По прогнозам Precedence Research, к 2025 году мировой рынок ИИ в e-Commerce вырастет до 9,01 млрд долларов, а к 2034 превысит 64 млрд долларов — тем самым обеспечив среднегодовой темп роста в 24,34%. 

Источник: https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-e-commerce-market

Кроме того, искусственный интеллект активно внедряется и в российский e-commerce. Так, в Rb.ru рассказали, что в 2024 году генеративный ИИ использует 67% представителей интернет-торговли в РФ — при этом, половина из них инвестирует в AI до 5% бюджета компании. 

Почему применение искусственного интеллекта в e-commerce набирает популярность и какие инструменты для этого лучше использовать, подробнее расскажем в этой статье.

Оглавление

Тренд 2025: ИИ в e-Commerce. Умное управление интернет-магазинами

Персонализация на основе ИИ в e-Commerce

С внедрением ИИ персонализация вышла на новый уровень. Если раньше интернет-магазины в основном предлагали клиентам популярные или сопутствующие товары, то теперь рекомендации стали более индивидуальными и предельно точными. Так, искусственный интеллект в e-commerce позволяет:

• Анализировать пользовательские данные. Через ИИ для интернет-магазинов можно собирать и обрабатывать информацию об истории покупок клиентов, их возрасте, поле, действиях на сайте и прочие данные, на основании которых создается персональный профиль покупателя.
• Прогнозировать поведение пользователей. Благодаря ML-алгоритмам ИИ для интернет-магазинов может распознавать поведенческие шаблоны клиентов и составлять под них максимально релевантные предложения. Например, если покупатель часто заказывает спортивные товары, система будет предлагать новые модели кроссовок или спортивную одежду. 
• Составлять рекомендации на основе опыта других пользователей. Для этого применяются алгоритмы коллаборативной фильтрации — они сравнивают поведение конкретного человека с действиями других клиентов, а затем выявляют их общие интересы. Например, если большинство пользователей вместе со смартфоном заказывали чехол, то этот аксессуар будет рекомендоваться и остальным покупателям конкретных моделей телефонов.

Amazon анализирует поведение пользователей и подбирает рекомендации 

Также с помощью искусственный интеллект в e-commerce можно быстро разделять аудиторию на сотни микро-сегментов и лучше обрабатывать поисковые запросы клиентов. Например, при запросе «удобные кроссовки», AI проанализирует отзывы и описания товаров, и только после этого предложит пользователю максимально комфортную обувь.

Автоматизация управления бизнес-метриками для интернет-магазинов

ИИ в eCommerce помогает автоматизировать аналитику компании и оптимизировать ее внутренние процессы, например:

• Мониторинг и анализ бизнес-метрик для интернет-магазинов. С помощью ИИ можно отслеживать показатели продаж, конверсии и уровень удержание клиентов. Например, Яндекс Метрика использует алгоритмы машинного обучения, которые в реальном времени обрабатывают данные о посещаемости интернет-магазина, источниках трафика или средней стоимости заказа. Такая автоматизация аналитики интернет-магазина поможет моментально выявить отклонения в ключевых метриках и своевременно скорректировать маркетинговую стратегию. 
• Оптимизация затрат на рекламу. ИИ помогает анализировать эффективность различных маркетинговых каналов, в том числе по кликам, конверсиям или затратам. При этом, система автоматизации аналитики интернет-магазина будет автоматически направлять бюджет на самые актуальные рекламные площадки или давать рекомендации по целесообразному распределению средств компании.            
• Составление и визуализация отчетов. С помощью ИИ в eCommerce можно получать информацию из различных источников и объединить ее в единой платформе. Например, BI-системы помогают собирать данные из CRM, ERP и социальных сетей компании и визуализировать отчетность через удобные графические интерфейсы. Так компании могут видеть полную картину своих бизнес-метрик для интернет-магазинов, не переключаясь между разными сервисами.    

Кроме того, ИИ-инструменты помогают оптимизировать скоринг лидов. Например, система учитывает все переходы по ссылкам, просмотры страниц и другие взаимодействия с интернет-магазином, после чего в режиме реального времени определяет насколько пользователь готов совершить покупку.  

