Коротко о главном (TL;DR)
Продуктовая розница была оптимизирована для видимости товаров, оставляя при этом бремя принятия решений о покупке на плечах самого покупателя. Сооснователи компании Neomi Дмитрий Лилык и Владислав Мехера утверждают, что искусственный интеллект должен отталкиваться от конкретного человека — использовать цели в отношении здоровья, диетические ограничения и контекст для формирования корзины, вместо того чтобы просто отвечать на индивидуальные поисковые запросы по товарам. Исследование рынка бакалеи и продуктов питания, проведенное McKinsey в 2026 году, подтверждает этот сдвиг: почти 55% потребителей хотят получать персонализированные рекомендации по питанию. Основатели также проводят четкую грань в отношении ритейл-медиа, утверждая, что продвигаемые товары должны соответствовать намерениям покупателя, а не просто покупать видимость.
Покупка продуктов превратилась в странный парадокс современной розничной торговли, где потребители могут заказать ужин со своего телефона, получить продукты с доставкой на дом и сохранить предыдущие корзины для мгновенного повторного заказа. И тем не менее, рутинная задача решения о том, что именно купить, судя по всему, остается неизменной. Революция удобств изменила логистику покупки продуктов, но она не избавила от бремени самого шопинга.
Последнее исследование североамериканского продуктового рынка от McKinsey позволяет по-новому взглянуть на спрос на удобство: выяснилось, что 70% потребителей предпочитают доставку на дом при покупке продуктов онлайн. Среди таких покупателей 67% называют причиной экономию времени. Привлекательность очевидна. Покупка продуктов отнимает время, и потребители научились сводить к минимуму любые неудобства физических поездок по магазинам.
Искусственный интеллект ставит перед индустрией, которая десятилетиями совершенствовала системы поиска, мерчандайзинга и рекомендаций, принципиально новый вопрос: что произойдет, если технология будет исходить из потребностей человека, а не характеристик товара?
В исследовании рынка продуктов питания McKinsey на 2026 год искусственный интеллект назван силой, способной изменить процесс поиска товаров и принятия решений, в то время как продуктовые ритейлеры ожидают резкого роста числа полностью персонализированных рекламных акций в ближайшие несколько лет. Этот технологический сдвиг потенциально способен сделать само брендированное просматривание товаров менее необходимым.
Дмитрий Лилык и Владислав Мехера, сооснователи Neomi — ИИ-помощника для покупки продуктов, строят свои аргументы именно вокруг этой предпосылки. Они считают, что продуктовая коммерция была оптимизирована для обеспечения видимости товаров, хотя вместо этого она должна была научиться понимать обстоятельства, стоящие за покупкой. «Наша философия заключается в том, что еда создана для здоровья, а не для полок в магазинах,» — объясняет Лилык. «Потому что в настоящее время ритейлеры и бренды оптимизируют свои стратегии вокруг упаковки, стремясь занять места на полках, чтобы быть замеченными, чтобы их выбрали.»
Он утверждает, что покупатели обычно выбирают между поиском по каталогам и повторением предыдущих заказов, причем оба этих сценария подкрепляют одну и ту же систему, ориентированную на товар.
Их ответ — подход, который они называют «еда для здоровья, а не для полок.» Лилык и Мехера считают, что исторически ритейлеры вкладывали значительные средства в обеспечение видимости товаров: от упаковки и выкладки до их положения на цифровых витринах.
По их мнению, отправной точкой должен стать человек, совершающий покупку. Лилык поясняет: «Мы поступаем иначе: мы учитываем потребности человека — как эмоциональные, так и физиологические, включая информацию о здоровье, диетических ограничениях, предпочтениях и личных целях, — в качестве сигналов, определяющих то, что должно оказаться в корзине.»
Сегодня у покупателей формируются все более специфические ожидания в отношении еды, как показывают исследования. Почти половина потребителей ищет определенные функциональные преимущества, такие как высокое содержание белка или низкое количество сахара, в то время как почти 55% заявляют, что ритейлеры, лучше всего поддерживающие заботу о здоровье, предоставляют персонализированные рекомендации по питанию. Их модель реагирует на этот сдвиг, рассматривая продуктовую корзину как выражение намерений, а не как набор изолированных поисковых запросов.
ИИ способен сделать это возможным, поскольку он умеет интерпретировать контекст. Например, покупатель, думающий о романтическом ужине, может знать, что ему нужен определенный прием пищи, но не знать всех продуктов, необходимых для его приготовления. Лилык вспоминает случай, когда пользователь Neomi выбрал опцию «Романтический ужин на двоих» и неожиданно обнаружил в корзине вино. Товар не запрашивался отдельно; его релевантность проистекала из контекста. «Мы можем предложить им более широкий, более контекстуальный поиск, который добавляет действительно полезные продукты,» — говорит он.
Эта же логика меняет роль продуктовой рекламы. Лилык считает, что продвигаемые товары должны появляться в процессе покупки только тогда, когда они действительно соответствуют заявленным намерениям покупателя. Ритейл-медиа часто сильно полагались на визуальную заметность, однако ИИ-система, способная влиять на содержимое корзины, может ввести более строгий стандарт, при котором релевантность стоит выше продвижения. «ИИ мог бы добавлять товары в корзину просто потому, что они продвигаются рекламой, но они могут не соответствовать ни самой корзине, ни ожиданиям покупателя,» — говорит он. «Это та грань, которую нельзя переходить.»
Мехера привносит технический взгляд, сформированный опытом работы в области нейробиологии и машинного обучения, а также предыдущим опытом в сфере продуктовых технологий. По словам сооснователей, их партнерство достигает практического баланса между ориентированным на будущее подходом Лилыка и более прагматичным видением Мехеры относительно того, что реально воплотить в жизнь.
Их совместный взгляд также выявил неочевидную проблему: покупателям самим приходится учиться общаться с искусственным интеллектом.
Основываясь на анализе поведения пользователей в 120 сетях универмагов, Мехера обнаружил, что поначалу пользователи относились к технологии как к обычной поисковой системе, запрашивая молоко перед тем, как перейти к какому-либо другому отдельному товару. Neomi, отмечает он, начала обучать покупателей формулировать свои комплексные потребности. По его мнению, описание рациона питания на неделю, предпочитаемой кухни или конкретной диетической цели способно предоставить ИИ достаточно контекста для формирования более осмысленной корзины. Мехера рассматривает это как приобретенный навык, на изменение которого потребуется время.
Этот эффект также способен охватить всю экосистему розничной торговли продуктами питания. И Лилык, и Мехера видят будущее, в котором покупатели в конечном итоге будут выражать свои потребности в еде через сайты ритейлеров, ИИ-ассистентов, платформы с рецептами и приложения для диет, а технологии будут переводить эти намерения в конкретные подходящие товары. Подобная модель может дать ритейлерам совершенно иные отношения с покупателем, а брендам — поставить перед ними новый вопрос: где именно конкретный продукт пересекается с реальной человеческой потребностью?
Лилык и Мехера считают, что ритейлерам следует начать тестирование покупок на основе намерений (intent-based shopping) на своей аудитории и ассортименте уже сейчас, пока эта модель еще формируется. Продуктовая коммерция, отмечает Лилык, десятилетиями помогала людям находить товары, однако следующий этап может полностью зависеть от способности технологий понимать человека, который их ищет.
