ИИ для интернет-магазина: 7 сценариев увеличения выручки

Около $250 тыс. выручки за 9 месяцев сделали два ИИ-агента в одном онлайн-магазине. Они консультировали покупателей в WhatsApp*, помогали подобрать товар и оформляли заказы. Владелец при этом сократил четырех сотрудников и снизил расходы на ФОТ (фонд оплаты труда) на 600-700 тыс. ₽ в месяц.

ИИ для интернет-магазина можно использовать на разных участках воронки – от первого вопроса о товаре до повторной покупки.

Разберем сценарии на примере NextBot – российской платформы для создания ИИ-агентов без кода. Вы описываете правила работы текстовыми инструкциями, подключаете базу знаний, каталог, таблицы и добавляете нужные каналы связи с клиентами (мессенджеры, социальные сети, Авито, чат на сайте). ИИ-сотрудник консультирует покупателей, работает с данными из базы знаний и выполняет заданные действия.

7 сценариев для ИИ-агента в интернет-магазине

1. Отвечать на вопросы до покупки

Клиент может заинтересоваться товаром, но не найти на странице нужную информацию: «Есть доставка в Казань?», «Подойдет ли этот размер?», «Какая гарантия?», «Когда отправите заказ?».

Чат-бот для интернет-магазина отвечает сразу, используя данные из базы знаний, прайса или другой подключенной внешней системы.

Он может объяснить условия доставки, оплаты, возврата, характеристики товара и другие вопросы, которые обычно приходится уточнять менеджеру.

Для магазина эффект появляется в двух точках – покупатель быстрее получает информацию для покупки, а команда тратит меньше времени на консультации по типовым вопросам.

2. Подбирать товар под запрос покупателя

При большом ассортименте клиенту бывает сложно самому найти подходящую позицию. ИИ-агент может сначала уточнить критерии:

• тип товара;
  
• размер;
  
• цвет;
  
• бюджет;
  
• характеристики;
  
• сценарий использования.
  

Затем найти подходящие варианты в каталоге.

Например, клиент описывает нужный диван по цвету, размеру, цене. ИИ-менеджер уточняет другие необходимые параметры, обращается к каталогу и отправляет ответным сообщением подходящие конкретные модели с названием, ценой, размерами и другими характеристиками.

Для e-commerce тот же принцип можно применять к одежде, технике, косметике, мебели, автотоварам и другим категориям с большим ассортиментом.

3. Возвращать клиента с брошенной корзиной и незавершенным диалогом

Покупатель выбрал товар, но не закончил оформление. Если данные о таком событии передаются агенту из сайта, CRM или другой системы, можно запустить follow-up: «Вижу, вы не завершили заказ. Остался вопрос по размеру или доставке?»

Задача сообщения – понять причину остановки и помочь продолжить покупку.

NextBot поддерживает follow-up-сценарии, а на странице ИИ-консультанта отдельно предусмотрена работа с брошенной корзиной. ИИ-бот может напомнить о покупке и предложить помощь с выбором и оформлением.

Без данных о состоянии корзины ИИ-сотрудник сам определить такое событие не сможет. В этом случае follow-up можно запускать по другому условию – например, если клиент перестал отвечать в диалоге.

4. Делать дополнительные продажи

После выбора основного товара агент может предложить дополнительную позицию.

Например:

• телефон → чехол;
  
• кофемашина → зерно;
  
• обувь → средство для ухода;
  
• стейк → специи.
  

Здесь правило задается заранее – какие товары можно предлагать друг к другу и на каком этапе диалога.

Например, в одном из проектов NextBot после выбора мяса ИИ-агент предлагает добавить специи или кетчуп, а затем собирает полный заказ.

Это позволяет встроить cross-sell в стандартный процесс и не зависеть от того, вспомнил ли менеджер о дополнительном предложении.

5. Оформлять заказ в диалоге

Покупателю не всегда нужно переходить через несколько экранов интернет-магазина. ИИ может собрать данные прямо в переписке:

• выбранный товар;
  
• количество;
  
• имя;
  
• телефон;
  
• адрес;
  
• пожелания по заказу.
  

После получения информации ИИ-агент создает заявку или передает данные в CRM, таблицу либо менеджеру.

В кейсе онлайн-магазина утягивающего белья большая часть продаж проходила именно через WhatsApp*. Агент консультировал, помогал подобрать товар, собирал необходимые данные и оформлял заказ.

6. Отвечать по статусу заказа и доставке

После покупки начинается другая нагрузка на команду:

• «Где мой заказ?»
  
• «Когда отправили?»
  
• «Какой трек-номер?»
  
• «Когда ждать курьера?»
  

В интернет-магазине с большим объемом заказов для обработки таких запросов нужен целый отдел. Например, магазин стикеров для iPhone получал до 1000 вопросов в день о статусах заказов. Чтобы освободить время команды, внедрили NextBot. ИИ-агента связали с CRM-системой по API. Он находил статус, получал трек-номер и отправлял покупателю данные для отслеживания заказа.

