ИИ в онлайн-шопинге: Как Shein и Temu затягивают покупателей

В последние годы на рынке появилось множество сайтов, предлагающих товары по ультранизким ценам. Такие гиганты, как Shein, Temu и AliExpress, активно меняют ландшафт онлайн-торговли. По данным исследования BPCE Digital & Payments, количество платежных карт, совершающих хотя бы одну ежемесячную транзакцию на сайтах скидок, увеличилось на 20% между первым кварталом 2022 и 2023 годов.

Это неудивительно, ведь, согласно данным Федерации электронной коммерции и дистанционной торговли (FEVAD), миллионы французских пользователей ежемесячно посещают сайт Temu. В середине июля 2025 года платформы низких цен составляли 22% от общего числа посылок, обработанных французской почтой, по сравнению с 5% пятью годами ранее. Ожидается, что рост в этом секторе продолжится и составит 6,5% в 2025 году.

Конечно, недавняя инфляция во Франции частично объясняет этот ажиотаж. Однако это не единственная причина. Искусственный интеллект (ИИ), лежащий в основе бизнес-модели этих платформ, играет ключевую роль в формировании потребительской лояльности.

Поведенческий профилирование

В наших предыдущих анализах платформ Shein и Temu мы подробно рассматривали их внутреннюю работу. Используя ИИ для анализа данных о поведении пользователей, эти платформы идентифицируют клиентов, наиболее склонных к покупке, и персонализируют рекламные сообщения, которые они получают.

Предиктивные алгоритмы также анализируют поведение пользователей для предложения персонализированных рекомендаций. Этот подход направлен на создание потребности до ее возникновения, играя на чувствах дефицита и срочности. Это знаменитый FOMO, или "страх упустить что-то важное".

Хотя предиктивные алгоритмы существуют уже много лет, их новые возможности, "усиленные" инструментами ИИ, открывают новую эру, позволяя более тонко и быстро адаптироваться к каждому интернет-пользователю. Внизу каждой страницы отображается список "другие пользователи также просматривали" — товары, схожие с теми, что ищет пользователь. Эта классическая маркетинговая техника доведена до предела: алгоритмы постоянно предлагают клиенту новый контент для изучения его реакции. Каждая реакция (например, клик для добавления товара в корзину) анализируется в режиме реального времени. Затем алгоритм, поддерживаемый ИИ, использует эти данные, чтобы побудить пользователя купить другие товары, которые он изначально не искал.

Использование игры для продаж

Геймификация — это применение игровых механик в маркетинговых целях для привлечения внимания клиентов.

В приложении Temu интерфейсы вдохновлены азартными играми, которые известны своей способностью вызывать зависимость: колеса фортуны, обратные отсчеты, подчеркивающие ограниченные по времени предложения, подарки и промокоды для разблокировки. Эти постоянные стимулы создают у пользователя чувство срочности, нарушая биохимический механизм центра вознаграждения. ИИ обеспечивает большую точность и разнообразие предлагаемых "игр" в ущерб покупателям (и без их полного осознания).

В Temu мини-игры, интегрированные в мобильное приложение (например, Farmland и Fishland), обещают бесплатные товары и купоны на скидку. Системы баллов и ваучеров используются для того, чтобы побудить пользователей возвращаться на сайт как можно чаще, а персонализированные уведомления отправляются в подходящие моменты на основе собранных данных о пользователе.

Кроме того, алгоритмы динамического ценообразования (которые корректируют цены в зависимости от колебаний спроса) отображают скидки, которые могут оказывать сильное влияние на потребителей. И здесь ИИ оказывается инструментом, многократно увеличивающим эту силу.

Персонализированные онлайн-магазины

Гиперперсонализация платформ — еще один рычаг. Благодаря ИИ, который собирает огромные объемы данных о профилях пользователей, каждый клиент получает уникальный онлайн-магазин, персонализированный в соответствии с его историей покупок, вкусами, предпочтениями и антипатиями. Это увеличивает вероятность одной или нескольких импульсивных покупок.

Наиболее значительный вклад ИИ в успех Shein выходит далеко за рамки и предшествует появлению клиентов на платформе. Shein разработал собственные инструменты и алгоритмы ИИ для сбора и анализа данных. Используя эти инструменты для отслеживания поведения клиентов в Интернете (как на своем сайте, так и за его пределами), Shein также полагается на них для анализа результатов онлайн-поиска, публикаций в социальных сетях и веб-сайтов конкурентов.

Эти инструменты являются ключом к успеху Shein. Они позволяют выявлять тенденции (цвета, цены, дизайны) в реальном времени или почти в реальном времени и очень быстро корректировать дизайн и производство своих товаров. Это связано с тем, что все эти данные передаются поставщикам, которые производят товары, продаваемые Shein. Процесс облегчается стратегией, которая благоприятствует мелкосерийному производству (100 единиц или менее) для всех новых продуктов.

Существенные этические проблемы

Все эти факторы поднимают этические вопросы, учитывая непрозрачность алгоритмов и отсутствие прозрачности в отношении использования собираемых данных.

В 2022 году Shein был оштрафован штатом Нью-Йорк за то, что не уведомил почти 40 миллионов пользователей об утечке данных, произошедшей в 2018 году. Как упоминалось выше, компания также находится под следствием Европейской комиссии, которая обвиняет ее как минимум в шести обманных или злоупотребительных практиках в отношении потребителей (таких как "фальшивые скидки", "вводящая в заблуждение информация", "скрытые контактные данные" и другие).

Так насколько же следует регулировать ИИ в онлайн-продажах и маркетинге? Какие ограничения следует установить? Как далеко должно заходить защита прав потребителей? Согласно отчету Statista за 2024 год, системы рекомендаций на базе ИИ влияют почти на 35% онлайн-покупок, что свидетельствует об их значительном влиянии.

Закон ЕС о цифровых услугах (DSA) и Закон об ИИ усиливают защиту прав потребителей, повышая прозрачность, подотчетность и безопасность в цифровой сфере.

DSA направлен на обеспечение защиты пользователей от незаконного или вредоносного онлайн-контента, манипулятивных дизайнов и непрозрачных алгоритмов. Закон об ИИ запрещает использование высокорисковых или вводящих в заблуждение систем ИИ, требует четкого раскрытия информации при использовании ИИ и обеспечивает защиту от предвзятости, дискриминации и злоупотреблений.

Однако возникают вопросы о масштабах и последствиях: как эти правила конкретно решают проблему непрозрачных или сомнительных рекомендательных алгоритмов? Какие механизмы будут созданы для обеспечения соблюдения и правоприменения со стороны цифровых игроков? В конечном счете, как можно измерить влияние регулирования на потребителей и их защиту?