Как удержать онлайн-покупателя: выводы пленарного заседания Е-Ритейл Форума

Удержание покупателей в интернет-торговле стало одним из главных вопросов пленарного заседания Е-Ритейл Форума 2026. Представители торговых компаний и платформ обсудили, как повышать частоту покупок, когда онлайн-заказ уже стал привычным действием. Заседание «Розница и интернет-торговля на общем перепутье» прошло 22 сентября в Москве. Его итоги изложила Ассоциация компаний интернет-торговли; состав участников указан в программе форума.

Общий мотив выступлений — одного широкого ассортимента и быстрой доставки уже недостаточно, чтобы человек снова выбрал тот же сервис. Компании ищут дополнительные точки контакта, точнее подбирают предложения и стараются выполнить обещания на каждом этапе заказа. При этом часть задач по-прежнему требует участия сотрудника.

Бороться приходится за следующий визит

В изложении АКИТ участники отметили, что аудитория электронной торговли в России уже велика, поэтому дальнейший рост всё сильнее зависит от возвращения существующих покупателей. Для бизнеса это меняет вопрос: важно понять не только откуда пришёл новый клиент, но и по какой причине он открыл приложение повторно.

Повторный визит может начинаться ещё до выбора конкретного товара. Человеку нужно решить бытовую задачу — купить продукты, заказать обед, подобрать одежду или материалы для ремонта. Сервис, который оказывается полезным в подходящий момент, получает шанс стать привычной точкой входа в покупку.

Это редакционное обобщение выступлений участников, а не заявленный показатель эффективности одной модели.

Экосистема стремится встретить пользователя раньше

Директор по развитию бизнеса «Купера» Николай Бруяка говорил о необходимости находить контакт с человеком до того, как тот откроет специализированное приложение. В качестве примера он привёл раздел «Для жизни» в приложении Сбера, объединяющий несколько потребительских сценариев — от продуктов и ресторанов до здоровья и путешествий.

Бруяка сослался на опрос, согласно которому 77% опрошенных хотели бы решать потребительские задачи в одном месте.

В опубликованном изложении выступления не указаны размер выборки, состав участников и точная формулировка вопроса. Поэтому эту долю следует относить к участникам упомянутого опроса, а не ко всем покупателям России.

Представитель RWB Анна Арутюнян описала похожую логику со стороны платформы: повышать частоту взаимодействия через дополнительные услуги, которые нужны аудитории. Среди направлений она назвала сервисы здоровья и путешествий, развитие товарных категорий, финансовые решения и доставку.

Для продавца расширение экосистемы означает больше возможных ситуаций, в которых покупатель увидит его предложение. Но само по себе число сервисов не гарантирует покупки: каждый из них должен решать понятную задачу пользователя и сохранять удобный переход к заказу.

Персонализация зависит от категории

Управляющий директор по операциям Lamoda Андрей Павлович назвал персонализацию базовым ожиданием клиента. В изложении АКИТ он говорил о том, что рекомендации становятся точнее по мере взаимодействия человека с сервисом. Для покупки одежды при этом важна и услуга, учитывающая особенности категории, — например, домашняя примерка.

Единый подход ко всем товарам здесь не сработает. При выборе одежды покупателю нужны сведения о размере и возможность примерить вещь. При заказе продуктов важнее может быть то, насколько удобно сервис закрывает конкретную повседневную потребность. Технология должна учитывать различия между такими покупками, а не предлагать одинаковый сценарий для каждой категории.

Вице-президент по электронной коммерции «Азбуки вкуса» Павел Шилин предложил смотреть на клиента как на человека с несколькими покупательскими задачами в течение дня: кофе по дороге, обед, продукты для ужина. Для бренда это повод оценивать, в скольких таких ситуациях он действительно помогает покупателю и когда тот обращается к другому сервису.

Надёжность продолжается после оформления заказа

Заместитель генерального директора по специальным проектам «ВсеИнструменты.ру» Роман Сидорец связал доверие с качеством товара и исполнением сервисных обещаний. Покупателю важны соответствие товара карточке, оригинальность, документы о соответствии и срок службы. Для бизнес-клиента критична также поставка в согласованное время — задержка или преждевременный приезд могут нарушить его рабочий график.

На этом отношения с продавцом не заканчиваются. Замена товара, ремонт и гарантийное обслуживание определяют, насколько спокойно клиент сможет пользоваться покупкой. В такой модели повторный заказ зависит от всего опыта: от достоверного описания до решения проблемы после доставки.

