Журнал
Технологии меняются. Поговорим о людях.
AI в retail media: оптимизировать кампанию — и проверить, что она изменила
Как применять AI в retail media и не путать продажи после рекламы с дополнительным эффектом кампании.
Как выбрать первый AI-пилот в ритейле
Как выбрать один сценарий, зафиксировать исходные показатели и проверить, помогает ли AI сотрудникам и клиентам.
Как оценить обучение продажам: от тренинга к поведению
Что измерять после обучения: применение навыка, действия руководителя и коммерческие показатели без ложных обещаний роста.
Почему сотрудники не используют AI — и что проверить руководителю
Как отличить нехватку навыков от проблем процесса, доверия и доступа при внедрении AI в компании.
Где ритейл теряет клиента между консультацией и покупкой
Как разобрать отказ после консультации: неопределённость, наличие товара, очередь и несогласованный следующий шаг.
AI в ритейле и персонализация: как быть полезным, а не жутким
Практическая схема для персонализации с AI: уместный сигнал, понятная польза, согласие клиента и контроль результата.
ИИ-перевод в рознице: помочь разговору, а не потерять смысл
Как применять ИИ-перевод в магазинах и клиентском сервисе: выбрать подходящие ситуации, сохранить точность названий и правил и оставить человеку возможность вмешаться.
ИИ в маркетинге ритейла: чтобы реклама совпадала с тем, что есть в магазине
Практический подход к ИИ в маркетинге ритейла: связать рекламное обещание с наличием товара, контекстом покупателя и результатом для бизнеса.
ИИ в программе лояльности: измеряйте дополнительную прибыль, а не списания
Как проверить, меняют ли персональные предложения с ИИ поведение покупателей и приносят ли магазину дополнительную ценность.
AI и возвраты в ритейле: сначала решаем проблему покупателя, потом оцениваем риск
Как применять AI при возвратах и восстановлении сервиса: находить закономерности, быстрее решать типовые случаи и оставлять спорные решения проверяемыми.
ИИ в строительстве: как найти нужный ответ, пока стройка не пошла дальше
Практический подход к ИИ в строительстве: поиск по проектной документации, контроль редакций и ответственность за решения.
ИИ в ресторанах: хороший помощник начинается с вопросов управляющего
Как применять ИИ в ресторанных операциях: анализировать продажи, меню и отзывы, не отдавая системе неподконтрольные решения.
ИИ в предотвращении потерь: ищите сбой процесса, а не подозреваемого
Как анализировать потери в ритейле: начать с конкретной проблемы процесса, проверять сигналы и оставлять важные решения за людьми.
ИИ для небольшого магазина: пять способов начать без больших рисков
Пять практических сценариев для малого ритейла: ответы о товарах, вопросы покупателей, наличие, тренировка продаж и программа лояльности.
ИИ в ритейле: что показывает кейс Central Group в Таиланде
Независимый разбор кейса Central Group: рецепты с привязкой к товарам, визуальный поиск, качество каталога, роль сотрудников и метрики пилота.
ИИ в прогнозировании спроса: чему на самом деле учит кейс Cainz
Независимый разбор кейса японской сети Cainz: подготовка данных, пополнение запасов, решения сотрудников и проверка результата для покупателя.
Walmart Sparky и AI-помощник при покупке: сначала выбрать, потом проверить наличие
Независимый разбор Walmart Sparky: как AI-помощник помогает выбрать товар и почему актуальные характеристики, остатки и покупка важнее красивого диалога.
AI-помощник Zalando: покупателю нужен совет, а не ещё сто товаров
Разбираем AI-помощника Zalando: как учитывать ситуацию покупателя, не путать персонализацию с догадками и оценивать реальную пользу.
7-Eleven Japan и AI-заказ товаров: за полку по-прежнему отвечает человек
Что пример 7-Eleven Japan говорит об AI в заказе свежих продуктов: наличие, списания, время сотрудников и право управляющего поправить систему.
Прежде чем тестировать AI в ритейле, договоритесь об одном решении
Короткий план AI-пилота: какие данные можно использовать, что системе разрешено делать и когда решение принимает сотрудник.
AI Amazon уже умеет действовать. Но последнее слово — за покупателем.
Что Alexa for Shopping, раньше Rufus, показывает ритейлерам о рекомендациях, отслеживании цен и границе между советом и покупкой.
Sam’s Club дал менеджерам AI. Теперь важно научить их принимать решения, а не только задавать вопросы.
Как использовать AI для руководителей магазинов: что сообщил Sam’s Club, чему учить команды и почему скорость отчёта ещё не означает качество решения.
Sephora в ChatGPT: посоветовать косметику легко, заслужить доверие сложнее
Что пилот Sephora в ChatGPT говорит о подборе косметики, программе лояльности, согласии покупателя и границе между полезным советом и уверенной догадкой.
Walmart и обучение AI: что происходит после демонстрации?
Walmart анонсировал AI-инструменты для сотрудников и отдельное обучение. Главный вопрос для ритейла — какие решения люди принимают после курса.
Target и AI в покупках: три обещания на одной карточке товара
Target объединил поиск по фото, пересказ отзывов и повторные покупки. Важно понять, помогает ли каждый инструмент принять хорошее решение.
