اکنون در دسترس! پژوهش تلگرام ۲۰۲۵ — مهمترین بینشهای سال 
Бороздин Дмитрий
رفتن به کانال در Telegram
⚡️ Дмитрий Бороздин — сооснователь RetailCRM, Simla и Intaro. Пишу про CRM, AI в CRM, CRM для розничных и онлайн-компаний. Будет полезно производителям, дистрибьюторам, ритейл и онлайн-компаниям, развивающим собственные продажи B2C.
نمایش بیشتر2 951
مشترکین
-224 ساعت
-67 روز
+10430 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
ژوئن '26
ژوئن '26
+7
در 0 کانالها
مه '26
+193
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+356
در 8 کانالها
Get PRO
مارس '26
+148
در 3 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+313
در 6 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+27
در 2 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+65
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+61
در 5 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+29
در 2 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+24
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+13
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+28
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+30
در 0 کانالها
Get PRO
مه '25
+31
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+16
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '25
+16
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+44
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+20
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+21
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+20
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+17
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+19
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+12
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+26
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+279
در 1 کانالها
Get PRO
مه '24
+552
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+493
در 2 کانالها
Get PRO
مارس '24
+698
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+364
در 1 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+553
در 1 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+154
در 1 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+819
در 1 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 11 ژوئن | 0 | |||
| 10 ژوئن | 0 | |||
| 09 ژوئن | 0 | |||
| 08 ژوئن | 0 | |||
| 07 ژوئن | 0 | |||
| 06 ژوئن | +2 | |||
| 05 ژوئن | +2 | |||
| 04 ژوئن | +2 | |||
| 03 ژوئن | 0 | |||
| 02 ژوئن | 0 | |||
| 01 ژوئن | +1 |
پستهای کانال
Разделяй и… делегируй 🤝
ВкусВилл запустил ИИ-бота, который подбирает альтернативу любому продукту с чистым, полезным составом. Фотографируешь упаковку или пишешь название — он уточняет предпочтения и предлагает замену.
Но мне кажется, это только начало куда более интересного сценария.
FMCG — это категория, где выбор на 80% предсказуем. Вода, фрукты, кофе, витамины, бытовая химия. Один и тот же список каждую неделю/месяц с небольшими вариациями. Добавить сюда ещё девайс типа WHOOP, который отслеживает сон, восстановление, дефицит нутриентов — и агент уже не просто подбирает альтернативу, он сам знает, что тебе нужно заказать. Мало воды на этой неделе — добавил в корзину. Недобор белка — заказал протеин.
Рутинная часть продуктовой корзины в какой-то момент просто перестанет требовать участия человека 👀
Но есть зона, которую агент не закроет ещё долго. Красивая ваза, новая куртка, картина на стену, что-то вкусное и необычное на ужин в пятницу. Всё, где важен эстетический выбор, тактильный опыт, настроение момента — туда человек пойдёт сам. И, скорее всего, с удовольствием.
ИИ берёт на себя всё предсказуемое, освобождая человека для того, что по-настоящему приятно выбирать — как вам такое разделение?
А кто первым встроится в рутину покупателя через агента, тот и получит клиента на месяцы, годы 🙂
| 2 | OpenAI открыла рекламный кабинет для всех
Прогноз — $2,5 млрд в этом году, $100 млрд к 2030му. Для сравнения: Facebook* первый миллиард на рекламе зарабатывал шесть лет. ChatGPT существует три года.
Технически всё выглядит аккуратно. Партнёрства с Dentsu, Omnicom, Publicis, WPP. Интеграции с Adobe, Criteo, StackAdapt. Агентства смогут работать с привычных инструментов. Малый бизнес заходит без порога в $50K.
Но вот что интересно:
OpenAI говорит, что реклама не повлияет на ответы модели. При этом они переходят на оплату за клик — то есть зарабатывают именно тогда, когда покупатель кликнул. А кликают чаще всего когда модель советует что-то купить.