Человеческая помощь остаётся частью сервиса

Директор по операциям и эффективности «Петровича» Данил Скворцов обратил внимание на пределы автоматизации. При ремонте человек выбирает материалы для пространства, в котором будет жить несколько лет. Ему могут понадобиться совет и возможность обсудить решение со специалистом, а не только быстрый ответ цифрового инструмента.

Это не отменяет пользы технологий при поиске товара, проверке наличия или оформлении заказа. Речь о том, чтобы передать автоматизации подходящие операции и сохранить консультацию там, где покупатель сомневается и хочет разделить ответственность за сложный выбор.

Искусственный интеллект переходит в операционный контур

Во второй части итогов пленарного заседания АКИТ разговор о технологиях перешёл в практическую плоскость. Участники обсудили, как ИИ перестаёт быть экспериментом и становится рабочим инструментом — не только для маркетинга, но и для операционной оптимизации.

Где ИИ уже приносит деньги

Lamoda — борьба с возвратами. Возвращается 50–60% товаров, и ИИ определяет зону риска по более чем 150 параметрам точнее, чем это делают люди.

«ВсеИнструменты.ру» — ассортимент и маржа. Оптимизация товарной матрицы на 27% и рост маржинальности на 0,7 процентного пункта, что в B2B-обороте даёт существенные суммы. Отдельно компания собрала базу промптов для прорабов: фотография заявки превращается в собранную корзину за полторы минуты.

Uzum Market — многоязычность и рекомендации. В Узбекистане ИИ решает задачу нескольких языков и формирует рекомендации: последний тест показал рост продаж на 22%.

«Азбука вкуса» — экономия времени, но с оговоркой относительно границ применения.

Самое важное — не делегировать мышление. Если люди начинают это делать, результат может быть плачевным.

— представитель «Азбуки вкуса»

Люди перепроверяют то, что разметил ИИ.

— представитель Uzum Market

«Старшая группа детского сада» и экзоскелет

Данил Скворцов оценил уровень проникновения технологий сдержанно.

Все мы находимся в старшей группе детского сада.

— Данил Скворцов, «Петрович»

Ключевой образ, которым он описывает роль ИИ, — экзоскелет: человек в броне, которой эта броня помогает работать эффективнее. В самой компании ИИ анализирует каналы поставок: задача, на которую команда тратила месяц, решается за 40 минут. Также внедрены ИИ-роботы в контакт-центре с точностью маршрутизации 95% и сервисы для работы с брошенными корзинами.

Агентская торговля как следующий рубеж

Вектор развития обозначил Андрей Воронин («Яндекс Маркет») — переход от поиска к агентам:

1. с ассистентом «Алиса» уже общаются 40 млн человек;
2. 10–15% товарных запросов идут напрямую к ИИ;
3. к 2028–2029 годам агентская модель может занять до 24% рынка электронной коммерции.

Практическое следствие для продавца: рекламные ставки отходят на второй план, а выигрывает тот, у кого точные данные и лучший контент в карточках.

Динамика подтверждается и рыночными замерами: трафик из ИИ-ассистента в российский e-commerce вырос в 4,6 раза с начала года. Оценки горизонта при этом расходятся: прогноз Data Insight отводит агентской коммерции 7–11% рынка к 2030–2032 годам, то есть вдвое меньшую долю и на несколько лет позже.

Риски: автономия воли и место бренда

Анна Арутюнян поставила вопрос, который становится ключевым по мере развития агентов: где проходит грань, за которой умный помощник превращается в чёрный ящик, принимающий решения за пользователя.

Если ИИ-агент покупателя будет выбирать товар, опираясь только на цену и скорость доставки, под вопросом оказывается само место бренда в этом решении. Отдельная задача для продавца — понять, как достучаться до алгоритма, устройство которого ему неизвестно.

---

Общий вывод пленарного заседания: возвращение покупателя зависит от сочетания полезного повода зайти в сервис, предложения под его задачу и надёжного исполнения заказа. В сложных категориях к этому добавляется возможность обратиться к человеку, а искусственный интеллект переходит из области экспериментов в операционный контур — от борьбы с возвратами до маршрутизации обращений.

Эти подходы решают разные задачи, поэтому универсальной формулы удержания для всей розницы участники не предложили. Ритейлеру предстоит определить, в какой момент его покупатель уходит к другому сервису: до поиска товара, при выборе, во время доставки или после возникновения проблемы. Именно там дополнительные функции, персонализация и работа сотрудников могут дать практический результат.