Покупатель, который спрашивает нейросеть о товаре, и покупатель, который делегирует ей заказ и оплату, находятся на разных этапах нового канала продаж. Это различие важно для прогноза агентной коммерции, опубликованного Data Insight при поддержке Яндекса 21 августа 2026 года.

Какой масштаб прогнозируют исследователи

Авторы оценивают возможную долю продаж под управлением ИИ-агентов к 2030–2032 годам в 7–11% российского eCommerce, или 2–3 трлн рублей. Более близкий ориентир на 2028–2029 годы — 2–4% и 400–850 млрд рублей.

При этом текущее использование, по наблюдению исследователей, сосредоточено преимущественно на выборе товара. Заказы через ИИ для ритейла пока остаются единичными, а оплата почти не делегируется. Поэтому приведенные триллионы нельзя описывать как уже существующий оборот нового канала.

Редакционный разбор: путь от совета к сделке

В обычной консультации система помогает сузить выбор: объясняет параметры, сравнивает варианты и задает уточняющие вопросы. Для исполнения покупки требуется больше: актуальная цена, наличие, адрес получения, согласие пользователя и подтверждение результата. Ошибка на этапе совета и ошибочно оплаченный заказ имеют разные последствия.

Из этого следует, что готовность магазина к разговорному поиску и готовность к автоматизированной сделке нельзя считать одной задачей. Хорошее описание помогает первой, но второй необходимы надежные процессы обновления данных и исполнения. Даже точно подобранный товар бесполезен для покупки, если его фактически нет на складе.

Что можно подготовить в товарном каталоге

Базовая работа — привести характеристики к единым значениям, разделить комплектации и убрать противоречия между названием, фотографиями и описанием. Системе сравнения так же, как человеку, трудно выбрать совместимую деталь, если ключевой параметр указан только на случайном изображении или отсутствует совсем.

Полезно также проверить, как магазин отвечает на типовые вопросы о назначении и ограничениях товара. Ответ должен быть проверяемым и относиться к конкретной модели. Добавление большого количества общих фраз об искусственном интеллекте в карточку не решает проблему неполных или устаревших данных.

Как измерять результат без завышенных ожиданий

Для собственного проекта стоит отдельно считать переходы из ИИ-сервисов, оформленные заказы и завершенные покупки. Между ними могут быть существенные потери. Если источник привел посетителя, но покупка произошла позже через другой канал, нужна аккуратная модель атрибуции, а не автоматическое приписывание всей продажи последнему клику.

Необходимо также отделять экономию на консультациях от дополнительной выручки. Ассистент может быть полезен поддержке даже при небольшом объеме прямых заказов. И наоборот, рост числа диалогов не обязательно означает улучшение качества выбора.

Прогноз Data Insight описывает возможную траекторию рынка, а не обязательный результат каждого магазина. Практический смысл для продавца — начать с качества товарных данных и измеримого эксперимента. Масштабировать расходы разумно после подтверждения того, что новый сценарий помогает покупателю завершить нужную покупку и приносит бизнесу результат.