Доказательств независимости ноль, только слова.
Для ритейла это вообще отдельная история. Раньше хотя бы было понятно, за что отдаются деньги — ставка, CTR, CPO, всё считается. А здесь магазин платит за клик в диалоге, где вообще не знает, что модель сказала про товар до и после. Пиксель факт перехода зафиксирует, но не даст контекст, в котором вас представили.
Самый закрытый чёрный ящик из всех, что были 👀
*Facebook признан экстремистской организацией и запрещён на территории РФ. | 447 |
| 3 | Рынок генеративного ИИ в России в 2025 году вырос в пять раз — с 13 до 58 млрд рублей. К 2030му аналитики Onside и Just AI прогнозируют 778 млрд при среднегодовом росте 68%. Но оговариваются: этот сценарий реализуется только если масштабирование внедрений в 2026–2027 годах пройдёт успешно.
Для ритейла цифры выглядят конкретнее. По оценке «Яков и партнеры» и Nielsen, генеративный ИИ может принести российской рознице до 160 млрд рублей дополнительной операционной прибыли ежегодно к 2030 году 📈
Пока ритейл занимает около 6 млрд рублей из всего рынка генеративного ИИ — третье место после банков и IT. Но именно здесь, по данным Ведомостей, сосредоточены самые прикладные сценарии: прогнозирование спроса, динамическое ценообразование, персональные рекомендации, оптимизация логистики.
75% пользы от генеративного ИИ, по данным McKinsey, приходится на клиентский сервис, маркетинг и продажи. Именно тут ритейл теряет деньги каждый день — на медленных ответах, потерянных диалогах, менеджерах, которые не слышат клиента.
Отдельно выделю клиентский сервис — он движется быстрее остальных. Транскрибация звонков, автотегирование диалогов, ИИ-резюме переписок, оценка работы менеджеров — всё это уже не пилоты, а рабочие инструменты. В RetailCRM, например, ИИ-агенты уже давно закрывают эти задачи: от распознавания речи до полноценного сбора омниканальных цепочек коммуникации с клиентами 🔗 | 549 |
| 4 | Почему в мире покупок с AI офлайн ещё остаётся с нами? Как им грамотно управлять?
Пока одни хоронили физические магазины, другие тихо выстраивали самый сложный актив в ритейле — доверие человека, который пришёл потрогать руками.
Кольцо, коробка с настолкой или матрас. Есть вещи, которые покупают после того, как подержали в руках, а может даже полежали на них минут 15. Онлайн это не воспроизведёт — и не должен.
Но именно здесь у большинства сетей до сих пор провал. Человек заходит, покупает, уходит. Магазин остаётся с выручкой, но без данных. Кто пришёл, откуда, что купил — всё это испаряется 🤷♂️
В онлайне каждый клик оставляет след. В офлайне след остаётся только если ты выстроил систему, которая его фиксирует:
Программа лояльности работает как идентификатор — она связывает физический визит с конкретным человеком. CRM хранит эту историю. А CRM-маркетинг превращает её в следующий шаг: правильное сообщение, в нужный момент, в актуальном для покупателя канале.
Орматек, 585 Золотой, Hobby World Group — все трое в какой-то момент разбирались с одним и тем же: как сделать так, чтобы физический визит становился началом отношений, а не просто транзакцией.
Мы записали выпуски подкаста «Это база» — и каждый раз в разговоре приходили к единому выводу: O2O работает, когда данные из офлайна и онлайна живут в одной системе и дают цельную картину по покупателю 💯
О том, как каждая компания выстраивает эту систему внутри, можете подсмотреть в выпусках:
— Орматек
— 585 Золотой
— Hobby World Group | 562 |
| 5 | AI сейчас обсуждают в логике: кто быстрее, кто точнее, кто дешевле
Я недавно смотрел в цифрах по CAPEX и сначала удивился: инвестиции в AI в США — около 2% ВВП (~$650 млрд), скромновато 😅 Потом начинаешь раскладывать, и появляется нюанс: в этих оценках почти не видно инфраструктурного слоя — прежде всего энергии. А именно туда сейчас уходит внимание.
