Маркетплейсы: будущее, ИИ и инновации
10.7K subscribers
857 photos
173 videos
923 links
Канал про будущее маркетплейсов: инновации и искусственный интеллект #EJWCF

Реестр РКН: https://gosuslugi.ru/snet/685929957ddaae331aa29b22
Download Telegram
Target поднимает AI до уровня C-level и связывает его с UX

12 августа Target назначила первого chief AI officer — Chandhu Nair, который выйдет 24 августа после более чем шести лет в Lowe’s. Одновременно компания усилила UX отдельным senior vice president, чтобы свести в один контур AI, продукт и путь покупателя.

Решение встроено в разворотную программу на 2026 год: Target закладывает дополнительные $2 млрд инвестиций, а в первом квартале чистые продажи уже выросли на 6,7% год к году, до $25,4 млрд. В фокусе — быстрее видеть изменения спроса, лучше управлять запасами и ускорять решения по сети.

Для e-commerce это сигнал, что следующий слой конкуренции — не отдельный AI-бот, а связка AI, UX и inventory logic вокруг покупателя.

Источник: Retail Dive
«Самокат» ускорил рост e-grocery за счёт «Вау-поиска» и технологических сценариев

По оценке Infoline, во II квартале 2026 года оборот «Самоката» вырос на 3,9% квартал к кварталу, до 80,5 млрд рублей. Среднее число выполненных заказов достигло 797,7 тыс. в день, а средний чек — 1109 рублей.

Аналитики связывают этот темп с запуском и масштабированием «Вау-поиска», который подбирает товары под задачу пользователя, а также с расширением ассортимента выгодными и лимитированными предложениями. Это уже не просто каталог по категориям, а более короткий путь от намерения к корзине.

Для e-commerce это сигнал, что в e-grocery конкуренция смещается из одной только скорости доставки в качество сценарного поиска и рекомендаций.

Источник: Retail.ru
Amazon хочет превратить Alexa в «движок пополнения дома», а не просто в поиск товаров

Amazon на показе Alexa for Shopping продемонстрировал сценарий, где пользователь фотографирует холодильник, а ассистент сам определяет, чего не хватает, и собирает список покупок. PYMNTS пишет, что компания пытается перенести конкуренцию из витрины и поиска в слой, где ИИ заранее угадывает спрос домохозяйства.

Для e-commerce это важный разворот: выигрывать будет не только тот, у кого лучше каталог или реклама, а тот, кто первым встроится в регулярные бытовые покупки. Если ИИ начинает формировать корзину до явного запроса, ценность получают история заказов, точность рекомендаций и бесшовное пополнение запасов.

Источник: PYMNTS
Target тестирует логистику в цифре до реального запуска

Target разворачивает Proxima — цифровой двойник своей middle-mile системы, который прогоняет решения по запасам и перемещениям товара ещё до их применения вживую. Retail Dive пишет, что на пилоте по 63 fresh-позициям инструмент помог заранее исправить ошибки и поднял on-shelf availability на 2,5%.

Перед запуском нового Houston Receive Center площадью 1,2 млн кв. футов Proxima также показал около 98% точности по движению запасов через объект. Компания уже рассматривает такие симуляции как базу для AI-powered decision support.

Для e-commerce это важный сдвиг: выигрывает не только прогноз спроса, но и способность проверять логистические решения в цифре до того, как они ударят по наличию товара и срокам доставки.

Источник: Retail Dive
Claude теперь умеет оставлять «следы» в своих ответах.

Anthropic объявила, что новые версии Claude получают невидимую машинную маркировку текста — одна из причин в том числе требования EU AI Act.

И это хороший пример того, как быстро меняется Digital.

Ещё недавно обсуждали, какая нейросеть лучше. Сейчас уже обсуждаем авторство, происхождение контента, безопасность и то, как AI встраивается в реальные процессы.

Сейчас, за нишей digital приходится следить не только ради интереса — изменения начинают напрямую влиять на работу.

Собрали в папке материалы, сервисы и полезные находки по Digital / IT / AI:

📂 Сохранить папку себе
Malachyte привлекла $10 млн на AI-витрину для e-commerce

Стартап Malachyte, созданный бывшими участниками команды Spotify, получил $10 млн и продвигает для ритейла ту же логику поведенческих рекомендаций, которая, по словам компании, лежит в основе более 90% рекомендаций Spotify для 800 млн пользователей и 1 млрд единиц контента.

Вместо истории покупок сервис читает поведение прямо в сессии: пролистывания, возвраты, фильтры и клики. Гендиректор Sidd Motwani утверждает, что система понимает контекст визита менее чем за 200 миллисекунд и на лету перестраивает выдачу, баннеры и рекомендации.

