Что ИИ агенты дают потребителю на самом деле

Ценность агентной коммерции для потребителя не сводится к удобству, она меняет саму логику покупки: от простого поиска товара к глубокому исследованию с делегированием рутинной аналитики машине.

На первом месте, с большим отрывом, экономия времени: люди ценят возможность получить сжатую структурированную информацию вместо изучения десятков сайтов.

На втором, экспертная поддержка в сложных категориях, где ИИ выступает беспристрастным консультантом: сравнивает параметры техники, расшифровывает состав косметики и медицинские анализы.

Третья ценность, отсечение маркетингового шума: ИИ воспринимается как честный инструмент, способный проверить рекламные заявления на фактах и агрегировать реальный опыт пользователей с разных площадок.

Дальше идет персонализация с учетом аллергий, бюджета и жизненной ситуации, и финансовая оптимизация, поиск более дешевых аналогов без потери качества.

Но одновременно с этим потребители держат в голове три барьера: финансовые риски, страх ангажированности агента и технологическое несовершенство, когда ИИ галлюцинирует или путает заказ. Преодолеть эти барьеры, по признанию самих Early Adopters, можно только личным успешным опытом, а на это нужно время.

Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России” 

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Ритейл-медиа выходит за пределы собственного сайта
#кейсывритейле

DoorDash: delivery-платформа превращается в рекламную сеть
DoorDash развивает retail media не только внутри своего приложения, но и за его пределами.

Платформа использует данные о заказах и поведении пользователей для рекламы ресторанов, grocery-брендов и consumer goods-компаний. Через offsite-решения бренды могут расширять аудиторию за пределы самого приложения.

В результате delivery-приложение становится не только каналом доставки, но и рекламной платформой с собственными данными о shopping intent.

💡 Что полезно:
- данные о заказах используются для рекламного таргетинга;
- food delivery превращается в commerce media;
- бренды получают доступ к аудитории за пределами собственного сайта;
- offsite-продвижение помогает привлекать новых клиентов, а не только стимулировать повторные покупки.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Adweek

Uber Eats: новый рекламный инвентарь вокруг заказа
Uber Eats развивает собственные рекламные форматы внутри delivery-экосистемы. Реклама может появляться во время поиска, формирования корзины, поездки заказа и после checkout.

Такой формат позволяет бренду взаимодействовать с пользователем в разных точках одного customer journey - от выбора ресторана до момента получения заказа.

💡 Что полезно:
- рекламные размещения привязаны к конкретным этапам пути клиента;
- можно использовать данные о текущем заказе и контексте;
- post-checkout-реклама создаёт дополнительный контакт после покупки;
- delivery-приложение может монетизировать не только заказ, но и весь пользовательский сеанс.
📍 Рынок: международный
📅 Дата: 2026
🔗 Источник: Osmos

Ритейл-медиа больше не ограничивается рекламным баннером на сайте магазина. Это комбинация first-party data, контента, рекламы, AI-поиска, мобильных приложений, маркетплейсов и closed-loop-аналитики, где рекламный контакт можно связать с реальной покупкой.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Реклама 2030: боты будут договариваться с ботами, а людей в человекоподобных роботах эксперты не ждут

WPP Media в третий раз с 2020 года опросила более 60 топ менеджеров рекламной индустрии. Респондентов просили оценить вероятность 20 сценариев развития рынка к 2030 году. Среди опрошенных руководители Google, Meta, Amazon, Netflix, Uber, IKEA, News Corp, а также аналитики UBS и Wells Fargo. Опрос прошёл в апреле 2025 года.

Во что эксперты верят

Биометрия станет стандартом доступа к сервисам. 82% считают это вероятным.

Искусственный интеллект будет производить большую часть рекламного и медийного контента, включая музыку и видео. 71% согласны с этим сценарием, это самый резкий сдвиг мнений по сравнению с опросом 2020 года.

Общение между брендами и потребителями станет в основном автоматическим, по формату бот отвечает боту. Так считают 66% экспертов.

Google, Meta и Microsoft сохранят лидерство на рынке, несмотря на конкуренцию со стороны OpenAI, xAI и Anthropic. В этом уверены 57% респондентов.

Во что эксперты не верят:

Единый глобальный стандарт защиты данных взамен региональных законов. Против высказались 76% опрошенных.

Человекоподобные роботы в домах более 5% населения планеты. Не верят в это 60% участников.

Продажи AR очков и VR шлемов, которые обгонят продажи смартфонов. Это единственный сценарий из двадцати, в который не поверил ни один эксперт.