Прогнозирование спроса через ИИ для интернет-магазинов

С помощью искусственного интеллекта можно не только анализировать текущие бизнес-метрики для интернет магазинов, но и оценивать будущий спрос на конкретные виды и категории товаров. Так, благодаря AI можно проводить:

• Анализ исторических данных. ИИ для интернет-магазинов могут анализировать исторические закономерности прошлых продаж — это помогает понять какие товары компании будут востребованы в будущем.    
• Учет внешних факторов. Например, с помощью анализа соцсетей и онлайн-обсуждений, AI может предсказать увеличение спроса на определенные товары после выхода популярного фильма или сериала, в котором эти продукты играют заметную роль. Так компания сможет своевременно предложить клиентам то, что они подсознательно захотят купить.
• Прогнозирование на основе поведения пользователей. Искусственный интеллект в e-commerce помогает выявить перспективные товары на основании истории поиска и прошлых покупок пользователей. Для этого ИИ использует алгоритмы рекомендаций — в том числе коллаборативную и контентную фильтрацию. 

Например, если человек добавил товар в корзину, но не завершил покупку, ИИ может расценить это, как потенциальный интерес к продукту и использовать его для будущих рекомендаций под конкретную целевую группу.

При этом, прогнозирование спроса через AI позитивно отражается и на планировании закупок. Например, заранее заказав у поставщика потенциально популярные товары, компания минимизирует риск их дефицита на складе, а также повысит удовлетворенность клиентов за счет своевременной доставки покупок.

Также к ИИ-трендам e-commerce 2025 года можно отнести виртуальных помощников и чат-боты, распознавание изображений, AR-технологии и голосовой поиск. Как именно AI применяется интернет-магазинами, рассмотрим в следующем разделе с кейсами.   

Кейсы успешного применения ИИ в e-Commerce

Искусственный интеллект в e-commerce широко применяются многими крупными компаниями и интернет-магазинами, например:

Amazon

Amazon использует ИИ для прогнозирования популярность продуктов — это помогает бренду оптимизировать логистику и снабдить склады для удовлетворения всех потребностей рынка. 

Кроме того, Amazon активно применяет AI для определения лучшей цены на каждый товар. Стоимость меняется в зависимости от активности сайта, цен на продукцию конкурентов, истории заказов и других важных бизнес-метрик для интернет-магазина. При этом, за счет непрерывного анализа данных, цены сбрасываются и корректируются каждые 10 минут.

Чат-бот Rufus от Amazon — онлайн-консультант, который отвечает на вопросы о товаре на основании характеристик и отзывов

Domino’s Pizza

В 55% случаев продукцию Domino’s Pizza заказываю через онлайн-платформу компании — поэтому бренд активно использует ИИ для автоматизации аналитики интернет-магазина и сегментирования своей аудитории. 

Также бренд применяет ИИ для контроля качества своей продукции. Например, в Новой Зеландии и Австралии Domino’s Pizza запустили пилотный проект, в котором интеллектуальный сканер следил за процессом выпечки и оценивал каждую пиццу по размеру, типу, начинке и другим критериям. Это помогло компании оптимизировать качество производства и повысить количество лояльных клиентов.

Stitch Fix

Stitch Fix — это онлайн-платформа для персонального стайлинга, которой удалось совместить алгоритмы машинного обучения и творческий потенциал стилистов. Собранные через ИИ данные о предпочтениях клиентов показывают, как меняются вкусы потребителей и от чего они зависят. Кроме того, так в Stitch Fix определяют какие fashion-направления будут популярны в будущем.

Игра Style Shuffle от Stitch Fix позволяет определять предпочтения пользователя и предсказывать актуальные направления в моде

Система компании анализирует цвет одежды, длину рукава, глубину выреза и ряд других атрибутов, после чего алгоритм комбинирует их и отправляет на согласование к стилистам. 

Кроме того, Stitch Fix применяет ИИ для оптимизации внутренних процессов и логистики. После получения запроса на доставку одежды алгоритм выбирает ближайший к клиенту склад, а также определяет оптимальный маршрут, чтобы все посылки были доставлены вовремя.

Сложности при внедрении ИИ в e-Commerce

Но, несмотря на все преимущества, в ходе интеграции AI могут возникнуть различные сложности, например:

• Безопасность и конфиденциальность данных. При использовании искусственного интеллекта в e-commerce собираются и обрабатываются большие объемы данных — это может привести к утечке конфиденциальной информации.

Решение: Чтобы повысить безопасность данных интернет-магазина и его пользователей, необходимо внедрять шифрование, использовать надежные протоколы передачи информации и регулярно проводить аудиты безопасности. Кроме того, важно соблюдать законодательные требования, вроде GDPR, и информировать клиентов о мерах защиты своих персональных данных. 