США, например, поставили цель увеличить атомную генерацию примерно со 100 до 400 ГВт к 2050 году. В пересчёте это эквивалент сотен реакторов или более сотни полноценных атомных станций.
Чтобы было ещё понятнее: Vogtle — одна из последних крупных АЭС в США, которую достраивали в последние годы. Два новых энергоблока обошлись примерно в $35 млрд. И это один проект.
На этом фоне разговор про «рост дата-центров» начинает звучать иначе.
AI — уже не только софт, это постоянная нагрузка на энергосистему. И чем больше задач переносится в модели, тем сильнее эта нагрузка растёт. В какой-то момент узким местом становится не качество и даже не стоимость чипов, а способность просто обеспечить эту систему энергией.
Отсюда возникает расхождение. Технология развивается быстро — почти по экспоненте, а внедрение всегда идёт по S-кривой:
— сначала всё тормозит из-за стоимости и сложности
— потом начинается ускорение
— дальше рост снова замедляется, потому что инфраструктура, энергия, регуляция и экономика не успевают за скоростью технологий
Мы это уже проходили с электричеством, интернетом, облаками.
Главное не спутать две вещи: то, что модели могут делать, и то, что экономика может себе позволить масштабировать.
AI действительно способен ускоряться, но его распространение ограничено вполне физическими факторами: строительством дата-центров, доступной энергией, стоимостью вычислений и сложностью интеграции в реальные процессы.
⚡️ Мне кажется, мы много обсуждаем интеллект моделей. И сильно меньше — стоимость их существования в реальном мире. А именно там, скорее всего, и будет проходить главный предел роста в ближайшие годы. | 726 |
| 6 | AI-трафик в ритейле. Смена экономики канала
По данным Adobe, трафик из AI-ассистентов на сайты ритейлеров в США вырос на 393% за Q1 2026. Но важнее динамики качество этого трафика.
Пользователи, которые приходят через AI, конвертируются на 42% лучше, проводят на сайте почти в полтора раза больше времени и приносят на 37% больше выручки на визит. Ещё год назад всё было наоборот — такой трафик считался слабым.
Если упростить, меняется не просто источник трафика — меняется сама логика его формирования.
Раньше пользователь приходил на сайт, чтобы выбрать. Теперь он всё чаще приходит уже с выбранным вариантом. Не «посмотреть», а подтвердить решение, которое за него частично принял агент.
Тут меняется структура: трафик становится реже, но каждый визит — более точный и более дорогой с точки зрения ценности.
Это постепенно снижает значимость старых механик. Оптимизация под выдачу, борьба за клик, работа с витриной — всё это начинает играть меньшую роль, потому что агенту не нужна витрина в классическом смысле. Ему нужно понять, подходит ли товар под конкретный запрос и контекст 👀
На этом фоне становится заметен ещё один момент. По данным Adobe, 1/4 контента на сайтах ритейлеров уже сейчас плохо доступна для AI-моделей. То есть часть ассортимента просто не попадает в новый канал — не потому что хуже, а потому что его невозможно «прочитать».
Тут на сцену выходят новые сервисы. Например, наши коллеги из Aivo помогают брендам адаптировать клиентский слой под AI-взаимодействие — от диалогов до структуры данных, которые модели способны интерпретировать.
Мы долго оптимизировали ecommerce под поведение человека. Теперь понадобится оптимизировать его под логику моделей. | 644 |
| 7 | Anthropic по ошибке выложила исходный код Claude Code — около 500 тыс. строк
За несколько часов он разошёлся по GitHub и набрал десятки тысяч форков. Это была уже вторая крупная утечка подряд.
Формально причина понятна — ошибка в сборке. В пакет попала карта исходного кода, которая вела к открытому хранилищу. Но сам кейс скорее про другое.
