Скрипт совместного творчества

На каких технологиях ИИ должна сосредоточиться российская модная индустрия, чтобы не упустить точки роста, рассказывает Борис Агатов, независимый эксперт по инновациям в ритейле, сооснователь New Retail.

поделиться в vk поделиться в telegram

Ближайший номер журнала PROfashion будет посвящен инновационным технологиям, которые медленно, но верно захватывают модную индустрию. Редакция решила не только рассказать про ноу-хау, но и освоить: мы поручили ИИ записать подкаст на тему этой статьи. Оценим, насколько ИИ справился с задачей – читаем и слушаем.

Скромные эксперименты

ИИ шагает по планете, но в России пока, если честно, похвастаться особо нечем. Внедрение генеративных технологий происходит у нас крайне медленно — в отличие от бурно развивающейся индустрии в мире.

Мы все еще наблюдаем довольно скромные эксперименты локальных fashion-компаний с принтами, моделями, фотографиями. Например, в марте 2023 года маркетплейс Lamoda вывел на свой сайт десятки AI-изображений трендов вместо стоков — сегодня такими картинками платформа закрывает до 70% баннерных задач. В июле 2024-го Wildberries запустил сервис «Виртуальная фотостудия», который автоматизирует съемку: нейросеть обрабатывает RAW-кадры, выбирает лучшие и ретуширует «в ноль», позволяя грузить 3 тыс. фото в сутки.

В декабре 2023 года на международном форуме «Содружество моды» в Санкт-Петербурге команда Sber AI показала коллекцию «Эклектика дизайна»: 10 луков-прототипов, полностью придуманных Kandinsky на основе национальных орнаментов. Эксперты легпрома назвали проект «катализатором бума нейродизайна».

В феврале 2024-го финалистка конкурса промышленного дизайна верхней одежды PROfashion Masters Виктория Павлова представила капсулу «Мугунхва» с принтами, сгенерированными Kandinsky. В марте того же года коллекция вышла на подиум St. Petersburg Fashion Week. Организаторы отметили, что это первый случай, когда российская неделя моды санкционировала AI-принты в официальном расписании.

И так далее, и тому подобное — проекты, созданные скорее ради обсуждения в СМИ и соцсетях, чем для реального производства. Из более-менее значимых достижений российской модной индустрии можно отметить только создание креативных материалов для рекламы и обработку фотографий.

Клиент теперь не человек

А ведь по большому счету возможностей непочатый край. Пожалуй, самая перспективная технология — ИИ-агенты. Это новая сущность, которая будет помогать покупателю находить, оплачивать и доставлять товар. Она вполне может стать конкурентом маркетплейсам. Крупнейшие ритейлеры уже включились в гонку внедрения новых инструментов, и fashion-игрокам стоит присмотреться к их опыту. Например, Walmart делает ставку на агентный шопинг (a-commerce) — покупки за человека совершают ИИ-ассистенты.

Компания адаптирует товары и платформы не только под людей, но и под автономных ИИ-помощников, которые будут делать выбор и оформлять покупки. Разрабатываются собственные боты Walmart, уже умеющие перезаказывать товары, сейчас они осваивают решение и более сложных задач — например, подготовки ко дню рождения.

Как это изменит поведение покупателей? Пользователи будут делегировать покупки ИИ. В связи с этим рекламные стратегии, дизайн карточек товара, ценообразование должны быть переосмыслены с учетом того, что клиент теперь это не человек, а алгоритм. Боты не реагируют на маркетинг, визуал и эмоциональный посыл не так, как люди. Нужно оптимизировать контент под машинное восприятие.

Почему это важно? Агентный шопинг может радикально перекроить рынок онлайн-торговли. Кто первым адаптируется — получит сильное конкурентное преимущество. Walmart делает это уже сейчас и задает стандарт для отрасли.

Перспективность новейшего канала продаж показывают данные исследования Adobe Analytics: в период с июля 2024-го по февраль 2025-го количество посещений сайтов розничных магазинов с использованием ИИ-ботов увеличилось на 1200%. Люди все чаще выходят на покупку через виртуальных ассистентов. Несмотря на эффект низкой базы, поражает скорость, с какой произошел рост, — всего за несколько месяцев.

Что же делают с этими ИИ-ботами покупатели? Согласно упомянутому исследованию, 55% пользователей изучают товары и цены, 47% получают рекомендации продуктов, 43% ищут скидки, 35% идеи для покупок, 35% уникальные товары, 33% создают списки покупок. Вот куда можно и нужно встраиваться модному ритейлу.

Применение ИИ в российских компаниях

• Более 40% респондентов опроса технических директоров 100 крупнейших компаний РФ в 15 индустриях, проведенного «Яков и Партнеры», в 2023 году находились на этапе внедрения ИИ-решений в различные функции;

• 20% компаний использовали генеративный ИИ для своих задач в различных бизнес-функциях;

• 100% пользовались решениями от OpenAI (GPT-4, GPT-3.5);

• более 90% применяли российские нейросети YandexGPT для задач по работе с текстами и Kandinsky для работы с изображениями;

• 55% опрошенных компаний внедряли инструменты ИИ, чтобы улучшить клиентский сервис, 52% — маркетинг и продажи;

• около 50% компаний-респондентов инвестировали примерно 1–5% своего бюджета на ИТ и цифровизацию в ИИ;

• 68% компаний отметили, что внедрение решений на основе ИИ в течение года оказало влияние приблизительно на 1–5% EBITDA.