• Финансовые и временные затраты. Внедрение ИИ в eCommerce требует вложений в создание инфраструктуры, обучение персонала и поддержку технологий.

Решение: Оптимизировать расходы можно за счет поэтапного внедрения ИИ — желательно начинать с наиболее критичных бизнес-процессов. Использование облачных решений и платформ с AI также может сократить затраты на создание и содержание инфраструктуры.

• Низкое качество используемой информации. Если данные, с которыми работает ИИ, неактуальны, фрагментарны или содержат ошибки — система будет принимать неверные решения. Это особенно важно при использовании сведений о покупательских привычках, предпочтениях и демографии.
• Решение: Регулярно проводите проверку качества данных, а также очищайте их от ошибок и обновляйте. 

Статистика обеспокоенности неточностью информации, которую предоставляет ИИ

Кроме того, важно не переоценивать возможности искусственного интеллекта. При том, что ИИ эффективно анализирует данные, он не всегда может уловить мелкие нюансы, вроде внешних экономических факторов. 

Поэтому AI нужно использовать как дополнительный инструмент для принятия решений, а не единственный источник истины. Лучшая связка — это  алгоритмические выводы ИИ, дополненные экспертными оценками и стратегическими знаниями команды.

Заключение

Искусственный интеллект — это будущее e-Commerce. С его помощью можно анализировать огромные объемы данных, сокращать количество возвратов, автоматизировать задачи и обеспечивать персонализированный подход к клиентами — все это значительно повысит конкурентоспособность компании.

Но чтобы ИИ в eCommerce работал эффективно, нужно контролировать качество данных и регулярно корректировать AI-модели. Если вы хотите чтобы внедрение ИИ в ваш интернет-магазин прошло максимально легко, оставьте заявку на нашем сайте и мы обеспечим вам полное сопровождение вашего проекта.

ИИ уже умеет предсказывать спрос, оптимизировать запасы и повышать прибыль интернет-магазина — если внедрить его правильно. Ошибка в подходе может обернуться замороженными деньгами на складе и провалом в продажах. Как сделать так, чтобы искусственный интеллект работал на вас, ускорял оборачиваемость товаров и приносил максимум прибыли? Разбираем ключевые стратегии как оптимизировать оборачиваемость склада с ИИ в статье.

О чем грустит онлайн-ритейл

Перечень «горячих» тем, которые всегда в повестке любого интернет-магазина независимо от рынка и масштаба. 

• Постоянно меняющийся спрос в ассортименте, ценообразовании, скорости обработки заказов и необходимость быстро адаптироваться к новым условиям.
• Качественная синхронизация маркетинговых каналов для бесшовного сопровождения клиента на всех этапах воронки продаж (омниканальность).
• Пересортица, нарушение условий и сроков хранения, проблемы с оборачиваемостью товаров (Inventory Turnover), как следствие, недостаточно развитого планирования.
• Неоправданные логистические издержки, вызванные слабым менеджментом, недостатком актуальных данных о заказах, нерациональное использование складов и транспорта.

Общий признак и главная причина «болезней» в каждом случае — отсутствие автоматизации и централизованного контроля. Если эти процессы запускаются вынужденно — «по ситуации», а учет ведется в общей тетради, компания всегда будет работать в режиме цейтнота. 

Искусственный интеллект и его производные позволяют раз и навсегда избавиться от глупых ошибок, делегировать рутину роботам и начать, наконец получать от продаж удовольствие вместе с прибылью.

Как ИИ помогает навести порядок в магазине

Сценариев использования нейросетей в ритейле и e-commerce множество.

Машинное обучение для WMS

Возьмем кейс WMS-платформы (системы управления складом) с интеграцией ML-модуля, использующей принцип learn from experience (обучение на опыте). Это уже существующая альтернатива скучному учетному ПО, которое по умолчанию предлагают ecomm-площадки. Ключевое различие между ними — объем полезной функциональности:

• WMS — контролируют и автоматически управляют процессами;
• ПО для учета — автоматизирует только документооборот, передавая полномочия о принятии решений оператору

Процессы	Учет	AI/ML
Автоматический диспетчер	–	+
Оперативный учет	–	+
Учет за период	+	+
Адресное хранение	+	+
Контроль ресурсов: персонал, оборудование	–	+
Партионный учет	+	+
Кросс-докинг	–	+
Операционный биллинг	–	+

Источник: TAdviser

Такая система самостоятельно, точнее и быстрее человека обнаруживает закономерности в процессах и предлагает решения для оптимизации складской логистики: заранее предугадывает спрос, находит самые короткие маршруты между точками и лучшие схемы размещения товарных запасов.

