Маркетплейсы ищут способы автоматизировать скидки с помощью ИИ
Российские интернет-площадки внедряют механизмы искусственного интеллекта для автоматического распределения скидок между покупателями. Новые алгоритмы призваны оптимизировать акционные бюджеты ретейлеров путем анализа пользовательского поведения.
В пресс-службе компании «Яндекс» сообщили о начале закрытого тестирования подобного инструмента. ИИ-модель анализирует данные о покупателях и решает, кому именно целесообразно предложить скидку. Система учитывает множество параметров и может направить бонус новому клиенту или пользователю, давно не совершавшему покупок. В настоящее время такие скидки отображаются в поисковых объявлениях, а в перспективе их планируют внедрить в органическую выдачу и в рекомендации голосового помощника Алисы.
Глава Ассоциации цифровых платформ Ораз Дурдыев отметил, что автоматизация позволяет бизнесу точечно расходовать маркетинговый бюджет, в то время как массовые скидки подходят больше для распродажи остатков. По его словам, персонализированные предложения не являются формой ценовой дискриминации, а выступают стандартным инструментом привлечения аудитории, который теперь управляется алгоритмами.
Директор по маркетингу компании «М.Видео» Андрей Скачек подчеркнул, что скидка не всегда является главным фактором при покупке, однако персональные предложения зачастую оказываются эффективнее массовых акций. В пресс-службе маркетплейса Ozon также указали на развитие систем рекомендаций на базе ИИ, благодаря которым за год количество заказов с главной страницы увеличилось в 5,5 раза, а доля таких покупок в обороте платформы выросла с 7% до 11%.
Представители сети «Золотое Яблоко» и директор департамента персонализации MAGNIT OMNI Евгений Семин подтвердили эффективность подобных механизмов. По данным участников рынка, анализ транзакционного поведения клиентов позволяет прогнозировать релевантность предложений, а конверсия от персональных акций значительно превышает результаты массовых кампаний.