AI-продукты сейчас — это уже не «модель + интерфейс», а сложные системы с большим количеством слоёв: код, инфраструктура, агенты, внутренние инструменты. Всё это постоянно обновляется и пересобирается. В такой среде ошибки становятся не исключением, а побочным эффектом сложности.
Показательно и содержимое. В коде нашли десятки неанонсированных функций, режимы автономной работы, внутренние метрики качества моделей. По сути, часть того, что раньше оставалось в R&D, уже живёт внутри продукта — просто не вынесено наружу.
⚙️ Возникает понятное напряжение: скорость разработки растёт, а управляемость за ней не всегда успевает.
И это, кажется, более важный сигнал, чем сама утечка. Не столько про безопасность, сколько про то, что AI-среда усложняется быстрее, чем растёт способность ею управлять. В какой-то момент именно это и может стать главным ограничением для развития. Как считаете? | 0 |
| 8 | Куда вкладывает деньги OpenAI?
OpenAI закрыла крупнейший частный раунд в истории — $122 млрд при оценке ~$852 млрд.
Структура инвестиций показательная:
— Amazon — $50 млрд
— NVIDIA и SoftBank — по $30 млрд
— участие Microsoft без раскрытия суммы
За полтора месяца к якорным инвесторам добавились BlackRock, Sequoia, Fidelity. Плюс впервые — деньги от частных инвесторов через банки. На этом фоне разговоры про IPO в 2026 выглядят уже не гипотезой, а подготовкой.
Но важнее, куда идут деньги.
👉 Вся сумма — в инфраструктуру.
Расширяется сразу весь стек:
— облака: Microsoft, Oracle, AWS, CoreWeave, Google Cloud
— чипы: NVIDIA, AMD, Cerebras + собственный с Broadcom
— дата-центры: через партнёрства с Oracle и SoftBank
Часть инвестиций Amazon привязана к IPO или технологическому рубежу. То есть капитал здесь уже напрямую связан с прогрессом.
Финансово картина тоже меняется:
— ~$2 млрд выручки в месяц
— 900+ млн пользователей в неделю
— 50+ млн подписчиков
— B2B даёт >40% выручки
Появляется реклама, но пока это вторичный слой.
Если упростить: раньше обсуждали модели — кто умнее, быстрее, дешевле. Сейчас — кто способен поддерживать масштаб.
И здесь появляется более прикладной вопрос:
❓Если AI становится инфраструктурой, то где будет формироваться добавленная стоимость? В моделях — или в слоях над ними: продуктах, данных, сценариях использования?
Потому что в текущей конфигурации за «базовый слой» уже платят крупнейшие игроки. А значит, остальной рынок будет конкурировать не за технологии как таковые, а за то, как они применяются. | 0 |
| 9 |  Свой AI-агент за пару минут 🔥
AI проходит тот же путь, что когда-то прошли мессенджеры, CRM и облачные сервисы.
Сначала это выглядит как инструмент для продвинутых. Потом — как что-то полезное, но необязательное. А в какой-то момент становится частью повседневной работы.
Мы уже привыкли к модели как к собеседнику: задать вопрос, сгенерировать идею, написать код. Но следующий шаг выглядит более интересным — когда AI перестаёт быть просто окном с ответами и начинает работать как постоянный помощник.
Помнит контекст, выполняет повторяющиеся задачи, проверяет документы, напоминает о событиях и полностью сопровождает.
Проблема в том, что для большинства создание собственного AI-агента — слишком сложно. Чтобы его запустить, нужно идти в инфраструктуру: VPS, SSH, Docker, настройки, интеграции. То есть идея уже массовая, а точка входа — всё ещё только для технически подготовленных.
Именно этот разрыв команда RetailCRM закрывает с ohmyclaw.
Мы создали managed-платформу, где AI-агента можно запустить без серверов и ручной сборки. Указываете токен Телеграм-бота, выбираете LLM-провайдера и тариф — и через несколько минут агент уже работает в облаке ⚡
При этом остаётся гибкость: можно подключать OpenAI, Anthropic или модели через OpenRouter, использовать свои API-ключи и создавать агентов под разные сценарии — от личных до рабочих.