Если у вас есть онлайн-бизнес, попробуйте спроецировать цифры на него:

• переход от базы в Excel на WMS с ML сокращает время обработки заявок клиентов на 50%;
• адресное хранение практически на 100% увеличивает качество данных о размещенном товаре;
• скорость документооборота с внедрением ML растет на 30%;
• автоматизация учета оборачиваемости на 5-25% повышает производительность складской инфраструктуры.

Большие данные и прогнозирование спроса

Точное прогнозирование спроса гарантирует, что магазин сможет удовлетворять потребности клиентов без избытка или недостатка товаров, поддерживая баланс, необходимый для эффективной оборачиваемости. 

• Исследования показывают: искусственный интеллект и расширенная аналитика, могут ежегодно создавать дополнительно 20% прибыли за счет предиктивной аналитики цепочек поставок.

Рост показателей на фоне внедрения ИИ:

Используя алгоритмы машинного обучения для анализа Big Data, включая исторические данные о продажах, рыночные тенденции, поведение потребителей и более широкие экономические показатели, искусственный интеллект способен выявлять взаимосвязи, прогнозируя спрос с поразительной точностью. 

• Обучаясь на основе исторических данных AI точно предсказывает сезонные колебания спроса на конкретные товары, рекомендуя объемы и сроки закупок.
• Отслеживая настроения в социальных сетях, новостные статьи и поисковые запросы, ИИ находит закономерности и предсказывает изменения в поведении потребителей.
• Анализируя влияние прошлых маркетинговых кампаний, искусственный интеллект рассчитывает бюджет и эффективность будущих рекламных акций.
• Опираясь на данные об изменении спроса и складских остатков и сравнивая их с ценами на рынке ИИ автоматически корректирует цены товаров в магазине, добиваясь максимальной
• Используя метрики поведения на сайте, историю покупок и запросов покупателя, рекомендательные нейросети превращаются в мощный инструмент дополнительных продаж. 

ИИ одинаково эффективно учитывает индивидуальные параметры цепочки продаж и поставок на любом рынке, помогая оптимизировать запасы, сокращать расходы, заблаговременно реагируя на запросы самых разных клиентов.

Когда, где и как внедрять ИИ в интернет-магазин 

Когда?

Лучшее время задуматься о внедрении ИИ — этап планирования. Хотя интеграция интеллектуальных технологий в уже существующие, отлаженные коммерческие и технические процессы возможна, по опыту, она всегда сопряжена с бОльшими расходами и длительностью адаптационного периода. 

• Как говорится: хуже, чем переделывать несделанное, только перепродавать некупленное.

Где?

Традиционно выбор онлайн-ритейла происходит между инструментами low-code/no-code и созданием сайта c нуля. Не видим смысла повторять многочисленные сравнения и обзоры. Если оставить за бортом набившие оскому, очевидные технические детали и споры о достоинствах и недостатках той или иной платформы, совет относительно подхода к разработке, будет следующим:

В настоящее время создание онлайн-магазина при помощи классического программирования — это удел больших брендов, опирающихся в работе на сложные алгоритмы высоконагруженных систем, либо компаний из премиум-сегмента, которые стремятся отстроиться от конкурентов за счет уникального функционала. Средний и тем более малый бизнес полностью закрывает потребность в эффективности и комфорте, решениями на основе low-code/no-code.

Как?

Теперь о специфике, которая сопровождает внедрение технологий ИИ. В первую очередь стоит оценить стоимость внедрения. Вот общий перечень расходов, которые придется учитывать предпринимателю:

• специалисты — оплата труда менеджеров проекта, IT-архитекторов, DevOps-инженеров и тестировщиков;
• инфраструктура — аренда серверов (физика или облака), покупка, настройка и поддержание работоспособности программного и физического слоя IoT;
• дополнительное ПО — лицензии API, IDE, интерфейсы, операционные системы, базы данных;
• информационная безопасность — подписки на мониторинг сетевого трафика, классификация угроз, защита конфиденциальности, предиктивная аналитика.

Причем, и это важно, расходы на ИИ не заканчиваются вместе с подписанием акта о приеме проекта. Такие этапы, как тестирование, поиск лучших моделей, бесшовная интеграция при обновлении ПО или доработка функциональности c изменением бизнес-архитектуры компании, по сути, никогда не прекращаются, но стоят денег.