Экологичность как фактор покупки наравне с ценой. Резкий разворот мнения: в 2020 году более 70% верили в этот сценарий, сейчас против него 74%.

Кейсы из отчёта

Meta Ray Ban. Компания EssilorLuxottica, производитель умных очков для Meta, отчиталась о продаже 2 миллионов пар с момента запуска в октябре 2023 года и о планах выпускать 10 миллионов очков в год к концу 2026 года. Несмотря на этот рост, эксперты считают, что подобные устройства ещё долго не обгонят по продажам смартфоны из за цены и ограниченного круга применения.

Netflix и генеративный ИИ. На конференции Morgan Stanley финансовый директор Netflix Спенсер Нойманн рассказал, что компания использует генеративный ИИ для улучшения поиска контента и создания промоматериалов, чтобы точнее подбирать подходящий тайтл для конкретного зрителя в конкретный момент.

ITV и дешёвая реклама для малого бизнеса. Гендиректор ITV Кэролин Макколл сообщила инвесторам, что компания использует генеративный ИИ для создания недорогого рекламного контента для малых и средних предприятий, которые раньше не могли позволить себе телевизионную рекламу. Это расширяет для ITV доступный рынок клиентов.

Naver и защита контента от ИИ. Южнокорейский интернет холдинг Naver, один из пионеров пользовательского контента, одновременно внедряет меры защиты своих материалов от сканирования ИИ ботами и усиливает программы вознаграждения авторов за качественный оригинальный контент.

Отчёт стоит читать как срез мнений индустрии, а не как объективный прогноз на основе данных.

Advertising in 2030, WPP Media, 2026

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Data Insight пересчитала прогноз на этот год по онлайн-продажам на этот год.

Прогноз на 2026 год от декабря 2025:
10 млрд заказов и 15,4 трлн рублей GMV, рост 20% и 15% соответственно, средний чек чуть падает.

Прогноз на 2026 год от сентября 2026
9,6 млрд заказов, 15 трлн рублей, рост 16% и 12,5% соответственно, средний чек чуть падает.

Что происходит: бомбардировки складов привели к падению продаж на WB за счет отсутствия ассортимента (не доступен в конкретном городе или вообще) b увеличения сроков доставки (везти дальше).

Часть из этого спроса потребители вообще отменили (по нашим оценкам - около 30% от всего снижения продаж), остальное разделилось между другими онлайн-площадками (больше) и оффлайном (меньше).

В оффлайн пошли в первую очередь за одеждой/обувью, книгами и в меньшей степени - товарами для дома.

Прогноз на 2027 год в темпах роста мы оставили без изменений - +17%.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Один рейтинг — тысячи открытий в течение года

Большинство рекламных размещений живут пару дней: пост вышел, охваты собрались, дальше тишина.

С рейтингом ТОП-100 иначе. К нему возвращаются снова и снова: в январе — сверить итоги года, весной — при подготовке стратегии, летом — когда бренд решает, с какими площадками работать, осенью — когда инвестор собирает вводные по рынку. Каждый раз это новый человек с конкретной задачей и бюджетом.

Кто эти люди? Директора по электронной коммерции, которые ищут, кто их обогнал. Бренды, выбирающие каналы продаж. Логистические и фулфилмент-компании в поиске клиентов. Аналитики, журналисты, консультанты, венчурные фонды. Не «широкая аудитория» — а узкий круг тех, кто реально двигает рынок.

Рекламных мест в рейтинге всего два, и оба — в зоне максимального внимания: перед первой строчкой и перед двадцатой. Ваш блок оказывается внутри данных, которые человек пришёл изучать всерьёз, а не рядом с ними.

Оставьте заявку на размещение рекламы, подберем формат и расскажем, что входит в размещение

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Тренды 2027: еда как утешение, магазин как тусовка и ИИ, который просят не лезть в личное

Trend Hunter выпустила превью годового отчёта о трендах в четырёх индустриях: еда и напитки, ритейл, потребительские товары и технологии. Полная версия выйдет в сентябре, а пока разберём главные идеи превью.

Еда и напитки. Комфорт как оптимизация
Раньше еда была сначала про удобство, потом про самоконтроль и правильные выборы. Сейчас потребители устали от вечной оптимизации и хотят от еды простого утешения. По данным опроса Trend Hunter, 58% людей хотят, чтобы еда одновременно питала и утешала, против 25%, кто видит в ней только функцию.

Три тренда внутри этой темы.
- Ностальгическая еда "для внутреннего ребёнка": 33% людей находят утешение в ностальгичных продуктах.
- Рестораны без телефонов: приём пищи без гаджетов оставляет чувство восстановленности у 46% людей.
- И осознанное потребление как разрешение себе не быть идеальным: 43% стараются питаться правильно, но 30% чувствуют вину, если не получается.