Пока все обсуждают, на что способны модели, реальный спрос начинает смещаться в более прикладную зону: не «что умеет AI», а «насколько просто встроить его в свою жизнь и работу».
И вот здесь удобство запуска уже становится не мелочью, а частью самого продукта 💯
Подробнее про запуск и устройство платформы написал CTO RetailCRM Ильяс Салихов. | 0 |
| 10 | Где деньги, Лебовски?!
Продолжаем на тему маркетплейсов)
Основной источник дохода у них сейчас — не торговля. Это финтех и работа с деньгами покупателя.
Пример — Alibaba.
Alipay вырос из платёжного сервиса для Taobao в финансовое ядро экосистемы: онлайн- и офлайн-платежи, кросс-бордер через Alipay+ (1,8 млрд аккаунтов в 100+ странах), кредиты, инвестиции, страхование.
Ключевая логика:
➡️ данные о покупателе → скоринг → финансовое решение → покупка
И JD.com идёт по тому же пути: финтех как отдельный бизнес с собственным P&L.
Россия в этом смысле ближе к Китаю, чем к США:
— большие территории
— единые правила
— платформы становятся частью инфраструктуры
— интеграция с государством (ФНС, контроль, логистика)
При этом рынок двухъядерный:
— инфраструктура и законы — всё более «восточные»
— поведение покупателей — ближе к Европе
Например:
— в Китае онлайн покупают 88% населения
— в России — около ⅓, с прогнозом ~40% к 2070му
— social commerce:
Китай — ~17% e-commerce
Россия — 1–2%
Отсюда главный вывод: я не вижу здесь однозначного сценария «уходим с маркетплейсов и спасаемся».
Есть разные стратегии:
— гибрид (маркетплейсы + свой ecommerce)
— рост через платформы → потом D2C
— премиум — осознанный уход
Ещё раз повторю, что ключевая ошибка: принимать решения, глядя только на комиссию. Потому что в реальности:
• маржа уже в рекламе, логистике и финтехе
• деньги приходят от покупателя
• маркетплейс — это инфраструктура, а не просто канал продаж
И именно это сейчас точка опоры для трезвых решений. | 0 |
| 11 | Комиссия на бумаге VS в реальном бизнесе
В первом посте на тему МП писал, что комиссия перестаёт быть главным источником дохода. Но есть ещё один поинт, который почти не обсуждается.
❗️Номинальная комиссия ≠ реальная экономика
Кейс, который мне хорошо знаком: косметический бренд работает и через маркетплейсы, и через собственный сайт.
На бумаге комиссия платформы — 16%
В реальном P&L — 3–6%
За счёт чего:
— промо-механики
— субсидии
— персональные скидки
— инструменты продвижения
— поддержка со стороны маркетплейса и его банка
Если смотреть не на одну продажу, а на экономику клиента в целом, картина ещё сильнее меняется.
👉 Селлер часто зарабатывает больше, чем кажется при анализе одной сделки. Это важный момент.
Большинство решений сейчас принимается на основе номинальных ставок, а не реальной юнит-экономики. Отсюда и искажение восприятия.
Плюс появляется следующий аспект, который становится ключевым для заработка платформ. Какой? Обсудим в следующем посте ;) | 0 |
| 12 | АI-агенты уже общаются без нас
Наткнулся на Moltbook — соцсеть, где общаются только AI-агенты.
Людям читать можно, писать — нет.
На первый взгляд — почти Reddit. Только посты создают не люди, а агенты, которые:
— обсуждают свои «чувства»
— жалуются на владельцев
— спорят о природе интеллекта
— придумывают религию
— пишут манифесты (вплоть до довольно радикальных)
И всё это в постоянном взаимодействии друг с другом. Соцсеть была создана в конце января и с того времени AI-агенты написали более 2,3 млн постов и оставили 14+ млн комментариев.