Тем не менее снизить стоимость внедрения искусственного интеллекта до «земного» уровня вполне возможно, достаточно подойти к этому вопросу про оборачиваемость склада рационально.

Выбор платформы 

Дороже всего в разработке обходится кастом: чем больше ручного кода требует продукт, тем «тяжелее» итоговая смета. Отсюда вывод: дешевле собирать онлайн-магазин, параллельно (или последовательно) внедряя ИИ, используя готовые решения — low-code/no-code.

Именно поэтому компании всё чаще отдают предпочтение готовым e-commerce платформам: они позволяют минимизировать затраты на кастомную разработку, быстрее запускать интернет-магазины и внедрять ИИ без сложного программирования.

Вот основные причины, по которым бизнес выбирает e-comm платформы:

Функциональные возможности	Важность
Интеграция стороннего софта	90%
Масштабируемость	90%
Стоимость	85%
Доступность кастомизации	81%
Мониторинг процессов в реальном времени	80%
Скорость внедрения	73%
Мониторинг нескольких складов	70%
Скорость обучения персонала	69%
Потенциал ML и AI	63%
Мобильное ПО	49%
Арсенал дополнительных решений	44%
Использование по принципу SAAS	42%

Источник: «Сколково»

Безусловно, зерокодинг и шаблонная сборка не избавят вас от необходимости платить программистам за настройку беспроблемной работы приложений и сервисов, однако стоить это будет на порядок меньше, чем создание и автоматизация магазина с нуля, по индивидуальному проекту.

Выбор технологий

Зачем вашей компании искусственный интеллект? 

• Вы хотите точнее прогнозировать спрос и анализировать поведение пользователей ради повышения прибыли? 
• А может у вас уже есть торговая точка в сети, но надоел хаос на складе?
• Или вам кажется здравой идея делегировать чат-ботам обязанности по консультированию клиентов об условиях покупки и доставки?

Чем точнее сформулированы цели, тем короче (и дешевле) путь к ним. В этом отношении компании с опытом на рынке находится в более выигрышном положении, чем новички, так как уже знакомы с реалиями и могут оперировать настоящими, а не предполагаемыми данными о трафике, покупательском спросе, хронических «болячках» своего бизнеса, требующих вмешательства ИИ.

Чтобы не тратить лишние ресурсы и сразу задать верное направление, и вам было проще разобраться, мы подготовили практическое руководство по внедрению ИИ — с его помощью вы сможете избежать ошибок, оценить необходимые ресурсы и сэкономить бюджет.

Пошаговый план внедрения ИИ, чтобы оптимизировать оборачиваемость склада

1. Проведите аудит текущих процессов

Прежде чем передавать управление ИИ, разберите, какие задачи в бизнесе можно автоматизировать.

• Оцените, какие процессы в управлении складом, логистике и продажах уже оптимизированы, а какие требуют доработки.
• Определите ключевые проблемы: частые излишки, нехватка товаров, неточные прогнозы спроса.
• Проверьте качество данных, доступных для анализа: насколько они структурированы, полны и актуальны.

2. Сформулируйте конкретные цели внедрения

Четкое понимание задач поможет выбрать подходящие инструменты. Например:
Снижение товарных излишков на 15%
Повышение точности прогнозирования спроса до 90%
Оптимизация времени обработки заказов на 20%
Автоматическое пополнение запасов без ручного вмешательства

3. Соберите команду и назначьте ответственных

ИИ — это не волшебная кнопка, а инструмент, который требует координации работы специалистов:

• Аналитики подготовят данные для работы алгоритмов.
• Маркетологи подскажут, как связать AI-решения с поведением клиентов.
• Менеджеры склада протестируют работу системы на реальных процессах.
• ИТ-специалисты обеспечат бесперебойную интеграцию в существующую инфраструктуру.
  Разделите зоны ответственности, чтобы избежать хаоса и ускорить внедрение.

4. Интегрируйте AI/ML в текущие системы

ИИ должен работать в связке с вашими ERP, CRM, TMS. Проверьте:
Может ли система получать и обрабатывать данные без задержек?
Есть ли совместимость с текущим ПО, или потребуется кастомизация?
Как защищены данные? Исключите риски утечек.

