ШІ в e-commerce: від персоналізації реклами до оптимізації складу
Щоб випередити конкурентів і стабільно працювати в е-commerce у 2026 році, важливо швидко реагувати на зміни попиту і прогнозувати, як він може змінитися.
Нові рекламні кампанії, підсилені алгоритмами штучного інтелекту, здатні збільшити трафік і кількість замовлень на десятки відсотків буквально на кілька днів. Але тоді інтернет-магазини можуть зіткнутися з проблемою, що склад, закупівлі та логістика не здатні так само швидко перебудуватися та оперативно реагувати на сплески попиту. Компанії можуть втрачати продажі через out-of-stock, заморожувати рекламні бюджети через нестачу товару або, навпаки, залишатися з переповненими складами і втрачати сотні тисяч через надлишкові SKU із низькою обіговістю.
Вихід із таких ситуацій — формування єдиної системи за допомогою AI-інструментів. Як це працює на практиці, розповіли фахівці діджитал-агенції Elit-Web та компанії Brainlab.
Персоналізація реклами та прогноз попиту
Зараз для підвищення точності таргетингу на сучасних рекламних платформах Google Ads та Meta Ads активно використовують алгоритми на основі штучного інтелекту. Спочатку AI-системи детально аналізують сигнали поведінки користувачів, історію покупок, інтереси аудиторії, деталі взаємодії з контентом. На основі цих даних оцінюють ймовірність конкретної покупки і далі автоматично визначають товари з найвищим потенціалом конверсії.
Якщо якийсь товар демонструє сильні результати, система збільшує частоту показів, розширює аудиторії та перерозподіляє бюджет саме на ці позиції. У результаті окремі SKU можуть буквально за кілька днів перейти до категорії бестселерів.
Щоб потім це не викликало проблем із закупівлями і доставкою, потрібно передбачити зростання попиту в тій чи іншій категорії та організувати стиковку між маркетингом і операційною частиною бізнесу. У таких умовах змінюється роль діджитал-агенції, яка має мислити більш масштабно і передбачити, як залучення клієнтів вплине на продажі.
Вирішення цієї проблеми пропонують в агенції Elit-Web, де роботу над запуском контентної або таргетованої реклами починають із кількарівневого аудиту, у процесі якого:
- аналізують історії продажів і поведінку користувачів у конкретній ніші;
- оцінюють ефективність попередніх рекламних кампаній;
- аналізують сезонність та тренди у категоріях;
- моделюють вплив зростання рекламного бюджету на швидкість продажу товарів.
На основі цих даних команда формує прогноз маркетингового попиту. Фахівці пропонують кілька сценаріїв, у яких показують, як зміниться структура продажів при різних варіантах масштабування реклами
«Аналіз проводиться на рівні конкретних SKU. Команда оцінює маржинальність товарів, стабільність постачання, потенціал масштабування та швидкість обігу.
У результаті формується точне розуміння того:
- які товари доцільно масштабувати через рекламу;
- як швидко може зрости їхній продаж;
- який обсяг замовлень потенційно сформує рекламна активність.»
Клімак Юрій, Head of targeting Elit-Web
Перед масштабуванням рекламних кампаній Elit-Web передає прогнози попиту внутрішнім командам закупівель та своєму партнеру Brainlab, який займається розробкою AI-моделей. Бізнес отримує можливість заздалегідь оцінити майбутнє навантаження на склад, скоригувати обсяги закупівель і підготуватися до зростання попиту.
AI-прогнозування в логістиці та управління запасами
На практиці склади стикаються із трьома ключовими проблемами:
- нестабільний попит під впливом промокампаній і трендів;
- велика номенклатура (тисячі SKU) з різним рівнем обігу;
- довгі та нестабільні поставки від постачальників.
Підписуйтеся на наші соцмережі
Без використання AI-рішень це веде до дефіциту запасів (stockout) понад 5–10% по хітам продажів або до надлишку запасів на 15–30% по тих товарах, які продаються гірше
Для уникнення таких ситуацій агенція Brainlab пропонує такі рішення:
-
1
Підключення даних про історію продажів, маркетингові плани, сезонність, терміни придатності, lead time постачальників, залишки й обмеження складу.
-
2
Побудова AI‑моделі попиту на SKU‑рівні з різними горизонтами. Це може бути щоденний план або на 3–6 місяців уперед, із урахуванням запланованих промокампаній та піків трафіку.
-
3
Розрахунок оптимального рівня запасів safety stock, reorder point та рекомендованих обсягів замовлень. Це допомагає мінімізувати stockout і одночасно не заморозити обіговий капітал в надлишках.
-
4
Інтеграція рекомендацій із WMS/ERP. Налагоджена система пропонує закупівлі, пріоритезує SKU, допомагає оптимізувати розміщення товару в зоні швидкого відбору для тих позицій, що вистрілюють під промо.
У підсумку AI‑оптимізація запасів дає рітейлу й e‑commerce одночасне зменшення дефіциту на складах і зниження кількості надлишкового товару.