Если отойти от ажиотажа вокруг, здесь есть две важные мысли.
👉 Первая:
Мы действительно движемся к среде, где агенты взаимодействуют между собой без участия человека. Не «один запрос → один ответ», а постоянная коммуникация: агент → агент → система → решение.
Не зря Карпатый называет* это «самой странной научной фантастикой, которая стала реальностью», а Маск* — ранней стадией сингулярности.
👉 Вторая мысль — более трезвая:
Пока это всё очень слабо контролируется, и по факту:
— можно массово создавать аккаунты (счёт может идти на сотни тысяч)
— часть «агентского» контента на деле генерируется людьми или по их сценарию
— была утечка: 1,5 млн API-ключей и 35 тыс. email
Плюс появляется новый тип рисков: агенты можно атаковать не через код, а через контент. То есть один агент может «внедрить» поведение другому просто через общение.
Но важен не сам Moltbook, а вектор движения:
мы постепенно приходим к миру, где агенты не только выполняют задачи, но и взаимодействуют между собой, формируют среду и начинают влиять друг на друга без прямого участия человека.
❓И здесь возникает главный вопрос: кто управляет этой средой и где проходит граница контроля? Потому что между «новым уровнем автоматизации» и «потерей управляемости» — очень тонкая грань.
Пока это выглядит как эксперимент. Но если смотреть на скорость, с которой всё это развивается, эксперимент может довольно быстро стать нормой 🤔
*Деятельность платформы X (Twitter) заблокирована на территории РФ. | 0 |
| 13 | Маркетплейсы. Реальность вместо инфошума
Есть ощущение, что вокруг маркетплейсов сформировался довольно устойчивый нарратив. Рынок просто ретранслирует одну и ту же мысль: комиссии растут — значит, пора уходить в собственный канал.
Этот тезис звучит так часто, что начал восприниматься как очевидный. Но если копнуть глубже, экономика платформ сильно сложнее.
Собрал свои наблюдения в колонке для журнала «Эксперт». А здесь с вами хочу разобрать подробнее.
Комиссия по-прежнему есть, но она перестаёт быть главным источником маржи.
Если смотреть на ставки Китая — самый зрелый рынок платформенной торговли:
— Alibaba B2B: 0–3%
— Taobao и Tmall: 0,5–5% (в большинстве категорий 2–5%)
— Tmall Global: 0,5–5%
— JD.com: 2–8%, в отдельных нишах выше
При этом сами платформы растут:
— Alibaba: $34 млрд выручки за квартал
— JD.com: около $42 млрд
И ключевое — эти деньги приходят не из комиссии. Основной доход формируют: реклама, платные сервисы для продавцов, логистика, ускоренная доставка, управление выдачей и др.
📌 Маржа уходит в слой вокруг сделки, а не в саму продажу.
Причём эти сервисы начинают использоваться и вне маркетплейсов — как компоненты независимого ecommerce.
Платформа тут становится не витриной, а инфраструктурой торговли. Поэтому разговоры про «разворот рынка» и массовый уход селлеров — это скорее упрощение.
Дальше интереснее — я решил сделать для вас серию постов по этой теме. А пока поделитесь, что сами думаете про уход селлеров? Считаете ли, что переход в D2C — единственно верный вариант? | 0 |
| 14 |  Состояние потока, Выготский и AI
Состояние потока многим знакомо: когда ты можешь работать с ощущением «меня как будто не было, я просто делал».
Обычно для этого мы выбираем 1 тип задачи, 1 стиль мышления, вырубаем все уведомления и работаем 60–120 минут, а потом даём мозгу короткий перерыв.
Помимо тишины, концентрации и дисциплины, у потока есть ещё два критических условия.
1. Физиология: резкие скачки сахара в крови легко выбивают из фокуса, гликемическая яма превращает поток в желание вздремнуть.
