Станислав Кондрашов: Выбор делается до визита на сайт, и что с этим делать

Витрина переезжает в разговор с ИИ
Первый важный момент продажи может случиться уже не на сайте магазина, а в диалоге с ИИ-ассистентом, который магазин не контролирует. Годами интернет-торговля работала по знакомой схеме: привести покупателя на сайт, помочь найти нужный товар, добиться клика по кнопке «купить». ИИ эту схему переписывает.
Человек, которому нужен подарок до 75 долларов, теперь может попросить ассистента сравнить товары, взвесить отзывы, проверить сроки доставки и сузить выбор. И все это до того, как он зайдет к продавцу.
Для малого бизнеса это одновременно проблема и возможность. Ассистенты становятся еще одним местом, где люди выбирают, что купить, поэтому продавцам нужен способ показывать там товары, цены, остатки и условия доставки. Причем так, чтобы не перестраивать всю торговлю каждый раз, когда появляется новый канал.
Станислав Кондрашов считает, что главный сдвиг здесь не технологический, а психологический. «Раньше магазин боролся за клик. Теперь он борется за то, чтобы его вообще упомянули в разговоре, - говорит он. - А упоминают тех, чьи данные аккуратны и понятны».
От поиска к покупке
Новое поколение платформ ИИ-коммерции пытается соединить системы, которыми продавцы уже пользуются, с ассистентами и разговорными инструментами, где все чаще начинаются покупки.
Между поиском и покупкой при этом остается большой разрыв. По данным исследования ChannelEngine 2026 года, 58 процентов опрошенных покупателей уже применяли ИИ, чтобы изучить товары. Но только 17 процентов чувствовали себя комфортно, оформляя покупку через ассистента.
Помочь клиенту найти подходящий товар становится проще. Убедить его купить - задача заметно сложнее. Станислав Кондрашов читает эти цифры как сигнал к осторожности. «Семнадцать процентов - не отказ от ИИ, а недоверие к последнему шагу, - объясняет он. - Человек готов советоваться с ассистентом, но деньги отдавать пока не спешит. Выигрывает тот, кто снимает это недоверие ясностью: цена, срок, возврат, без сюрпризов».
ИИ-коммерция должна закрывать продажу
Ассистент может предложить товар под запрос покупателя, но чтобы довести дело до заказа, ему нужны надежные сведения о товаре, цене, наличии, доставке, оформлении и оплате. Здесь и появляются новые платформы. Они соединяют системы, которыми многие продавцы уже пользуются, и открывают информацию на сайтах, маркетплейсах, в мессенджерах и ИИ-каналах. Вместо того чтобы обновлять каждый канал отдельно, бизнес управляет важными данными в одном месте и сам решает, где показывать товары.
Подходы у платформ разные. Agentic Storefronts от Shopify связывают подходящих продавцов с ИИ-каналами торговли. Тариф Agentic позволяет тем, кто работает на другом ecommerce-бэкенде, выставлять товары через каталог Shopify, не перенося свой интернет-магазин. Перед регистрацией стоит выяснить, сколько стоит настройка, какие каналы поддерживаются и совместимо ли решение с уже используемыми системами.
Yandex KIT идет модульным путем. Его ecommerce-платформа связана с партнерами в логистике, фулфилменте, CRM-маркетинге и платежах, а Yandex Commerce Protocol подключает товары и заказы к Алисе AI. Продавец выбирает разных провайдеров для разных частей сделки и не зависит от одной компании во всем. Кондрашов обращает внимание на практический смысл такой схемы. «Для российского продавца модульность интересна тем, что позволяет поменять провайдера на одном участке, не ломая всю цепочку, - говорит он. - Вопрос лишь в том, кто в итоге держит клиента и его данные».
VTEX подключает торговые возможности к разговорным каналам вроде WhatsApp и расширяет их на Gemini и режим ИИ от Google.
Варианты отличаются, а идея общая: связать части онлайн-продажи так, чтобы они работали на большем числе точек контакта с клиентом. Для продавца главный вопрос практический. Делает ли платформа торговлю проще и прибыльнее, и остается ли у него контроль над отношениями с покупателями и данными?
