Как приложение для электронной торговли превращается в систему, а не витрину

Создание приложения по-прежнему во многом идет по устаревшей схеме: проектирование, разработка, запуск, а затем передача приложения другой команде, которая занимается аналитикой, персонализацией и будущими кампаниями с помощью отдельного набора инструментов. Однако теперь ИИ полностью меняет то, что приложение делает для клиента, и то, что это значит для бизнеса.

Для многих брендов путь от внедрения ИИ до получения реальной пользы от него еще долог. ИИ ускоряет создание приложений, сокращает дистанцию между данными и решениями и меняет само представление о том, что такое приложение.

Пора перестать считать приложение просто удобной для мобильных устройств витриной и начать воспринимать его как постоянно развивающуюся систему, которая формирует интуитивно понятный, персонализированный и адаптивный опыт для покупателей. Вот как этот переход выглядит на практике и что он означает для команд, которым предстоит управлять такой системой.

Оцените роль ИИ на этапе создания

Путь от идеи до готового приложения обычно включает множество передач работы между специалистами: сначала появляется идея бренда, затем утверждается дизайн, разработчик воплощает его в коде, после чего приложение проходит проверку качества и прототипирование, а затем запускается. Однако на каждом этапе теряется драгоценное время, а риск утраты или неверного истолкования первоначального замысла возрастает.

ИИ становится важной составляющей процесса создания. Организации, где уровень внедрения ИИ составляет более 50%, сообщают о большей экономии времени именно на ранних этапах разработки. Особенно заметна она при выполнении отдельных задач: сборе требований, написании пользовательских историй и генерации идей. Именно эта предварительная работа могла занимать недели, а то и месяцы, прежде чем создавался хотя бы один экран. Кроме того, это высвобождает драгоценное время разработчиков, позволяя им сосредоточиться на функциональности и логике, а не на рутинной реализации.

Творческий процесс, разработка индивидуальной функциональности и проработка логики не застревают из-за долгого ожидания, пока станет ясно, стоит ли воплощать ту или иную идею. ИИ-агенты позволяют заниматься «работой по наитию» — быстро экспериментировать, чтобы люди без глубокой технической подготовки могли самостоятельно создавать и проверять идеи. Системы ИИ могут создавать подходящие макеты и компоненты на основе фрейма Figma, поэтому при каждой итерации больше не нужно заново вручную выстраивать весь процесс проектирования. Это не заменяет суждения опытного разработчика при выборе архитектуры или учете эксплуатационных требований, но благодаря этому меньшему числу идей приходится ждать своей очереди в разработке, прежде чем станет ясно, стоит ли их воплощать.

У дизайнеров и инженеров высвобождаются время и силы для тех элементов приложения, которые сложнее стандартизировать, например логики оформления заказа, интеграций, функциональности, специфичной для бренда, и персонализации. Это отход от рутинной работы по реализации, при которой утвержденный макет превращают в работающие компоненты.

ИИ — это не просто еще одна функция аналитики

После запуска приложения более сложная проблема обычно носит организационный и операционный, а не чисто технический характер. Данные об эффективности, инструменты для кампаний и сведения о клиентах, как правило, хранятся в разных системах, и командам приходится переключаться между ними, чтобы понять, что произошло, и решить, что делать дальше.

ИИ играет все более важную роль в устранении этого разрыва. Согласно недавнему отчету Deloitte, 60% руководителей уже регулярно используют ИИ для поддержки принятия решений. ИИ помогает продавцам быстрее переходить к делу: не только выяснять, почему снизилась конверсия, или прогнозировать доход за следующий квартал, но и действовать на основе полученных выводов. Такое сокращение промежутка между анализом и действием крайне важно, чтобы поспевать за быстро меняющимися рынками и запросами клиентов. Например, можно создать кампанию для покупателей, бросивших товары в корзине, или воспользоваться возможностью вернуть неактивных клиентов. Анализ и выполнение перестают быть отдельными этапами в разных инструментах, а роль ИИ выходит за рамки простого описания произошедшего: он начинает активно влиять на решения и последующие действия.

Однако доступ к ИИ не означает, что им пользуются: среди компаний, внедряющих ИИ-агентов, 68% сообщают, что в повседневной работе с агентом взаимодействует половина сотрудников или меньше. Чтобы перейти от широкого внедрения к реальной пользе в повседневной работе и расширению возможностей сотрудников принимать решения, необходимы тщательное планирование и подготовка.