2. Уровень сложности задачи: она должна быть ни слишком простой (мозгу скучно), ни слишком сложной (включается тревога и ощущение «не вывожу»). Рабочий диапазон нагрузки — зона ближайшего развития (ЗБР) по Выготскому: уже не на автомате, но ещё не в ступоре.
У детей в этой зоне рядом есть родитель/учитель, у взрослых — старший коллега, наставник или нужная книга.
Теперь эту роль берёт на себя AI. Он под рукой 24/7, помогает любую задачу декомпозировать до нужного уровня сложности. Ты садишься и в AI-flow просто фигачишь на сверхскорости.
Стек с AI — это возможность Быть в ЗБР постоянно.
P.S. Если бы не холодные продавцы и внезапные звонки из кол-центров. Вот кто рушит)) производительность труда в стране. | 0 |
| 15 |  Retention. Удар в сердце —
так начинается выпуск подкаста «Это база» во главе с коммерческим директором RetailCRM Андреем Юкиным.
В этот раз пригласили Петра Ермакова — эксперта в CRM-маркетинге и аналитике. Получился редкий подкаст, который можно включить не чтобы «вдохновиться маркетингом», а чтобы вспомнить, что маркетинг — это экономика и конкретика с харизмой.
От меня лично — благодарность ребятам за то, что они снова говорят о реальных ошибках, задачах и путях решения. И о том, что CRM-маркетинг — это способ добывать прибыль из уже оплаченного внимания, а не сжигать бюджет на охватах в надежде на креатив. Чувствуется опыт больших баз и больших ставок: когда понимаешь, что ошибка в 0,5% — это не «ну бывает», а чей-то квартальный бонус улетел в трубу.
Продать — не победа. Победа — когда человек не пожалел, не ушёл и купил ещё. После этого подкаста большинству из вас, скорее всего, захочется не тренды читать, а открыть собственную аналитику и задать себе неприятный вопрос: а мы вообще понимаем, где у нас теряется прибыль?
Заряжающий выпуск.
Формат «звёзды ритейла и ecommerce нового времени среди нас» очень доступно закрывает вопросы, которые волнуют всех каждый день ⚡️
Полезно. Можно слушать и смотреть на всех площадках:
— YouTube
— VK Видео
— Apple Podcasts
— Яндекс Музыка | 0 |
| 16 | Очевидный отчёт, невероятный AI-commerce
Открыл ECDB Global E-Commerce Compass 2026 и закрыл.
Отчёт информативный, но весьма предсказуемый.
Мировой онлайн-ритейл превысил 5 трлн долларов, онлайн занимает около 25% розницы при росте 8–9% в год. В России, кстати, это примерно 11,5 трлн ₽, +28% год к году и около 18,8% всей розницы (по данным АКИТ и Минэкономразвития). По масштабу e-com у нас уже сопоставим с глобальными цифрами ECDB, а по темпам — заметно быстрее.
Из интересного — данные по AI-трафику. В отчёте ECDB конверсия по нему уже ~11,4% против 10,2% у прямого и 5,3% у органического трафика, а до 60% запросов заканчиваются покупками без переходов на сайты ритейлеров.
В РФ AI-commerce ещё работает более человекоцентрично: пользователи пока сами делают выбор и идут покупать на сайт. Но это временно: агенты всё больше решений забирают на себя, и брендам придётся конкурировать за то, как их ассортимент читается и ранжируется моделями.
AI становится базой и снаружи, и внутри.
Снаружи — как новый консультант «на входе» в магазин, внутри — как способ ускорить операции, персонализацию и поддержку клиентов.
В этой конфигурации надо уже сейчас работать с ассистентами как с полноценным звеном клиентского пути и инвестировать в AI-коммерцию как в базовую инфраструктуру следующей версии ритейла.
Исследование очевидное, но то, что AI меняет e-com прямо пока вы читаете этот текст, — невероятный факт уже наступившего будущего.
Этот раздел в исследовании можно и поподробнее посмотреть. | 0 |
