Кейс: как AI помог увеличить продажи интернет-магазина на 40%

Середина 2024 года. Интернет-магазин одежды среднего ценового сегмента фиксирует стагнацию выручки. Несмотря на рост трафика, коэффициент конверсии не поднимается выше 1,4%, открываемость email-рассылок снижается, а расходы на рекламу растут. Руководство принимает решение протестировать интеграцию AI-решений в ключевые процессы: персонализацию, прогноз спроса, генерацию контента и сопровождение клиентов.

Главная цель проекта — увеличить продажи без увеличения бюджета. Иными словами, не просто автоматизировать действия, а изменить поведение аудитории, повысив вовлечённость и эффективность коммуникаций.

Результат — +40% к выручке за 4 месяца и стабильный рост повторных покупок. Ниже — поэтапный разбор внедрения, механизмов и влияния.

Этап 1. Анализ базы: сегментация и прогноз поведения

Проект начался с ревизии клиентской базы. До внедрения использовались только стандартные параметры: частота заказов, средний чек и источник трафика. После подключения AI-модуля (на базе открытых моделей и BI-интеграции), CRM стала выделять динамические сегменты по поведенческим паттернам.

Алгоритм выявил 4 ключевые поведенческие группы:

• «Охотники за скидками» — реагируют на временные акции;

• «Бренд-фокус» — лояльны к определённым маркам, независимо от цены;

• «Импульсивные» — делают покупки ночью и чаще с телефона;

• «Промедляющие» — добавляют в корзину, но откладывают принятие решения.

AI определил вероятности конверсии по каждому сегменту и выдал рекомендации: в какие окна времени отправлять сообщения, какой язык использовать и какие блоки контента приоритизировать.

Это позволило сформировать адаптивные рассылки, где каждому сегменту приходил свой вариант письма.

Этап 2. Автоматизация email-кампаний с учётом сигнала

До внедрения нейросети команда рассылала одинаковые промо по всей базе. После внедрения AI сценарии стали учитывать поведение за последние 24 часа. Например:

• если пользователь просматривал спортивные брюки, но не купил — ему через 2 часа отправляется письмо с подборкой похожих моделей;

• если клиент купил товар из новой коллекции — через 3 дня приходит письмо с аксессуарами того же стиля;

• если пользователь давно не заходил — активируется серия напоминаний с эмоциональным контентом, а не скидкой.

Результаты этого этапа в цифрах:

Автоматизация не только высвободила ресурсы команды, но и позволила добиваться поведенческого резонанса, вместо традиционной механики «скидка по календарю».

Этап 3. AI в описаниях товаров и карточках

Контент для карточек раньше писался вручную. Это занимало время, а при росте SKU до 4000 позиций стало невозможным. Решение — подключение нейросетевого генератора описаний.

Ключевые особенности подхода:

• тексты пишутся с учётом целевой аудитории;

• используются актуальные триггеры: «на каждый день», «модный силуэт», «дышащая ткань»;

• каждое описание проверяется редактором, но 80% сгенерированных текстов идут в продакшн без правок.

Результат — рост времени на карточке и увеличение конверсии на 11% по категории, где описания обновлены.

Параллельно AI помогает подбирать визуальные пары: к платью — сумку, к рубашке — брюки. Это привело к росту продаж по связкам, где товар комплектуется автоматически.

Этап 4. Поддержка клиентов: чат-бот, который продаёт

Ранее магазин использовал живых операторов. После внедрения AI-чат-бота на базе fine-tuned модели, система начала обрабатывать:

• вопросы о доставке;

• уточнение размеров;

• рекомендации по товарам;

• ответы на статус заказа;

• сбор отзывов после получения товара.

AI-бот не просто обслуживает, а направляет в продажу: при запросе «подскажите размер» — предлагает таблицу и подбор подходящего товара. При вопросе «есть ли скидки» — уточняет интересы и предлагает акцию по категории.

За счёт этого:

• 72% запросов закрываются без участия человека;

• 14% обращений заканчиваются покупкой в том же сеансе;

• средняя оценка взаимодействия — 4,6 из 5.

Клиенты особенно ценят скорость и вежливость. Внедрение чат-бота сократило нагрузку на операторов и высвободило ресурсы для решения сложных случаев.

Этап 5. Аналитика и управление ассортиментом

С помощью AI-модулей магазин начал предсказывать:

• какие товары будут в дефиците через 2 недели;

• какие позиции стоит удалить из каталога как «мертвые»;

• какие цены воспринимаются как «справедливые» по реакции аудитории;

• какой визуал лучше работает на карточке.

Это позволило точечно управлять закупками, сократить складские издержки и снизить возвраты на 9%. Особенно эффективно работал модуль предиктивного анализа в сезонной коллекции: корректировки проводились на основе анализа вовлечённости и спроса в реальном времени.

Финальные метрики проекта

Проект длился 4 месяца. AI был внедрён поэтапно, без замены CRM или глобального рефакторинга процессов. Финальные итоги — в таблице:

Выводы: что стоит взять на вооружение другим бизнесам

Интеграция AI в интернет-торговлю не требует капитальных вложений, если использовать готовые модули и правильно выстроить архитектуру. Главное — начать с задач, которые дают краткосрочный результат, чтобы получить доверие команды и доказательство эффективности.

Успех проекта обеспечили:

• последовательность шагов: сначала сегментация, потом контент, потом обслуживание;

• привязка к реальным метрикам: AI не ради AI, а ради роста;

• контроль качества: AI помогает, но не заменяет человека.

Этот кейс показал, что правильная интеграция нейросетей — это не замена команды, а её усиление. И именно в этом — главный потенциал AI в e-commerce 2025 года.