ИИ меняет путь покупателя: как брендам сохранить клиентов и не потерять прибыль

8–9 октября в Сколково прошла юбилейная, 25-я конференция «Оптимизация-2026», организованная компанией «Ашманов и партнеры». Мероприятие объединило более 1100 участников, 123 спикеров и модераторов. Программа включала 20 сессий и свыше 40 часов выступлений.

Одной из ключевых стала сессия «Трансформация пути покупателей на фоне революции ИИ-сервисов: прогнозы, возможности и риски». Ее модерировал Денис Шубенок, CEO «Ашманов и партнеры». В обсуждении участвовали Юлиана Гордон («Айвенго»), Анна Иванова («Рамблер»), Николай Ванин (GigaChat Бизнес), Юлия Рубцова (Московская школа управления СКОЛКОВО) и Антон Шаров («Сбер Маркетинг»).

Эксперты обсудили, как нейросети меняют выбор товаров, почему брендам важно развивать собственные каналы продаж и какие ИИ-решения действительно выгодны бизнесу.

Покупатель уходит в ИИ: что делать брендам

Открывая сессию, Денис Шубенок обратил внимание на масштаб происходящих изменений.

«Последний раз я помню, что это менялось в моменте, когда к нам приходили маркетплейсы, и они кардинально достаточно изменили путь клиента», - отметил он.

По словам Шубенка, сегодня начинается новая эпоха: ИИ-сервисы постепенно заменяют привычные инструменты поиска и выбора товаров. Перед бизнесом встают вопросы, как сохранить контакт с покупателем и подготовиться к появлению ИИ-агентов, которые смогут самостоятельно сравнивать предложения и совершать покупки.

На круглом столе участники обсудили будущее агентной коммерции, влияние гиперперсонализации и роль бренда в ситуации, когда товар выбирает алгоритм.

Для компаний это означает, что важно не только привлекать пользователей на сайт, но и обеспечивать доступность достоверной информации о продуктах для ИИ-систем.

Собственный интернет-магазин, как способ сохранить прибыль

Юлиана Гордон, генеральный директор «Айвенго», рассказала, почему бизнесу опасно полностью зависеть от маркетплейсов.

По ее словам, устойчивая модель электронной коммерции предполагает сочетание нескольких каналов продаж. В качестве ориентира эксперт привела трехканальную модель: 60% продаж через маркетплейсы, 35% через собственный интернет-магазин и 5% через социальные сети. Это не универсальная норма для каждой компании, а модель, которую спикер предложила рассматривать при планировании бизнеса.

Главное преимущество собственного канала - возможность напрямую взаимодействовать с покупателем, управлять повторными продажами и оценивать LTV, то есть доход от клиента за все время отношений с брендом.

В качестве примера Гордон привела европейский мебельный бренд Tikamoon, который развивал собственный интернет-магазин наряду с продажами на маркетплейсах. По приведенным ею данным, за девять лет бизнес вырос с 12 млн до 150 млн евро.

Отдельно эксперт подчеркнула важность качественных карточек товаров, актуальных остатков и структурированной информации. Эти данные нужны не только покупателям, но и ИИ-сервисам, которые используют их для формирования ответов.

«Рамблер»: от контентного портала к сервисам на базе ИИ

Анна Иванова, исполнительный директор портала «Рамблер», показала, как изменение пользовательских привычек заставляет компании пересматривать бизнес-модель.

По представленным ею данным, за год поисковый трафик медиа снизился в среднем на 24%: из Google на 30%, из Яндекса на 20%.

Пользователи все чаще предпочитают задать вопрос нейросети, а не переходить между сайтами в поисках ответа.

«Он больше не хочет идти на сайт, кликать на какие-то анонсы, читать какие-то лонгриды, он привык просто спросить и получить ответ», - объяснила Иванова.

В ответ «Рамблер» развивает диалоговый формат, единого ИИ-помощника и мультиагентную систему. Если раньше портал выпускал три пользовательских сервиса в квартал, теперь их количество достигает 50 в неделю.

Изменилась и структура доходов: по словам Ивановой, доля баннерной рекламы в выручке сократилась с 96% до 16% на фоне диверсификации бизнес-модели.

Этот пример показывает, что ИИ-трансформация может требовать не просто добавления чат-бота, а изменения самого продукта и способов монетизации.

Почему бизнесу не всегда нужна самая мощная нейросеть

Николай Ванин, управляющий директор GigaChat Бизнес, посвятил выступление экономике внедрения искусственного интеллекта.

Он сравнил использование большой языковой модели для простой задачи с приглашением симфонического оркестра ради исполнения короткого музыкального фрагмента.

По мнению эксперта, компаниям выгоднее распределять задачи между разными инструментами: небольшими специализированными моделями, классическим машинным обучением и большими нейросетями там, где они действительно необходимы.

Ванин предложил оценивать ИИ не только по стоимости токенов, но и по цене полезного результата, качеству и скорости выполнения задачи.

Например, для прогнозирования оттока клиентов или расчета LTV не обязательно использовать большую языковую модель. А для анализа сложного брифа ее возможности могут оказаться востребованы.

Главный принцип: автоматизировать конкретный процесс с понятным результатом, а не внедрять ИИ ради самого внедрения.

Что бизнесу стоит учесть уже сейчас

Дискуссия на «Оптимизации-2026» показала, что развитие ИИ меняет не только маркетинговые инструменты, но и саму модель взаимодействия компаний с покупателями.

Брендам важно проверить, насколько качественно их товары и услуги представлены в источниках информации для нейросетей, снизить зависимость от одного канала продаж, развивать собственные клиентские данные и оценивать экономику каждого ИИ-проекта.

При этом ключевым конкурентным преимуществом остается способность компании понимать потребности аудитории и предлагать удобный путь от вопроса до решения.

Конференция «Оптимизация» проводится компанией «Ашманов и партнеры» с 2001 года и объединяет представителей бизнеса, маркетинга и технологической индустрии.

Подробнее: https://2026.optimization.ru/