Ритейл. Магазин помогает решать, а не просто продаёт
Люди тонут в бесконечном выборе. По данным опроса, 59% с трудом находят нужный товар, 37% не могут сравнить варианты, а 39% не понимают, что им вообще нужно.

Ответ индустрии: три направления.
• Агентный шопинг, где ИИ становится не советчиком, а помощником, который сам фильтрует товары по запросу вроде "летний наряд для свадьбы до 200 долларов".

• Мудборды в ритейле, самый перспективный тренд раздела с оценкой 8 из 10: люди хотят вдохновляться визуально и сами выбирать товары, а не получать готовые рекомендации от алгоритма, 77% хотят выбирать каждый товар сами.

• И магазин как социальное пространство, "hangout store", где покупка это повод собраться, а не только транзакция.

Потребительские товары. Кризис доверия в эпоху ИИ
ИИ теперь пишет описания товаров, дизайн упаковки и рекламу, из-за чего бренды стали одинаковыми и подозрительными. Половина потребителей хочет, чтобы бренды оставались человечными несмотря на ИИ, причём сильнее всего этого хотят люди 18-24 лет, хотя именно они цифровые аборигены.

Ответ брендов:
- Cенсорная упаковка с ASMR эффектом, которая физически доказывает качество через звук и текстуру.
- Цифровые паспорта товаров через QR-коды и NFC-метки, которые показывают происхождение и путь продукта, тут в пример приводится совместная инициатива Amcor и Ocado. Персонализированные добавки на основе анализа микробиома.
- И доверие через комьюнити вместо рекламы: например коллаборация Nivea и сериала Бриджертоны работает через культурную релевантность, а не через маркетинговые обещания.

Технологии. ИИ учится знать своё место
Главный сдвиг: от максимизации возможностей ИИ к максимизации управляемости. Люди хотят прозрачные и предсказуемые системы вместо непрозрачных черных ящиков.
Показательные цифры. Люди спокойно доверяют ИИ финансовое планирование, личные советы и образование, но хотят человеческого контроля в покупках и развлечениях. 56% ценят доступ к живому консультанту при необходимости, и только 11% хотят полностью автоматизированный сервис. 67% сознательно устраивают себе цифровой детокс, удаляя лишние приложения, 47% сокращают число подписок. 44% беспокоятся о приватности и потере данных в ИИ-средах.

Отдельная тема, поднятая в разделе технологий, это подорожание ИИ. Рост цен на облачные вычисления и железо заставляет компании внедрять динамическое ценообразование через ИИ, а пользователи ждут прозрачности в том, за что они платят.

Что в итоге
Во всех четырёх индустриях прослеживается одна и та же логика: избыток технологий и алгоритмической оптимизации вызвал усталость, и теперь выигрывают бренды, которые возвращают человеку ощущение контроля, понятности и человечности.

2027 Annual Trend report. TrendHunter

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight о сотрудниках маркетплейсах после атак на склады

В результате атак были затронуты около 34 складских объектов Wildberries и Ozon, из них примерно 19 получили серьёзные повреждения — более половины площади вышло из работы или объекты были фактически остановлены. На этих складах могло работать порядка 23–34 тыс. человек во всех сменах. Потенциально под угрозой временной потери работы на конкретных объектах оказались около 19–29 тыс. сотрудников. Это не значит, что столько людей остались без дохода — речь именно о рабочих местах на повреждённых складах.

После остановки объектов маркетплейсы переводили сотрудников на другие площадки, предлагали временную занятость и совместно с регионами организовывали программы трудоустройства. Кроме того, часть складов продолжала работать после частичных повреждений, а часть операций переносилась на другие логистические центры. Поэтому фактическая потеря работы оказалась значительно ниже потенциального числа сотрудников на пострадавших объектах.

При этом эта оценка учитывает только работников самих складских комплексов. В неё не входят возможные потери среди других участников цепочки: водителей и перевозчиков, курьеров, сотрудников селлеров, которые могли остановить продажи из-за потери товара, работников складов продавцов, занимавшихся комплектацией поставок, а также подрядчиков, обслуживающих логистику маркетплейсов. Реальный экономический эффект от потери крупных объектов может быть значительно шире, чем только число сотрудников, занятых непосредственно на складах.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка

Опрос читателей каналов Data Insight

Расскажите, как вы используете исследования в маркетинге, продукте и e-commerce? Какие задачи решаете, делаете силой внутренней команды или подключаете подрядчиков?

