится всё сложнее управлять релевантностью рекомендаций вручную.

Перелом произошёл тогда, когда e-commerce накопил достаточный объём данных. Кликовые паттерны, история покупок, поведение в сессии, популярность товаров — всё это стало доступно для анализа. Стало очевидно, что решения о том, какие товары показывать пользователю, можно и нужно принимать автоматически.

На этом этапе появились rule-based и ML-подходы к рекомендациям. Первые позволяли формализовать логику («если товар A — показать товар B»), вторые — учитывать статистику кликов и покупок. Это был важный шаг вперёд, но он всё ещё не решал главную задачу — персонализацию в реальном времени.

Машинное обучение позволило рекомендациям обучаться на данных, но оставалось ограниченным заранее заданными признаками. Настоящий качественный скачок произошёл с переходом к AI-подходам. AI-рекомендации работают не с товарами как таковыми, а с поведением и намерениями пользователя.

Такие системы анализируют действия пользователя в текущей сессии, его прошлые интересы, контекст и коммерческие сигналы. Рекомендации становятся динамическими, персональными и self-learning. Они автоматически адаптируются к изменениям ассортимента и спроса, снижая необходимость ручного вмешательства.

AI-рекомендации охватывают весь пользовательский путь и решают сразу несколько бизнес-задач.

Один из крупных интернет-ритейлеров использовал классический ручной мерчандайзинг: статичные подборки, фиксированные блоки «С этим покупают», ручные апселл-правила. При росте каталога и трафика эффективность таких рекомендаций перестала расти, а поддержка требовала всё больше ресурсов.

После внедрения AnyRecs подход к рекомендациям изменился принципиально. Система начала учитывать поведение пользователей, контекст сессии и коммерческие сигналы. Рекомендательные блоки стали персональными и начали обучаться автоматически. В результате магазин зафиксировал рост CTR рекомендаций, увеличение среднего чека и снижение ручной нагрузки на команду. Этот кейс наглядно показывает, как AI-рекомендации не дополняют, а заменяют ручной мерчандайзинг как устаревший подход.

Ручной мерчандайзинг не масштабируется в условиях современного e-commerce. Он не способен учитывать индивидуальные сценарии поведения и быстро адаптироваться к изменениям спроса.

AI-рекомендации, напротив, работают 24/7, обучаются на данных и становятся точнее со временем.
Пользователи уже привыкли к персонализации как стандарту. Они ожидают, что магазин будет «понимать» их потребности. В будущем конкурентное преимущество будет определяться не только ассортиментом или ценой, а качеством пользовательского опыта.

AnyRecs — это AI-платформа рекомендаций, которая объединяет персонализацию, апселл и кросс-селл в единую систему роста. Решение масштабируется под средний и крупный бизнес, быстро внедряется и даёт измеримый ROI. AnyRecs заменяет ручные правила self-learning-моделью, которая адаптируется к пользователям и рынку без постоянного участия команды.

Будущее e-commerce — за персонализированным, динамичным и data-driven опытом. Ручной мерчандайзинг был важным этапом развития, но сегодня он становится тормозом для роста. AI-рекомендации — это не модный тренд, а новый стандарт рынка.