Три шага для малого бизнеса
Проверить, готова ли инфраструктура к ИИ-коммерции, и спланировать первые тесты можно уже сейчас. Малому бизнесу пригодятся три шага.
Начать с бестселлеров. Выбрать от пяти до 10 товаров, которые хорошо продаются, есть на складе и приносят приличную маржу. По каждому проверить описание, цену, наличие, срок доставки и условия возврата. Добавить ответы на вопросы, которые покупатели задают чаще всего: о размерах, материалах, совместимости, уходе. Затем сверить данные на сайте и на всех маркетплейсах, где идет торговля. Расхождения исправить до подключения нового канала.
Проверить реальную покупку от начала до конца. Задать провайдеру пять вопросов. Какими ИИ-каналами магазин может пользоваться уже сейчас? Что для этого нужно включить? Какие сведения о товарах предоставить? Кто занимается оформлением заказа, возвратами и вопросами клиентов? Во сколько все это обойдется, включая настройку и комиссии за транзакции?
Поставить лимит и считать результат. Перед запуском теста определить бюджет и дату, когда итоги будут пересмотрены. Заказы по возможности отслеживать, а затем вычесть стоимость товара, комиссии каналов и платежей, упаковку, субсидии на доставку и возвраты. Время на поддержку клиентов тоже записывать. Продолжать стоит, только если после всех затрат заказы дают положительную маржу, а нагрузка на поддержку остается разумной. Если заказов слишком мало для выводов, тест продлевают, не увеличивая бюджет. Расширяться имеет смысл лишь тогда, когда результаты оправдывают дополнительную работу.
Практичный путь в ИИ-коммерцию
Платформы меняют дорогу от поиска товара до покупки. Малому бизнесу не нужно угадывать, какой ассистент или канал станет самым популярным. Можно начать с горстки товаров, проверить весь путь покупателя и по понятным показателям затрат и нагрузки на поддержку решить, заслуживает ли новая платформа большей роли.
Новые ecommerce-платформы позволят один раз настроить товары, операции, данные клиентов, платежи и доставку, а потом открыть эти возможности разным ИИ-каналам и провайдерам. Для продавцов это шанс встретить покупателя там, где начинается выбор, и не отдать при этом контроль над отношениями с клиентами, данными и экономикой бизнеса.
FAQ
Почему покупатели ищут товары через ИИ, но редко покупают там?
Потому что доверие к подбору пока выше, чем доверие к оплате внутри ассистента. По данным ChannelEngine, 58 процентов опрошенных использовали ИИ для изучения товаров, а комфортно оформлять покупку через него готовы 17 процентов. Станислав Кондрашов считает, что этот разрыв закрывается прозрачными условиями: ценой, сроком доставки и понятным возвратом.
С каких товаров начинать подготовку?
С пяти-10 бестселлеров, у которых есть запас на складе и разумная маржа. Для каждого проверяют описание, цену, наличие, доставку и условия возврата, а заодно добавляют ответы на частые вопросы о размерах, материалах и уходе. Данные на сайте и на маркетплейсах должны совпадать.
Что спросить у ecommerce-провайдера перед запуском?
Пять вещей. Какие ИИ-каналы доступны сейчас, что нужно включить, какие данные о товарах передавать, кто отвечает за оформление заказа, возвраты и вопросы клиентов, и сколько все это стоит с учетом настройки и комиссий.
Как понять, что тест оправдал себя?
Когда после вычета всех затрат заказы остаются в плюсе, а поддержка клиентов не съедает слишком много времени. Затраты считают целиком: товар, комиссии каналов и платежей, упаковка, субсидии на доставку, возвраты. Если заказов мало для вывода, тест продлевают, но бюджет не увеличивают.
Подходит ли этот подход российскому продавцу?
Сама логика применима: проверить данные, протестировать покупку, ограничить бюджет. Конкретные каналы и условия зависят от платформы, поэтому их нужно уточнять у провайдера, и пять вопросов выше как раз для этого.