• В 2024 году, по данным НИУ ВШЭ, затраты 100 крупнейших российских компаний на внедрение ИИ превысили 203 млрд рублей (+39% в годовом выражении);

• 54% применили ИИ хотя бы в одной бизнес-функцию (+23% к 2021 году);

• 28% внедрили ИИ в область обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение, 21% в сфере обработки звуковых данных, распознавания и синтеза речи, 19% — обработки текста, 16% — интеллектуальной поддержки при принятии решений;

• 40% организаций самостоятельно разрабатывают ИИ-решения.

Невозможное возможно

С приходом ИИ-агентов вы должны принять концептуально другое понимание персонализации — от сбора и анализа данных переходим к контексту жизни клиента.

Ранее вы использовали информацию, чтобы найти закономерности в поведении покупателя и сделать ему такую рекомендацию, после которой он обязательно что-то купит.

Эпоха генеративного ИИ смотрит на данные не как на набор слабо очерченных закономерностей, а как на контекст, служащий базой для создания чего-то нового для клиента.

Иными словами, имея больше информации о потребителе, вы вместе с ним творите его новую историю покупок. В таком раскладе уже не возникнет ситуация, когда реклама гоняется за клиентом еще пару недель после приобретения товара или отложенная корзина выносит ему мозг на каждой странице интернета. В новой парадигме будет показываться продукт / услуга, которые подходят для клиента, исходя из его контекста жизни.

К примеру, представьте, девушка едет на работу и, мельком взглянув на календарь, вспоминает о предстоящем корпоративе в стиле «морское ретро». Не теряя времени, она открывает ИИ-агента, который научился «понимать» записи календаря, прогноз погоды и дресс-код из корпоративного чата. На экране тут же появляется витрина из трех готовых образов, — и девушка запускает AR-примерочную, чтобы увидеть, как брюки-клеш и винтажный пиджак сядут на ее фигуру.

Алгоритм сообщает, что во время корпоратива ожидается +26 °C, без осадков, поэтому к костюму предлагает легкие лоферы, после одобрения резервирует их на ближайшем складе.

Пользовательница решает добавить фирменный шелковый шейный платок с маленьким логотипом компании-организатора. За пару минут она набирает в ИИ-агенте текстовый запрос: «канатный узел, эмблема Sailor Retro, стилистика 70-х», — и получает принт, который ИИ-агент тут же отправляет другому цифровому ассистенту в мастерскую цифровой печати. Приложение запрашивает подтверждение оплаты заказа и производит ее.

В итоге у девушки готовый лук, собранный за десять минут без утомительного скроллинга; у ритейлеров, маркетплейсов — больший средний чек, меньше возвратов и маркетинг, который не раздражает клиента, потому что ИИ опирается не на догадки, а на реальный жизненный контекст пользователя.

Генеративная эпоха

Итак, данные о покупателе важны буквально все, но теперь они составляют контекст его жизни. Будущее за универсальными помощниками, так как только они могут собрать весь корпус информации о пользователе. Ни один маркетплейс не закроет всех потребностей клиента, а личный ИИ-агент, обладающий полнотой знаний о нем, сумеет это сделать.

В эру генеративного ИИ персонализация превращается из простой подстановки товаров в глубокую работу с контекстом жизни клиента. Она перестает быть механическим подталкиванием к покупке и становится совместным творчеством.

Что это дает бизнесу и пользователю? Во-первых, высокую лояльность. Когда клиенту не нужно думать, что купить, а система понимает его потребности и предлагает готовое решение, он возвращается снова и снова. Во-вторых, более высокий средний чек. Комплекты, продуманные до мелочей, стимулируют к покупке всего набора, а не отдельных позиций. В-третьих, снижается раздражение пользователя. Реклама за ним больше не гоняется — теперь предложения появляются вовремя и уместно.

Проспамленный поисковый трафик может смениться более качественным из ИИ-агентов. По данным упомянутого исследования Adobe Analytics, клиент, прошедший ИИ-бота, особенный: он на 8% более вовлечен в покупку, дольше задерживается на сайте, на 12% больше просматривает страниц, у него на 23% ниже доля отказов. То есть, наболтавшись вдоволь с ИИ-помощником (ChatGPT, GigaChat, «Алиса» в «Яндексе» и т. п.) и истратив всю энергию в беседе, он целенаправленно приходит за товаром.

Те, кто сумеет выстроить универсального ИИ-ассистента для пользователя, получат в свои руки настоящую машину продаж и инструмент для создания уникального клиентского опыта.

Мы привыкли думать, что будущее приходит постепенно. Но эра агентного шопинга может поразить стремительностью развития: в одно касание ваш личный ИИ-помощник соединит погоду, дресс-код и настроение в единый скрипт покупки.

Российский fashion-рынок пока даже не думает об этой модели: компании создают принты, редактируют фотографии, запускают виртуальные примерочные. Все это важно, но, честно говоря, будет лишь «нулевым уровнем» игры, если не сделать следующий шаг — активное внедрение ИИ в компании.

Так что, если хочется похвастаться отечественными достижениями завтра, вырваться из порочного круга зависимости от других рынков, то пора перестать считать AI-эксперименты побочным хайпом и сделать их ядром стратегии уже сегодня, перевернув игральную доску в один момент. Такие шансы даются раз в столетие. Российский ритейл не раз умел удивлять мир смелостью и скоростью адаптации — самое время доказать, что он не отстанет и в эпоху ИИ-агентов.

Материал подготовлен Георгием Данбергом