ИИ в ритейле 2026: как агенты меняют поиск товаров

Пока одни спорят, заменит ли ИИ живого продавца, британская сеть John Lewis уже считает долю обращений, которые приходят из чат-ботов. За последний месяц сразу несколько крупных игроков раскрыли цифры: ИИ в ритейле перестал быть экспериментом и стал рабочим каналом продаж. Разбираем, что именно произошло и что из этого опыта может взять небольшой бизнес.

Мировой контекст: ИИ-агенты стали заметным каналом продаж

3 сентября 2026 года Reuters сообщил, что John Lewis — крупнейшая в Британии сеть, принадлежащая сотрудникам, — наращивает вложения в контент именно из-за ИИ. Доля поисков товаров, которые приходят через ИИ-агентов, выросла до 2,5% против 0,3% годом ранее.

Управляющий директор универмагов John Lewis Питер Рюис назвал этот рост экспоненциальным и отметил, что он идёт во всех возрастных группах (пересказ Reuters, 3 сентября 2026). Параллельно сеть открыла студию в лондонском флагманском магазине на Оксфорд-стрит, где инфлюенсеры записывают контент — чтобы попадать в те ответы, которые ИИ потом пересказывает покупателям.

Причина простая: агент рекомендует то, что описано в его источниках. Нет понятного описания — нет рекомендации.

Миллиарды долларов: покупатели приходят через ChatGPT и Gemini

Ещё раньше, 7 августа 2026 года, Reuters писал о другом сдвиге: покупатели всё чаще выбирают товары не в поиске, а прямо в чат-ботах. По оценке Juniper Research, которую приводит агентство, в 2026 году через ИИ-агентов вроде Claude и Gemini покупатели потратят около 8 млрд долларов.

Данные Adobe Analytics там же: в июне 41% американских потребителей использовали генеративный ИИ для онлайн-покупок, а посетители, пришедшие по рекомендации ИИ-сервисов, приносили на 41% больше выручки за визит, чем обычный трафик.

• Walmart, Ulta Beauty и Wayfair — по данным Reuters, перестраивают описания товаров, чтобы попадать в ответы чат-ботов;
• Ulta Beauty отмечает двойную конверсию и намерение купить у покупателей, нашедших товар через Gemini и ChatGPT;
• при этом сети хотят, чтобы оплата оставалась на их сайте — там они собирают данные о привычках, корзине и прошлых покупках.

Anthropic выпустила готовые шаблоны агентов для ритейла

2 сентября 2026 года Reuters (подробный разбор — на Quartz) сообщил: Anthropic выложила blueprint — типовые схемы для сборки двух агентов на модели Claude. Первый живёт на сайте магазина и помогает покупателю искать и сравнивать товары, второй помогает сотрудникам с запасами, ценами и маркетингом.

Детали, которые важны для понимания механики:

• агент не оплачивает покупку сам — платёж остаётся на стороне магазина;
• мерчант-агент работает только после подтверждения человеком;
• в шаблон заложены ограничения: агент опирается на реальный каталог и не додумывает товары, которых нет.

Анджела Цзян, руководитель продукта платформы Claude, по данным Reuters привела результаты одного партнёра: средняя корзина выросла примерно на 30–35%, а покупатели совершают заказ примерно на 60% чаще. Похожую цифру давала и Adobe Analytics: визиты через ИИ-каналы завершаются покупкой на 60% чаще, чем остальной трафик.

Почему это работает: агент отвечает на вопрос, а не на ключевое слово

Обычный поиск подбирает страницы по ключевым словам. ИИ-агент отвечает на развёрнутый вопрос: «нужен подарок до 3000 рублей для человека, который любит готовить». Поэтому ритейл и переписывает карточки — не ради красоты, а чтобы у модели было чем ответить.

Отсюда прямая связь с тем, о чём мы уже писали: нейросеть отвечает водой не потому, что она плохая, а потому что в задаче нет данных. У агента тот же принцип: нет структуры — нет ответа.

Что об этом говорят данные по всему рынку

Третий ежегодный опрос NVIDIA State of AI in Retail and CPG (2026) показывает масштаб: 91% компаний уже используют ИИ или оценивают его, 90% планируют увеличить бюджет на ИИ в 2026 году, а половина — на 10% и более.

• 89% респондентов говорят, что ИИ помогает наращивать годовую выручку;
• 95% — что он помогает снижать издержки;
• 54% отметили рост производительности сотрудников, 41% — улучшение клиентского сервиса;
• 47% используют или рассматривают агентные ИИ, при этом у 20% агенты уже работают в компании.

По данным того же отчёта, 79% называют открытые модели важными для своей стратегии. Для малого бизнеса это скорее фон, чем руководство к действию.

Что применимо у нас: три шага без лишнего бюджета

Главное наблюдение из мирового опыта, которое стоит забрать себе: побеждает не тот, у кого просто «есть ИИ», а тот, у кого понятно описан продукт и понятно поставлена задача. У небольшого бизнеса тут преимущество: вы знаете свой товар точнее любого универсального чат-бота. Значит, вам есть что дать модели.

• Опишите товар по полям — цена, размер, материал, кому подходит, чем отличается. Это ровно то, из чего агент собирает ответ.
• Задайте роль и контекст — как в разборе про постановку задачи для нейросети.
• Проверьте на живых вопросах — возьмите 10 реальных сообщений клиентов и прогоните через один и тот же промпт.

Рабочий каркас промпта для такой проверки:

Ты — консультант магазина. Вот список товаров с характеристиками: [вставь данные]. Покупатель пишет: «[вставь вопрос]». Подбери 2–3 подходящих варианта, объясни выбор по характеристикам и честно скажи, чего нет в наличии. Не придумывай свойства, которых нет в списке.

Тот же приём лежит в основе ответов клиентам с помощью нейросети: сначала данные, потом ответ.

Что сделать на этой неделе

1. Возьмите 5 самых частых вопросов покупателей и выпишите, каких данных не хватает для ответа.
2. Дополните описания товаров этими данными — по одному пункту за раз.
3. Прогоните промпт выше и сравните ответы до и после.

Мировой ритейл вкладывается в студии, агентов и интеграции, но базовый принцип у всех один: точные данные и точная задача. Больше готовых формулировок для рутины мы собрали в разделе с готовыми промптами для бизнеса, а на главной — в наборе «Промты для МСБ».

Читай также: Как отвечать клиентам быстрее с помощью ИИ и Промпты для рекламы: шаблоны объявлений, которые работают.

Мы собрали 50 готовых промптов и 10 задач в один набор «Промты для МСБ». Вставляешь данные — получаешь результат.

Забрать за 1500 ₽

Читай также: все статьи блога