Голосовой AI в Home Depot: что происходит после вопроса «Чем помочь?»
Home Depot заменяет телефонное меню голосовым AI-помощником. Настоящая проверка — получит ли человек точный ответ или попадёт к нужному сотруднику.
Best Buy и обучение продажам AI: красивая демонстрация — ещё не хороший выбор
Best Buy обучала консультантов показывать AI-компьютеры. Чему действительно надо учить продавца, когда свойства товара трудно объяснить?
Big C и AI в продуктовом ритейле: покупатель ищет ужин, а не креветки
AI-помощник BJC Big C собирает корзину по идее блюда. Важно, чтобы ингредиенты, количества, наличие и замены были точными.
M&S даёт управляющим AI. Проверять его стоит на утренней планёрке
M&S объявила о 11 тысячах лицензий Copilot и обучении сотрудников. Разбираем, как превратить сводки AI в полезные решения для магазина.
AI в обучении продажам: пусть продавец потренируется до встречи с покупателем
Как использовать AI для тренировки продавцов: разбирать вопросы и возражения покупателей, опираться на проверенные сведения о товарах и оставлять обратную связь за руководителем.
ИИ в корпоративном обучении: тренировать решения, а не только проходить уроки
Как использовать ИИ в обучении сотрудников: отрабатывать рабочие ситуации, давать полезную обратную связь и проверять, применяются ли навыки на практике.
Как оценить AI-пилот в ритейле: метрики и решение о внедрении
Практический подход к оценке пилота ИИ: ожидание, конверсия, повторные покупки, использование командой и стоимость исправления ошибок. С учебным расчётом.
Как выбрать AI-консультанта для ритейла и клиентского опыта
Чем отличаются диагностика, внедрение ИИ и обучение команды. Что спросить у консультанта о результатах, ответственности, метриках и передаче работы.
AI в маркетинге отеля: сначала сделайте предложение понятным и доступным для бронирования
Как отелю работать с AI-поиском: поддерживать точность сведений, связывать контент с тарифами и наличием номеров и проверять путь до бронирования.
AI и графики работы в рознице: прогноз — для руководителя, а не вместо него
Как ритейлеру прогнозировать нагрузку в магазинах с помощью AI и при этом сохранить прозрачность, справедливость и человеческое решение.
AI-прогноз спроса в ритейле: прогноз — только первое звено
Как связать прогноз спроса с заказами, пополнением полки, акциями и проверкой сотрудником — и не путать точность модели с пользой для покупателя.
AI-ролевая практика для продаж: отрабатывать разговор, а не скрипт
Как применять AI-ролевые симуляции в обучении продавцов: тренировать вопросы, продуктовую точность и подходящий следующий шаг, а не угождение чат-боту.
Подбор товаров с AI начинается с точного каталога
Что проверить в карточках товаров, вариантах и данных о наличии до того, как добавлять в магазин разговорного AI-помощника.
AI для ассортимента в ритейле: список побольше — не всегда список получше
Как использовать AI при планировании ассортимента и учитывать выбор покупателей, замены, наличие товара, маржу и опыт команды магазина.
AI и цены в ритейле: оптимизируйте решение, а не просто цифру
Как применять AI для ценообразования в ритейле: отделять эффект цены от шума спроса, сохранять маржу и доверие покупателей и проверять изменения до масштабирования.
AI для контроля полок: от фотографии к понятной задаче
Как использовать компьютерное зрение, чтобы замечать возможные пробелы на полках, сверять их с остатками и передавать сотруднику конкретную задачу.
AI и отзывы покупателей: ищем решение за комментариями
Как использовать AI, чтобы разбирать отзывы и открытые ответы, не принимая аккуратное резюме за мнение всех покупателей.
AI в люксовом ритейле: подготовить консультанта, а не расписать за него отношения
Практический подход к AI в клиентском сервисе премиальных брендов: полезный контекст для консультанта, бережное обращение с данными и человеческое решение в важных моментах.
AI для выбора места нового магазина: сначала список, потом прогулка по району
Как использовать машинное обучение для предварительного отбора локаций — и почему рейтинг модели не заменяет решение по аренде.
AI в обучении сотрудников магазина: от тренировки к работе в смене
Как связать практику с AI с реальной работой в торговом зале: разыграть ситуацию, попробовать навык в смене и получить обратную связь руководителя — без рейтинга сотрудников.
IKEA и интеллект дома
Как AI может помочь выбрать мебель под привычки, планы и бюджет семьи.
Dyson и продукт, который остаётся полезным
Как AI может помогать с настройкой техники, уходом и обслуживанием после покупки.
LEGO и AI, который умеет отступить
Лучший творческий AI защищает первую идею, а не выдаёт готовый ответ.
AI и будущее ритейла
AI в ритейле: как ускорить работу и при этом внимательнее относиться к покупателю.
Почему человеческое внимание становится роскошью
Когда технологии ускоряют всё, самым редким сервисом становится ощущение, что вас действительно понимают.
Конец традиционного обучения продажам
Следующее поколение продаж — не про заученные скрипты, а про умение разбираться в ситуации, задавать вопросы и действовать уверенно.
Чему меня научила работа в Apple о психологии клиента
Сильный клиентский опыт — это не отдел, а последовательность решений о том, что должен почувствовать человек.