Опрос состоит всего из нескольких вопросов и займет около 3–4 минут.

Результаты через несколько недель опубликуем тут

Пройти опрос

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Подкасты о ритейле и электронной торговле
#подкасты

Марина Росс, основательница Loveshot: как появлся бренд, зачем свой сайт, как отслеживать продажи от интеграция и зачем прибыльному бизнесу инвестиции
Неповторимые

Марина Шалина, директор b2b-направления "Лента Pro": как устроен B2B внутри большой розничной компании, кто основные клиенты «Лента PRO» и как выстроено взаимодействие с инфраструктурой «Ленты»
Борис Преображенский|Практика Days

Анна Прахт, основательница Arny Praht: бизнес по производству сумок из альтернативных материалов, развитие бренда через собственную розницу, маркетплейсы и e-commerce.
Неповторимые

Василий Жайворонок, предприниматель, инвестор и основатель сети парков «Ферма Альпак» (экс топ-менеджер Почты России): сколько денег понадобилось на старте и почему ради развития пришлось продавать собственную недвижимость. Экономика парков и самих альпак, конкуренция, самые большие ошибки и сложности, маркетинг и то, как офлайн-билборды неожиданно помогли построить узнаваемость бренда в онлайне. А ещё - как бывший топ-менеджер осваивал фермерскую работу, зачем к альпакам добавились капибары и другие животные, куда дальше будет развиваться сеть и когда ждать IPO альпак.
Борис Преображенский|Практика Days

Кирилл Гришин, генеральный директор Дринкит: как Дринкит стал одной из любимых кофеен зумеров, зачем в сеть вложили 2 млрд рублей, если она до сих пор не приносит прибыль, сможет ли российская кофейня превратиться в глобальный бренд?
Бизнес на салфетке

Михаил Батков, коммерческий директор FRENCHI | УМНАЯ ЭМАЛЬ: как команда запускала контент-завод с нуля , почему первые месяцы оно не окупалось и как на четвёртый месяц вышло в положительную экономику.
Лида, где лиды?

Михаил Грачёв, основатель Grass: как небольшое производство под Волгоградом выросло в один из крупнейших бизнесов на своём рынке? как в Grass создают продукты, собирают топ-команду, работают с федеральными сетями и продолжают расти, когда компания уже стала лидером.
Основатели

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Что ИИ агенты дают ритейлу и чего ритейл боится

Для ритейла ценность агентной коммерции распадается на два сценария. Продажи через универсальных агентов ИИ систем, это новый канал взаимодействия с покупателем: новые клиенты, заказы вместо простого трафика, рост выручки. Собственный ИИ агент на площадке ритейлера работает на другую задачу: рост конверсии из диалога в покупку, увеличение среднего чека и сокращение длины диалога до решения.

Но за этими выгодами тянется шлейф системных рисков. Главный, это риск превращения ритейлера в темный склад: если покупка проходит через единый ИИ интерфейс без перехода на сайт, компания теряет прямую связь с клиентом, данные о поведении и возможность выстраивать лояльность через эмоции бренда.

Второй риск, органика будет каннибализирована агентной коммерцией, и рано или поздно ИИ система захочет это монетизировать. Пока непонятно, кто будет контролировать клиента, кому достанутся данные и сколько ритейлер должен будет платить за каждый плейсмент в ответах ИИ.

При этом эксперты сходятся в одном: использование ИИ агентов на своей площадке быстро пройдет путь от конкурентного преимущества до обязательного отраслевого стандарта. Ритейлу придется открывать API для внешних систем и передавать не только цены и остатки, но и персональные скидки с логистикой. Вопрос уже не в том, участвовать или нет, а в том, кто успеет выстроить эту инфраструктуру первым.

Нам бы не хотелось отдавать возможность совершения покупки вне нашего приложения и чекаута через ИИ-агентов без точки касания с самим клиентом. Мы видим для себя в этом потерю управляемости, деградацию клиентского опыта и потерю нормальной обратной связи с нашим клиентом.

Павел Бондарев,
IT-директор Золотое Яблоко


Подробнее в отчете “Перспективы агентной коммерции в России”

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight о запуске Озоном click&collect

Ozon тестирует click and collect: покупатель оформляет заказ на маркетплейсе, а забирает его в магазине продавца. Для Ozon запуск сейчас логичен: после пожаров и общей нагрузки на крупную складскую инфраструктуру маркетплейсы ищут схемы, где товар не нужно везти на склад площадки и пропускать через её логистику. В эту же логику укладываются FBS, DBS и самовывоз из магазинов партнёров.