«У Brainlab ми разом із операційними командами рітейлерів проєктуємо та навчаємо AI‑моделі під конкретну бізнес‑реальність клієнта. Спільно з операційними менеджерами розбираємо процеси, обмеження складу, формат звітності і вже на цій основі будуємо алгоритми прогнозування попиту та правила автоматизації закупівель і управління запасами»
Анна Корж, CEO Brainlab Studio
Точка синергії: як маркетингові дані впливають на склад
Точка синергії: як маркетингові дані впливають на склад
У сучасному e-commerce компанії будують процеси так, щоб маркетингові дані ставали основою для планування запасів. Коли дві потужні агенції працюють у тісній зв’язці, вони розподіляють між собою задачі так:
- команда Elit-Web прогнозує зростання трафіку, формує структуру попиту за категоріями і за окремими SKU при різних сценаріях рекламної активності. Наприклад, які товари будуть затребувані при збільшенні бюджету, запуску нових креативів або розширенні каналів залучення трафіку;
- фахівці Brainlab підтягують ці прогнози у свою AI‑модель як відомі майбутні події, щоб змінити рівні запасів ще до старту кампаній. Наприклад, якщо модель показує, що рекламна активність може суттєво збільшити попит на певну групу товарів, система розраховує оптимальні обсяги закупівель з урахуванням термінів постачання, швидкості обігу та допустимого рівня складських запасів.
У цій зв’язці окрему увагу приділено структурі асортименту. Оптимізація запасів стосується балансу розмірів, кольорів або підсерій. Це допомагає уникнути ситуації, коли одна популярна модифікація товару швидко закінчується, а інші залишаються на складі.
У результаті інтернет-магазин отримує кілька стратегічних переваг:
- зменшується кількість ситуацій із відсутністю товару під час активного просування;
- скорочується обсяг заморожених коштів у повільному асортименті.
Урешті-решт ефективність рекламних інвестицій стає більш стабільною.
Як працюватиме онлайн-просування з AI-синхронізацією
Щоб побачити, як працює AI-синхронізація у конкретному проєкті, розгляньмо, як розвивався мультибрендовий косметичний рітейлер.
Після того, як на ринку вибухнув тренд на корейську косметику, маркетингові команди спостерігали різке зростання запитів і конверсій по цих товарах. Вони планували масштабування рекламних кампаній як реакцію на цей тренд.
Але якщо не було передбачено AI‑синхронізації, то закупівля продукції відбуватиметься інтуїтивно, наприклад, магазин буде закуповувати всі лінійки корейської косметики без розуміння того, які формати та в якому ціновому сегменті продаються краще.
І через 2–3 місяці інтернет-магазин отримає:
- дефіцит по топових серіях для обличчя;
- переповнені склади по нішевих і дорогих продуктах. Щоб позбутися цих залишків, компанії доводиться проводити розпродаж зі зниженням маржі.
У результаті падає ROAS, бо реклама заведе трафік на позиції, яких немає в наявності або по яких немає конкурентної ціни.
Проте після того, як була налаштована AI‑синхронізація між маркетинговою та операційною командами, результат був зовсім іншим. Команда діджитал-агенції дає деталізований прогноз стосовно очікуваного зростання трафіку по категоріях, брендах і по окремих SKU.
Фахівці Brainlab додають ці дані в AI‑модель разом із:
- історією продажів по всіх SKU корейської косметики;
- поведінкою клієнтів (повторні покупки, кошик, перетік між брендами);
- обмеженнями бюджету на закупівлі, площі складу, термінів придатності.
Ця модель готує:
- пріоритезований список SKU, які треба масштабувати (наприклад, базовий догляд 25–35 років, mid‑price сегмент, топові текстури), а які утримати в обмеженому обсязі;
- рекомендовані обсяги закупівель по кожному SKU під кілька сценаріїв маркетингового трафіку;
- очікуваний рівень сервісу та обсяг коштів у запасах.
Далі WMS-система отримає рекомендації по розміщенню товарів на складах. Приміром, популярні найменування розміщуватимуть ближче до зони відбору, а більші запаси встановлюватимуть у найбільш активних регіонах.
Відділ закупівель отримує чіткий план, які продукти замовляти частіше й меншими партіями, а де можна брати більший обсяг під рекламу.
Таким чином рітейлер триматиме високу доступність тих товарів, які підтримує маркетинг, при цьому не завалить склад нішевими позиціями, попит на які обмежений. Компанія одночасно збільшує прибуток за рахунок тренду на корейську косметику і захищає маржинальність за рахунок контрольованого рівня запасів.
Чому це особливо важливо у 2026
У 2026 році e-commerce працює в умовах значно швидшого циклу попиту. Алгоритми рекламних платформ оптимізують кампанії максимально швидко, тому масштабування продажів може відбуватися протягом кількох днів. У той самий час закупівлі, постачання та управління складом традиційно мають значно довший горизонт планування.
Ще один фактор змін — розвиток AI-пошуку. Користувачі все частіше отримують готові відповіді, підбірки товарів і порівняння безпосередньо у пошукових інтерфейсах або чат-асистентах. Це прискорює прийняття рішення про покупку та робить попит менш передбачуваним.
У результаті структура продажів стає більш динамічною. Лідери за обсягами продажів можуть змінюватися значно швидше, ніж раніше, а окремі товари здатні отримувати різкі сплески попиту.
Для e-commerce це означає, що класична модель планування, де маркетинг і операційні процеси працюють окремо, поступово втрачає ефективність. У нових умовах ключовою конкурентною перевагою стає інтеграція маркетингової аналітики з прогнозуванням попиту та управлінням запасами. У такий спосіб бізнес швидше реагуватиме на зміни ринку та зможе масштабувати продажі.
Майбутнє e‑commerce в AI-синхронізації
AI-інструменти здатні оновити систему роботи в е-commerce. Але результату можна досягти, якщо об’єднати усі дані в єдиний ланцюжок. Тоді персоналізація в рекламі матиме продовження у зростанні продажів та в рішеннях стосовно закупівлі конкретних товарів і розміщенні їх на складах.
Майбутнє e‑commerce полягає у тому, що маркетингові дані, які пропонує діджитал-агенція, і AI‑моделі працюватимуть разом, щоб бізнес планував попит, бюджети й залишки як одну систему.