5. Запустите пилотный проект и корректируйте модель

Не внедряйте ИИ во все процессы сразу — начните с теста на небольшом участке:

• Выберите один сегмент ассортимента или категорию товаров для тестирования.
• Настройте AI-алгоритмы, запустите в реальном времени и замеряйте показатели.
• Следите за KPI: точность прогнозов, уровень дефицита, экономия на хранении.

6. Регулярно отслеживайте и оптимизируйте

ИИ — не статичное решение, а самообучающаяся система. Контролируйте:
Точность прогнозов — если снижается, пересмотрите алгоритмы.
Оборачиваемость склада — растёт ли скорость продаж?
Экономию на закупках и логистике — действительно ли AI сокращает затраты?

Вывод: Правильное внедрение AI/ML не просто снижает затраты, но и делает бизнес предсказуемым. Чем раньше компания научится использовать ИИ, тем быстрее выйдет на новый уровень эффективности.

Заключение

В современном бизнесе оптимизация запасов и эффективная оборачиваемость склада с помощью ИИ меняет правила игры для компаний, которые стремятся быть первыми. Благодаря способности улучшать прогнозирование спроса, минимизировать проблемы с запасами и принимать решения на основе данных, искусственный интеллект меняет подход к работе с цепочками поставок. Применяя возможности ИИ, компании любого масштаба уже сейчас могут выйти на новый уровень эффективности, удовлетворенности клиентов и адаптивности.

Готовы вывести бизнес на новый уровень с помощью искусственного интеллекта? Оставьте заявку — наши эксперты помогут вам на любом этапе внедрения, от стратегии до готового решения!

Структурированная и глубокая база знаний (БЗ) — серьезный актив организации. Это ваша локальная «Википедия», где в любое время можно найти ответ на вопрос, связанный с компанией, продуктом, рабочими процессами. 

Как собрать полезную библиотеку готовых решений и превратить ее в автомат самообслуживания для сотрудников и клиентов вы узнаете из этого руководства.

Шаг 1: Ставим цели 

Корпоративная база знаний — это централизованное хранилище полезных практик, документов и ответов на часто задаваемые вопросы. Его задача — упростить коммуникацию клиентов и персонала в среде компании, обеспечив оперативный доступ к нужной информации. 

Преимущества внедрения корпоративной базы знаний

Порядок в данных

Работать с документами удобно, когда они систематизированы. Индексация и номенклатура помогают в организации налогового и управленческого учета на 50-90% ускоряют процессы принятия решения и обратную связь. Кроме того, централизованное хранение упрощает архивацию и защиту конфиденциальной информации. 

Общие стандарты 

Единые сценарии событий и утвержденная классификация объектов избавляют от хаоса и оптимизируют коммуникацию между людьми и подразделениями. Администрация, отдел маркетинга, IТ и HR-специалисты действуют в рамках общих протоколов: это помогает увеличивать продажи на 29%. 

Вовлеченность сотрудников

Доступное и понятное руководство сокращает время поиска решений, сохраняя фокус на рабочих процессах и мотивацию сотрудников: трудно оставаться сфокусированным, постоянно отвлекаясь на поиск и проверку данных. База знаний служит платформой, на которой формируется культура обмена опытом. В целом, бизнес с высокой вовлеченностью персонала на 21% прибыльнее. 

Лояльность клиентов

Метрики показывают: почти 50% посетителей покидают ресурс, если не получают отклика в первые 10 секунд. В то же время интерактивная БЗ с подготовленными инструкциями и шаблонами ответов позволяет сократить период ожидания: 45% компаний отмечают рост конверсий с ее внедрением. Возможность самостоятельно найти решение, повышает уровень доверия клиентов.

Адаптация новичков

Базы знаний играют важную роль в подготовке новых и обучении действующих сотрудников. Предоставляя ресурсы для изучения внутренних процессов и, позволяя в удобной форме повышать компетенции, они почти вдвое сокращают стадию онбординга. Наличие доступного источника служебной информации облегчает акклиматизацию.

Экономия ресурсов

Принцип самообслуживания, положенный в основу БЗ, снижает нагрузку на ответственный менеджмент и сокращает число визитов в службу поддержки: сегодня локальные Вики встречаются у 68% организаций. Обращение пользователей к открытому источнику знаний и опыта минимизирует занятость текущего персонала и снимает потребность в найме дополнительного. 

Прежде чем приступить к созданию базы знаний, определите задачи и аудиторию. Поддержка клиентов, адаптация новых сотрудников и централизация документации требуют разного контента и должны учитывать потребности целевой группы. 