Каждый покупатель должен получать персонализированный опыт

Большинство приложений для мобильной торговли показывают практически одинаковую главную страницу всем посетителям, добавляя персонализацию позже с помощью виджетов рекомендаций. ИИ помогает применять персонализацию уже на более раннем этапе: к тому, что покупатель видит сразу после открытия приложения, а не только к тому, что ему предлагают, когда он уже начал просматривать товары.

В исследовании BCG об опыте взаимодействия с клиентами утверждается, что бренды больше не могут полностью контролировать путь клиента, хотя потребители по-прежнему могут оценивать их так, словно контроль у них есть. Из-за этого универсальный или несогласованный опыт взаимодействия в приложении обходится дороже, чем прежде.

В основе этого лежит механизм, позволяющий поведенческим сигналам — например, сведениям о том, что пользователь просматривал, оставлял в корзине или покупал раньше, — в реальном времени влиять на макет и содержание приложения без выпуска его новой версии в магазине. Вернувшемуся покупателю, который оставил товары в корзине, не нужно показывать тот же стандартный баннер, что и новому посетителю. Это уже иная задача для дизайнеров, чем выбор баннера для определённого сегмента аудитории. Поэтому продуктовым и дизайнерским командам нужно планировать интерфейсы, которые подстраиваются под каждого пользователя, а не остаются статичными элементами неизменной витрины.

Что дальше

Приложения для электронной коммерции — не неизменный продукт, который выпускают один раз, а системы, которые постоянно создают, поддерживают и совершенствуют. ИИ задействован на каждом из этих этапов: он превращает дизайн в работающее приложение, помогает командам переходить от выводов к действиям и адаптирует приложение к опыту каждого покупателя в зависимости от того, как тот им пользуется. Это разные варианты применения ИИ, но все они ведут к одной цели: создать адаптивную систему, которую можно разрабатывать, поддерживать и персонализировать с помощью ИИ.

Не стоит воспринимать ИИ как ещё одну дополнительную функцию. Он становится важной частью инфраструктуры, лежащей в основе работы приложения для электронной коммерции. Это меняет подход к управлению приложением и определяет шаги, которые необходимо предпринять до его масштабирования.

Прежде чем автоматизировать процессы с помощью ИИ, нужно подготовить данные. Зачастую узкое место — это базовые данные, а не ИИ, добавленный в рабочий процесс. Техническим руководителям и командам, которые хотят масштабировать внедрение решений на базе ИИ-агентов, следует сначала провести аудит архитектуры данных.

Прежде чем расширять автономность систем, необходимо наладить управление ими. В повседневной работе агенты по-прежнему используются очень неравномерно — даже в компаниях, где они получили широкое распространение. Поэтому первым и обязательным шагом должно стать определение того, какие решения система может принимать без надзора, а какие требуют проверки человеком.

Сэкономленное на проектировании и разработке время приносит пользу, только если его направляют на стратегически важные задачи. Если ИИ берёт на себя рутинные этапы создания приложения, появившиеся дополнительные ресурсы ценны лишь тогда, когда у команды есть план, как их использовать, например для разработки индивидуальной логики и интеграций.

Стратегии персонализации должны перейти от выбора баннера для определённого сегмента аудитории к проектированию пользовательского сеанса, который может выглядеть и ощущаться по-разному для каждого посетителя. Это существенно влияет на дизайн-системы и процессы контроля качества: их необходимо изначально создавать с учётом вариативности.

И приложение — это не только то, что видят клиенты. Технических руководителей всё больше интересует не столько сам интерфейс, сколько возможности лежащих в его основе технологий: что они способны создавать, понимать и адаптировать. ИИ одновременно начинает выполнять все эти функции: ускоряет разработку приложения, связывает данные с решениями и превращает витрину в систему, которая реагирует на действия конкретного пользователя, а не показывает всем одно и то же.

Однако это не отменяет необходимости человеческого суждения — ни при управлении системой, ни при определении того, какие решения действительно следует ей доверить. Прежняя модель, в которой разработка, запуск и оптимизация были тремя отдельными этапами, порученными разным командам, уступает место более компактной и взаимосвязанной модели. В дальнейшем важно не просто выпустить готовое приложение, а управлять им как системой, которая будет постоянно развиваться.