Дмитрий Смирнов — директор по развитию бизнеса в ритейле, FMCG и агропромышленном комплексе КРОК. Эксперт с 18-летним опытом работы с технологиями в сфере розничной торговли. Специализируется на цифровизации ритейла, автоматизации товародвижения, машинном обучении и выстраивании устойчивой ИТ-инфраструктуры, анализируя влияние потребительского поведения на бизнес-процессы современных магазинов.
Для многих поход в супермаркет давно перестал быть нейтральной задачей. Согласно исследованиям, обилие товаров и необходимость постоянного выбора вызывают у людей чувство тревоги, а не радости. По данным CivicScience, почти половина американцев, 49% не любят ходить за продуктами. Среди покупателей от 18 до 29 лет таких уже 62%.
На эту усталость и отвечает идея нейроморфного магазина — пространства, которое берет на себя часть невидимой умственной работы покупателя. Оно помогает найти нужное, не давит лишними сигналами, замечает предпочтения и сомнения и при этом оставляет человеку право делать выбор и без участия технологий. Разбираемся, как такой магазин меняет покупательский опыт.
Покупатель приходит не один
Путь в магазин будущего будет начинаться не у входа, а дома благодаря помощи ИИ-агента. Он анализирует привычки, бюджет, ограничения по здоровью пользователя и может совершать транзакции самостоятельно. Для покупателя это означает возможность полностью делегировать покупку базовых вещей.
Первые коммерческие внедрения этой технологии уже состоялись в России. Например, в мае этого года «Яндекс» дал интернет-магазинам возможность самостоятельного подключения универсального чекаута. Теперь они могут получать заказы от миллионов пользователей из чата с «Алисой AI», Поиска и рекомендательной ленты «Яндекс Ритма». Отдельно в Алисе AI уже доступен агент «Найти дешевле», который сравнивает цены на маркетплейсах и в интернет-магазинах с учетом города и скидок.
Физический магазин станет второй, более «человеческой» фазой покупки. В нем останутся товары, где важны вкус, запах, текстура и ощущение.
Из лабиринта в пространство сопровождения
Сегодня большой магазин часто устроен как лабиринт. Даже если покупатель хорошо знает торговый зал, ему все равно сложно найти нужный товар на полках. Концепция Zero-UI помогает превратить лабиринт в пространство сопровождения.
Как это работает? Носимое устройство — смартфон, часы или кольцо, открывает сессию в системе магазина, как только покупатель в него входит, и передает список покупок и рекомендации. Агент покупателя, в свою очередь, получает правила торговой сети.
Дальше интерфейс становится почти невидимым. Вместо того, чтобы открывать приложение и вводить название товара, покупатель получает короткий тактильный сигнал, когда проходит к нужной полке, свет в стеллаже мягко выделяет нужный сегмент и т. д. Главное в том, что такая подсказка не требует доставать смартфон и забирает на себя внимание.
Подобные системы навигации уже тестируются в крупных сетях: Target внедрил в типовом магазине около 1000 Bluetooth-маячков (beacons), которые определяют местоположение смартфона покупателя и строят маршрут прямо в приложении. Магазины IKEA, Macy’s и Bloomingdale’s используют Wi-Fi-триангуляцию для аналогичных целей.
Магазин начинает видеть сомнение
Классическая система управления клиентскими данными ориентируется только на итог: был товар куплен или нет. Но она не знает, что именно привело к покупке, а именно здесь часто кроется самое интересное.
Нейроморфная среда способна фиксировать процесс выбора: время задержки у полки, возвращение к товару и так далее. Такие данные меняют качество персонализации. Если человек долго изучал продукт, но отказался от него, система может в следующий раз дать персональную рекомендацию: меньшая упаковка, дополнительная скидка. Магазин начинает работать не с фактом покупки, а с моментом сомнения.