Для e-commerce это ставка не только на персонализацию витрины, но и на подготовку каталога к AI-агентам, которые будут собирать шорт-лист товаров без обычного браузинга.

Источник: PYMNTS
🤖 Половина россиян уже находит новые бренды через рекомендации нейросетей

ИИ постепенно становится новым каналом поиска товаров, сервисов и брендов. Согласно исследованию РОМИР, половина российских интернет-пользователей хотя бы раз узнавала о новом сайте, бренде или сервисе из источников, которые нейросеть показывала в своем ответе.

При этом 71% пользователей считают такие источники полезными при выборе и сравнении брендов, а 66% готовы перейти на незнакомый сайт, если его рекомендует ИИ.
Особенно интересно поведение при принятии важных решений. Когда речь идет о финансах, здоровье или дорогой покупке, 75% готовы изучить незнакомый источник из AI-выдачи.

Попадание бренда в ответы нейросетей дает и отложенный эффект: 56% пользователей впоследствии вспоминали увиденный источник и возвращались к нему.
При этом классический поиск никуда не исчезает. 69% сначала изучают ответ нейросети, а затем продолжают искать информацию через обычную поисковую выдачу.

Для бизнеса появляется новый канал конкуренции: раньше компании боролись за позиции в Google и Яндексе, теперь к SEO добавляется еще одна задача — попадать в ответы и рекомендации AI-сервисов.

Источник: Sostav со ссылкой на исследование РОМИР
🔥1👌1💯1
Walmart ставит SymMicro прямо в магазине и ускоряет back-of-store фулфилмент

Symbotic начала монтаж первой системы SymMicro прямо в задней зоне магазина Walmart. По данным Retail Dive, пилот должен заработать примерно через шесть месяцев, а после проверки Walmart может быстро масштабировать модель: в соглашении с Symbotic уже заложена условная закупка до 400 автоматизированных систем.

Для e-commerce это важный сдвиг: сборка онлайн-заказов всё чаще переносится ближе к полке, чтобы ускорить самовывоз и доставку без лишней нагрузки на торговый зал. Если пилот подтвердит экономику, back-of-store automation станет новым стандартом для крупных омниканальных сетей.

Спокойный вывод: ритейл тестирует не просто роботов на складе, а магазин как полноценный узел e-commerce.

Источник: Retail Dive
👀 Wildberries научился прогнозировать, куда покупатель посмотрит на карточке товара

Wildberries запустил новый ИИ-инструмент «Анализ внимания» для оценки визуального оформления товарных карточек.

В основе сервиса — ML-модель, которая анализирует изображение и прогнозирует, какие элементы в первую очередь привлекут внимание пользователя.

С помощью инструмента селлеры смогут оценивать визуальные акценты на карточке и понимать, действительно ли взгляд покупателя попадает на товар и важную информацию, а не на второстепенные детали.
По сути, продавцы получают еще один способ проверить эффективность визуала до того, как делать выводы по реальному поведению покупателей.
1👍1👀1
Alibaba вывела AI-shopping на 250 млн пользователей и готовит отдельных агентов для e-commerce

Alibaba сообщила в квартальной отчётности, что 250 млн пользователей уже прошли свой первый AI-driven shopping experience на базе модели Qwen. Компания говорит о заметном росте эффективности рекомендаций и одновременно готовит новые сценарии: мультимодальный поиск, виртуальные примерки и отдельных AI-агентов под задачи e-commerce.

На стороне продавцов Alibaba уже внедряет ИИ в аналитику, рекламу, маркетинг и клиентский сервис. Параллельно затраты на AI-инфраструктуру резко выросли: capex компании увеличился на 75% и достиг 67,7 млрд юаней.

Спокойный вывод: крупные маркетплейсы переходят от AI-витрин к полноценной агентной коммерции.

Источник: PYMNTS
«Яндекс» открыл продажи из Поиска и Алисы AI для продавцов без сайта

21 августа «Яндекс» запустил в бета-режиме новый канал продаж для продавцов без собственного интернет-магазина: их товары можно показывать прямо в Поиске и в чате с Алисой AI, а заказ оформлять через универсальный чекаут компании.

Продавцу нужно подключить чекаут в «Яндекс Товарах», загрузить ассортимент и настроить оплату и доставку в Yandex KIT. Для исполнения заказов можно использовать собственную логистику, сервисы «Яндекса» и внешних операторов, а также логистику маркетплейсов, если продавец уже на них работает.

Фактически «Яндекс» превращает поиск и диалоговый интерфейс из витрины в полноценный транзакционный слой для малого e-commerce — без запуска отдельного сайта.

Источник: Retail.ru