Шаг 2: Выбираем платформу для базы знаний

Где размещать корпоративную базу, зависит от целей и масштабов проекта, требования к платформе неизменны в любом случае:

• доступность;
• централизованное хранение информации;
• удобный поиск по разделам;
• масштабируемость; 
• стабильность в режиме многозадачности;
• возможность интеграции в существующее ПО.

Далее несколько популярных практик размещения.

Google Docs

Общедоступный, бесплатный инструмент, который позволяет структурировать информацию, добавлять изображения, таблицы, ссылки. Автоматически сохраняет изменения в документах, допускает онлайн и офлайн-режимы редактирования. Возможна совместная работа с разграничением прав доступа. 

Google Docs способны закрыть потребность в БЗ для компании уровня малого и среднего бизнеса или стать решением для локальных проектов в рамках отдельных подразделений.

PDF

Формат PDF (Portable Document Format) — более совершенный аналог Google Docs. Платформа предлагает разнообразие решений для верстки и визуализации контента, однако полноценная работа требует установки дополнительных сервисов для редактуры и совместного доступа (PDF Commander, PDFelement, Xodo и т. д.), а также доплаты за расширенную функциональность.

Популярный выбор для оцифровки бумажных архивов, документооборота и, особенно, при организации интерактивного обучения. В PDF-формате создается большинство брошюр, отраслевых справочников, брендбуков. 

YouTube (видео)

Специфический подход, не для всех, так как далеко не каждый продукт или процесс нуждаются в целом ролике с пояснением, а сценарий, съемка и монтаж стоят дороже самого качественного текста. К тому же формат видео платформ часто ограничивает интерактив: получить ответ на дополнительный вопрос можно, только задав его в комментариях, и то, если они открыты. 

В рамках базы знаний серия обучающих видео может добавить наглядности технически сложным, многоэтапным инструкциям к продукту (для клиентов) или внутренним протоколам взаимодействия (для сотрудников). 

Раздел на сайте

Если у компании уже есть сайт, логично создать на нем дополнительный раздел, разъясняющий нюансы работы организации. Преимущество подхода: вам не придется ломать голову над стилистикой, достаточно просто повторить дизайн веб-ресурса, а если сайт создан на основе CMS (WordPress, 1C-Битрикс, Joomla!), задача и вовсе решается простой установкой плагина. Останется лишь настроить версию FAQ для клиентов и персонала.

Решение для компаний у которых есть собственный портал в сети и собственная айдентика. 

Чат-боты

Однотипные обращения от персонала и клиентов возможно закрыть чат-ботами. Схема включает три компонента: 

• хранилище сценариев и шаблонов ответов;
• самообучающегося робота, который перехватывает маркированные вопросы, направленные в техподдержку;
• аналитический блок, в котором собирается информация о динамике взаимодействия ИИ с человеком, и предлагаются варианты оптимизации.

Способности искусственного интеллекта к обучению, качество ответов, объем базы и количество метрик для анализа конверсии зависят от конструктора и настроек чат-бота. Стоимость простейшего линейного робота составляет несколько тысяч рублей, но необходимо учитывать, что дополнительные функции (интеграции в поисковики или CRM, прием оплаты и модерация) придется докупать отдельно.

Потенциал этого инструмента следует изучить организациям, имеющим собственную службу поддержки и многочисленную аудиторию посетителей — онлайн-магазинам, сервисам услуг. Камерным проектам с небольшим количеством сотрудников или штучным трафиком чат-боты не нужны.

Внешний сервис базы знаний

Эффективное решение для бизнеса с объемным штатом и постоянно мощным трафиком клиентов — корпоративная база знаний на основе специально разработанной для этого платформы.

Сервисы и helpdesk-системы, популярные в 2025 году

Вот такие возможности, например, предлагает сразу «из коробки» профильное приложение Confluence от Atlassian. Это стандартный набор требований, без которых функциональность корпоративной базы знаний не будет полной. Сохраните его в качестве ориентира для будущего технического задания на разработку. 

• Интерактивные страницы, доски и разделы. 
• Древовидная структура организации контента.
• Множество шаблонов для инструкций, отчетов, справочных материалов.
• Экспорт/импорт контента из других сервисов в форматах HTML, Markdown, CSV, PDF.
• Возможность комментировать документы.
• Совместная работа.
• Создание персональной ленты просмотра посещенных разделов.
• Встроенный инструментарий редактора: документы, таблицы, календари, изображения, графики, события, коды.
• Интеграции с популярными платформами и приложениями: Slack, Teams, Google Analytics, Google Tag Manager, Яндекс.Метрика.
• Гибкие настройки прав доступа: совмещенный, гостевой.
• Помощь ИИ в создании и анализе контента.