X5 и «Перекресток» в апреле 2025 года открыли две инновационные лаборатории на базе супермаркетов в Москве. Там тестируются четыре типа технологий: «умные» камеры анализируют трафик и очереди, Bluetooth-маячки отслеживают поведение покупателей, IoT-сенсоры контролируют параметры среды и оборудования, аудиобейджи — качество коммуникации персонала с клиентами. Это позволило оцифровать до 90% процессов и быстро тестировать бизнес-гипотезы. В результате проявилась возможность оперативно управлять ключевыми метриками, повысилась доступность товаров, улучшился сервис и рост товарооборота.
Личная версия торгового зала
Представьте, два человека стоят у одной и той же полки, но видят немного разный магазин. Покупателю, который спешит, среда показывает только товары из списка. Человеку с пищевыми ограничениями заранее подсвечиваются рискованные продукты.
Часть технологий для такой персональной адаптации торгового зала уже существует. Пока эти решения разрознены, но с учетом темпов развития ИТ-рынка, можно ожидать, что они сольются в единую экосистему в течение нескольких лет. Например, сеть супермаркетов Kroger с 2025 года встраивает в витрину холодильников рекламные и информационные сообщения. Производители умного стекла, например, Cooler Screens, предлагают поверхности, прозрачность которых меняется по команде. Навигационные технологии вроде NaviLens помогают вести человека внутри сложного пространства.
Однако не всегда все складывается гладко. Например, проект в Walgreens обернулся скандалом и судебным иском на $200 млн в 2025 году, так как умные экраны зависали, показывали не тот товар и мешали совершать покупки. Поэтому наиболее вероятный сценарий будет сдержанным: категории и планировка останутся узнаваемыми, а адаптация уйдет в подсветку, подсказки, порядок рекомендаций и т. д. Хороший нейроморфный магазин будет аккуратно менять акценты.
Почему нейроморфный магазин становится реальным
Трансформация ритейла основана на нейроморфных вычислениях, которые меняют принцип работы с информацией. В классической ИТ-модели камеры магазина непрерывно отправляют видеопоток на серверы, датчики передают телеметрию, системы аналитики обрабатывают петабайты данных. Это требует мощных видеокарт, огромных затрат на электроэнергию и специально оборудованных центров обработки данных. По данным исследований, традиционные дата-центры, обслуживающие ритейл, окупаются в среднем за 5−7 лет. Такие сроки делают внедрение AI-систем в магазинах экономически невыгодным для большинства игроков.
Однако, магазин может стать умным без превращения в маленький дата-центр. Нейроморфные вычисления обрабатывают события, а не весь поток данных. Чипы Intel Loihi 2 и IBM TrueNorth спроектированы по образу человеческого мозга. В них используется архитектура импульсных нейронных сетей (SNN). Информация передается не постоянно, а короткими электрическими импульсами (спайками), как в биологических нейронах. Это радикально снижает энергопотребление, например, в 100−1000 раз для определенных задач компьютерного зрения. Событийные камеры работают в той же логике. Например, сенсор Prophesee GenX320 не делает постоянно 30−60 кадров в секунду, а реагирует на изменение освещенности в отдельных пикселях. Это похоже на работу сетчатки: сигнал возникает там, где что-то поменялось.
Для ритейла это принципиально. Чем меньше лишнего потока данных, тем ниже энергопотребление, проще инфраструктура, меньше нагрузка и риски. Магазин не обязан помнить все, ему достаточно понимать, что произошло.
Право на оффлайн
Исследования давно описывают так называемый парадокс персонализации: чем больше пользы дает индивидуальная настройка, тем сильнее может быть тревога из-за скрытого сбора данных. Не все захотят ходить по залу с активным цифровым агентом. Покупатель должен сохранять право отключить цифровую интеграцию и совершать транзакции инкогнито. Возможность совершать импульсивные, нерациональные покупки вне поля зрения ИИ-агента — важный психологический аспект, который крупные сети будут обязаны учитывать в своих политиках лояльности. Право на офлайн станет частью доверия. Чем проще выйти из цифрового контура, тем спокойнее человек в него входит.
Источник: hi-tech.mail.ru