До автоматизации этим занимались восемь менеджеров. После внедрения экономия на ФОТ составила 2,8 млн ₽ в год.

7. Возвращать клиентов для повторной покупки

Работа с покупателем не заканчивается после доставки. Для товаров с регулярным циклом потребления можно настроить повторное касание:

• «Месяц назад вы заказывали корм. Повторить заказ?»
  
• «Заканчивается срок использования фильтра. Показать подходящую замену?»
  
• «Хотите снова заказать эту позицию?»
  

Для этого ИИ-агенту нужны данные о предыдущем заказе и правило, когда запускать сообщение с предложением новой покупки.

NextBot поддерживает follow-up и повторные контакты после первого касания. ИИ-сотрудник может возвращать клиента в диалог и предлагать следующий шаг.

В NextBot можно собрать и протестировать ИИ-агента для интернет-магазина бесплатно – каждый новый пользователь получает 7 дней тестового доступа. Зарегистрироваться и попробовать NextBot можно по этой ссылке.

Кейс: $250 тыс. выручки через ИИ-агентов за 9 месяцев

Онлайн-магазин продавал утягивающее белье. Большой поток обращений шел с рекламного трафика в WhatsApp*.

До внедрения все запросы вручную обрабатывали менеджеры. У собственника была задача – быстро отвечать каждому покупателю, помогать с выбором и не расширять штат по мере масштабирования трафика.

Для этого создали двух ИИ-агентов. Они:

• сразу принимали входящие обращения;
  
• консультировали покупателей;
  
• помогали подобрать товар;
  
• собирали данные;
  
• оформляли заказы;
  
• передавали сложные ситуации менеджеру.
  

За девять месяцев два ИИ-консультанта сделали около $250 тыс. выручки.

После внедрения собственник сократил четырех сотрудников. С учетом расходов на NextBot экономия на ФОТ (фонд оплаты труда) составила 600-700 тыс. ₽ в месяц.

При этом владелец отдельно отметил, что продажи выросли при прежнем рекламном бюджете, но точно отделить эффект ИИ от других факторов он не может.

Поэтому корректно считать зафиксированными два результата – объем выручки, прошедшей через агентов, и снижение расходов на команду.

Больше вариантов применения технологии – в статье «ИИ для бизнеса 2026: обзор для руководителя».

Как ИИ работает с каталогом и прайсом

Для небольшого ассортимента часть информации можно хранить в базе знаний. Если товаров сотни или тысячи, нужен структурированный источник.

NextBot может работать с таблицами, Google Таблицами и Notion. В документации описан умный поиск по каталогу с учетом категории, цены и других параметров. ИИ-агент находит подходящие позиции и отправляет их покупателю.

Схема выглядит так: запрос покупателя → параметры → поиск в каталоге → подходящие товары → консультация → заказ.

Например, клиент ищет угловой диван серого цвета дешевле 50 тыс. ₽.

ИИ формирует запрос по заданным параметрам и показывает только позиции, которые подходят под условия.

Таким же способом можно получать:

• цену;
  
• характеристики;
  
• размер;
  
• цвет;
  
• ссылку на фото;
  
• доступность товара.
  

Но у нейросотрудника всегда должен быть доступ к актуальному источнику с остатками товара. Если склад обновляется в учетной системе, интеграцию нужно построить так, чтобы агент обращался именно к ней, а не к устаревшему файлу.

В NextBot для этого доступны таблицы, интеграции, REST-запросы и Custom API.

Работайте с клиентом в разных каналах связи

Покупатель интернет-магазина может начать путь на сайте, продолжить вопросом в мессенджере и вернуться через социальную сеть. NextBot работает с несколькими каналами, включая чат на сайте, популярные мессенджеры, социальные сети, Авито.

В одном канале связи, например на сайте, покупателю удобно изучить характеристики и подобрать модель изделия, в другом – оформить заказ и получить ссылку на оплату, в мессенджере – уточнить трек-номер для отслеживания и задать вопросы по эксплуатации.

NextBot также поддерживает интеграцию с CRM и другими популярными внешними системами, поэтому данные из диалога можно передавать дальше в рабочий процесс магазина.

Начинать сразу со всех каналов не стоит. Рациональнее выбрать точку, где интернет-магазин получает больше всего обращений или теряет больше всего продаж – сайт, WhatsApp*, Авито или другой источник. После тестирования на одном канале сценарий можно переносить на остальные каналы.

Внедрите и оцените работу ИИ-консультанта в своем интернет-магазине

Хотите проверить, как изменятся бизнес-процессы в вашем интернет-магазине после внедрения ИИ-сотрудника? В NextBot есть 7 дней бесплатного доступа. Этого хватит, чтобы собрать первого ИИ-агента, подключить канал связи и посмотреть, как он работает с реальными покупателями. Регистрация и подробности по ссылке.

FAQ