Wildberries использует такую модель уже довольно давно, ещё до пожаров. Для маркетплейсов это был способ привлечь офлайн-ритейл, который не хотел полностью заходить в классическую модель маркетплейса, отдавать товар на склады или перестраивать всю логистику. Через click and collect такой продавец остаётся ближе к своей привычной модели: товар лежит в магазине, сотрудники выдают заказ, а маркетплейс даёт витрину и поток покупателей.

Главный риск для маркетплейса — потеря контроля над покупателем. Клиент приходит в магазин продавца и фактически оказывается уже в чужой среде: там ему могут предложить другую цену, бонусы, программу лояльности или прямую покупку без маркетплейса. Поэтому модель удобна для разгрузки логистики и привлечения «кирпичного» ритейла, но плохо масштабируется без жёстких правил по остаткам, срокам выдачи, возвратам, качеству сервиса и ценам. Комиссия здесь, должна быть ниже FBO и FBS: маркетплейс не хранит и не доставляет товар, а продаёт продавцу в первую очередь витрину и заказ.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка

Кадры недели
#кадровыеперестановки

→ Yves Rocher
Алексей Храбров стал руководителем российского офиса.

→ Ситидрайв
Алексей Першин возглавил департамент стратегии и роста.

→ Сбер
Нгуен Хай Иен Мария будет заниматься региональным маркетингом.

→ Lady & Gentleman City
Александр Головин возглавил компанию в должности генерального директора.

→ DPD
Ирина Иванова перешла на должность директора по развитию продаж.

→ Детский мир
Павел Латвенас стал директором по внедрению искусственного интеллекта.

→ Nikoliers
Наталья Бонд возглавила департамент складской и индустриальной недвижимости.

→ Лемана ПРО
Денис Исаев стал генеральным директором.

→ FM Logistics
Евгений Ненашев стал генеральным директором.

→ Ашан
Илья Бердников стал генеральным директором.

На этой неделе кадровые изменения затронули ритейл, маркетинг, логистику и развитие бизнеса. В Детском мире усилили направление внедрения искусственного интеллекта, а в Yves Rocher, Ашане, Лемана ПРО, FM Logistics произошли изменения в руководстве российского бизнеса.

😀 Data Insight в Max | Telegram | VK | Рассылка

Опрос, модель рынка или кабинетное исследование: как выбрать методику под задачу

Одна из первых вещей, которую мы обсуждаем с клиентом, это выбор методики. От нее зависит, насколько убедительными будут результаты, сколько времени займет исследование и как его воспримут журналисты и эксперты рынка. Разберем основные методики и когда каждая из них уместна.

Опрос
Сбор данных напрямую у участников рынка: покупателей, компаний, экспертов отрасли. Хорошо подходит, когда нужны данные о поведении, предпочтениях, восприятии продукта или услуги, о которых нет открытой статистики. Опрос дает живые цифры от первого лица, что часто выглядит убедительно для СМИ.
Ограничение: качество результата сильно зависит от размера и репрезентативности выборки. Небольшой или нерепрезентативный опрос может дать искаженную картину и вызвать вопросы у экспертов.

Кабинетное исследование
Анализ уже существующих источников: отчетов, статистики, открытых данных, публикаций. Подходит, когда нужно быстро собрать общую картину рынка или когда бюджет и сроки ограничены.
Ограничение: результат настолько хорош, насколько хороши источники. Если по рынку мало открытых данных, кабинетное исследование не даст глубокого и уникального результата.

Анализ данных
Работа с массивами данных: транзакциями, статистикой продаж, поисковыми запросами и другими количественными источниками. Дает точные и проверяемые цифры, хорошо работает, когда нужно посчитать конкретные показатели, например размер рынка или динамику спроса.
Ограничение: требует доступа к качественным данным, а также времени и ресурсов на их обработку.

Построение модели рынка
Расчет показателей на основе комбинации разных данных и допущений, когда прямых данных недостаточно. Подходит для новых или быстрорастущих рынков, где официальной статистики еще не существует.
Ограничение: результат зависит от корректности допущений, которые легли в основу модели. Их нужно уметь объяснить и защитить перед журналистами и экспертами.

Как принимается решение
На практике методики часто комбинируются. Например, кабинетное исследование дает общую картину рынка, а опрос уточняет детали о поведении аудитории. Выбор всегда зависит от задачи клиента, доступности данных, сроков и бюджета, а также от того, какая методика даст результат, понятный и убедительный для конечной аудитории: журналистов, инвесторов или партнеров.

Не уверены, какая методика подойдет для вашего рынка? Напишите нам, поможем определить оптимальный подход.

😀 Data Insight в Max|Telegram|VK|Рассылка