Искусственный интеллект стал одной из ключевых технологий, меняющих цифровую торговлю. Он влияет не только на пользовательский опыт, но и на архитектуру самих маркетплейсов — от рекомендаций и поиска до логистики и антифрод-систем. Однако в центре этих трансформаций остаются данные и специалисты, способные их интерпретировать, структурировать и превращать в конкретные решения.
Дмитрий Царев — Data Scientist в OZON, эксперт в области аналитики в реальном времени, машинного обучения и автоматизации процессов. В интервью он рассказал о том, как AI трансформирует работу e-commerce-платформ, позволяя специалистам по данным повышать эффективность маркетплейсов за счет внедрения персонализированных решений, автоматизации процессов и масштабирования систем.
Роль данных в управлении пользовательским опытом
«В современном e-commerce пользовательский опыт — это не результат интуиции, а управляемый процесс, выстроенный на данных», — отмечает Дмитрий Царев. Данные фиксируют все действия пользователя: поисковые запросы, просмотры, клики, добавления в корзину, покупки, оценки и отзывы. Каждый такой шаг становится поведенческим сигналом, который помогает платформе «понимать» намерения покупателя и адаптироваться к ним в реальном времени.
На основе этой информации формируются персонализированные пользовательские профили и настраиваются ключевые элементы платформы — от структуры витрины и рекомендаций до поиска и коммуникационных сценариев. Например, специалисты по данным создают алгоритмы, которые анализируют, что пользователь чаще всего ищет в определенное время дня или в определенный день недели, автоматически адаптируя главную страницу под эти паттерны. Именно благодаря данным маркетплейс способен создавать индивидуальный опыт, который кажется естественным, но на самом деле управляется сложной системой алгоритмов, постоянно оптимизируемых командами специалистов по данным.
Где и как применяется AI в e-commerce
AI — это мост между данными и конкретными действиями платформы. Он позволяет не просто собирать информацию о пользователе, а оперативно реагировать на нее: менять интерфейс, адаптировать предложения, выстраивать приоритеты, выявлять риски. В современной электронной коммерции AI стал технологической основой большинства ключевых процессов.
Одно из самых очевидных применений — персонализированная выдача. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователя, например, просмотренные или добавленные в корзину товары, и формируют индивидуальные рекомендации. Система учитывает множество факторов: историю покупок, категории интереса, сезонность, даже поведение пользователей с похожими предпочтениями. Это повышает конверсию и делает интерфейс «живым» — подстраивающимся под текущий запрос.
Интеллектуальный поиск — еще одно важное направление по мнению Дмитрия. Современные AI-системы работают не только с текстом, но и с контекстом. Они различают намерения, автоматически исправляют ошибки, распознают синонимы и подбирают релевантные результаты даже при нечетких или сложных формулировках. Это особенно важно в условиях высокой конкуренции за внимание пользователя.
«За каждым эффективным алгоритмом стоит кропотливая работа специалистов по данным, — отмечает Дмитрий. — В индустрии маркетплейсов стандартной практикой стало постоянное A/B-тестирование различных гипотез и моделей на небольших выборках пользователей. Например, даже небольшое улучшение алгоритма ранжирования в поисковой выдаче может повысить конверсию на 5-10%, что в масштабах крупной платформы означает миллионы дополнительной выручки».
AI также применяется для автоматической категоризации и модерации контента. Системы самостоятельно присваивают товару категорию, проверяют корректность описаний и изображений, выявляют нарушения. Это ускоряет размещение товаров и снижает нагрузку на модераторов.
В сфере клиентского сервиса AI работает в виде чат-ботов и голосовых ассистентов, которые помогают решать типовые задачи: от уточнения статуса заказа до возврата. «Это особенно важно в периоды пиковых нагрузок», — отмечает Дмитрий.
Наконец, одна из самых критичных областей применения — антифрод-системы. AI-модели анализируют поведенческие и транзакционные данные для выявления аномалий: фальшивых отзывов, подозрительных заказов, попыток обмана с бонусами. Такие системы позволяют предотвращать убытки и поддерживать доверие к платформе.
В совокупности все эти инструменты превращают маркетплейс в динамическую систему, способную обслуживать огромный объем операций, не теряя качества и гибкости.
Баланс между эффективностью и приватностью
Как уже было отмечено, AI-системы в e-commerce опираются на данные — и чем больше данных об активности пользователя, тем точнее персонализация. Но вместе с этим возникает логичный и важный вопрос: где проходит грань между полезной адаптацией под интересы покупателя и риском нарушения его цифровой приватности?
Персонализация в электронной коммерции направлена на повышение удобства, и в своей основе, не является манипулятивным инструментом. Она работает на основе анализа фактических действий — просмотренных товаров, поисковых запросов, покупок — и позволяет формировать релевантный контент и предложения. Однако эффективная персонализация требует сбора и обработки большого объема поведенческих данных, что неизбежно поднимает вопрос конфиденциальности и прозрачности.
По словам Дмитрия, ведущие маркетплейсы строят архитектуру AI-решений вокруг нескольких этических принципов: прозрачность — пользователь должен знать, какие данные собираются и зачем, контроль — у пользователя должна быть возможность ограничить или отключить сбор данных, безопасность — персональные данные защищаются в соответствии со строгими корпоративными стандартами и обезличивание — в большинстве случаев используются агрегированные поведенческие сигналы без привязки к личности.
Этичный подход предполагает, что пользователь не только получает ощутимую пользу от индивидуализированного опыта, но и сохраняет контроль над своими данными. Именно к такому балансу — между эффективностью платформы и правом на цифровую автономию — постепенно приходят зрелые участники рынка.
Как изменится роль аналитика в управлении маркетплейсами с развитием технологий AI
Дмитрий убежден: искусственный интеллект не заменит аналитиков, но радикально изменит суть их работы. Вместо ручного сбора данных и отчетности специалисты будут все чаще фокусироваться на анализе, интерпретации и стратегическом принятии решений. «AI берет на себя рутинные, повторяющиеся задачи, — говорит Дмитрий Царев. — Но это не сокращает роль аналитика — наоборот, освобождает его для более сложной, творческой и стратегической работы».
По его прогнозу, в ближайшие три-пять лет аналитическая функция в компаниях трансформируется кардинально: «Если раньше аналитики тратили 80% времени на сбор данных и построение отчетов, то теперь эти процессы автоматизируются. Специалисты будут искать неочевидные закономерности, выдвигать гипотезы и превращать данные в управленческие решения».
Ожидается также появление новых профессий на стыке технологий и бизнеса: «Мы увидим рост специалистов-медиаторов — тех, кто сможет «переводить» технические концепции на язык, понятный руководству. Это поможет менеджерам точнее формулировать задачи для AI-систем и правильно интерпретировать результаты».
Возрастет роль специалистов по этике искусственного интеллекта. Они будут следить за тем, чтобы алгоритмы не дискриминировали определенные группы пользователей и не создавали непреднамеренных негативных последствий.
В долгосрочной перспективе, по мнению Дмитрия, ключевым станет взаимодействие человека и технологий: «Я вижу будущее как симбиоз человека и AI. Алгоритмы обрабатывают огромные массивы данных и выполняют рутинные задачи. А люди — определяют стратегию, контролируют этичность решений и занимаются тем, что требует интуиции и эмпатии. Это незаменимо».