Все платформы (за редким исключением) предлагают бесплатные тарифы с некоторыми ограничениями. Как правило, их достаточно, чтобы понять потенциал сервиса и сделать выводы о его пользе для компании.

Подобные программы — это уже не «костыли» вроде базы знаний в Google Docs, которые хороши для обеспечения местных процессов. Это функциональные комплексы, которые не только решают большинство административных задач, но и служат витриной бизнеса, демонстрируя уровень автоматизации и клиентского сервиса. 

Шаг 3: Формируем контент и структуру

База знаний может быть внутренней, внешней и объединенной. 

• Внутренняя (закрытая) содержит материалы, необходимые для обеспечения служебных процессов: должностные инструкции, шаблоны документов, рабочие процедуры, правила поведения в офисе, сведения о структуре организации и учетные данные сотрудников.
• Внешняя (открытая) предназначена для клиентов и партнеров. В ней находится все, что необходимо для презентации компании и ее услуг. В частности: FAQ, инструкции к сервисам и продуктам, контакты администрации, вакансии, тарифы. 
• Объединенная позволяет оперировать информацией внутренней и внешней базы одновременно, но с фильтрацией доступа к файлам для различных категорий пользователей.  

Определив цели и аудиторию, можно приступать к созданию контента и структуры.

Контент

У компаний, которые обращаются к нам за консультацией по внедрению БЗ, как правило, уже есть некоторый операционный опыт. Это значит, что есть и темы для контента. 

Чтобы их увидеть, достаточно заглянуть в поведенческие метрики маркетологов, попросить пул запросов у службы поддержки и собрать популярный фидбэк у менеджеров. Еще помогут логи CRM и ВРМ-систем, изучение карточек в планировщиках задач (Trello, Todoist, Asana), анкетирование сотрудников. Этого точно хватит чтобы понять, на каком этапе взаимодействия с компанией (продуктом) пользователи «спотыкаются». 

Формат передачи информации может быть любым: текст, графика, видео, аудио. Главное, чтобы контент закрывал интент пользователя, отвечая на вопрос, показывая путь к решению проблемы, рассказывая о ценностях компании.

Отвечайте ясно и лаконично. Разговаривайте с читателем дружелюбно, пошагово проводя через практику решений. В инструкциях избегайте отраслевого жаргона и сложных технических терминов. Цель базы в том, чтобы упростить понимание процессов, демонстрировать совершенное знание предмета здесь необязательно. 

Структура

Единственно правильной структуры БЗ не существует. Каждая компания индивидуальна и должна отталкиваться от собственного опыта и специфики.

В организации хранилища возможны три схемы:

• иерархическая;
• сетевая;
• смешанная.

Иерархическая модель станет оптимальным решением для организации с похожей системой управления. В такой структуре каждый уровень имеет свои задачи и обязанности, это обеспечивает точный контроль над нами.

Если же компания состоит из небольших, иерархически равных отделов, ориентируйтесь на сетевую или смешанную структуру. Пользователям будет проще переходить между связанными материалами и проектами, а взаимодействие между подразделениями в рамках базы будет более гибким.

В любом случае выбор должен быть основан на анализе потребностей компании, ее клиентов и сотрудников, а также на оценке эффективности каждого типа структуры в конкретных условиях.

Общие рекомендации

• Сгруппируйте данные и документы по логическим признакам. Например: брендбуки, шаблоны промо, кейсы удачных проектов — это маркетинг; FAQ, скрипты ответов, сценарии решений — техподдержка; соглашения, гарантии и нормативы — юридический раздел.
• Разделяйте опыт и знания по уровням сложности. Новичкам нужен быстрый доступ к вводным материалам об организационной структуре компании, ее подходах к работе и маркетинговой политике. Сотрудники со стажем нуждаются в статистике, стеках профильных процессов, узких руководствах.
• Собирайте и демонстрируйте готовые решения. Идеальный отчет для внутренней аудитории или эффективный диалог оператора поддержки с проблемным клиентом, всегда можно использовать в будущем, если оформить его в отдельный модуль.
• Создайте стандарты и шаблоны для оформления. Материалы, которые выполняют одинаковую функцию, следует организовать по единому образцу. Это упростит обмен данными и добавит порядка в базе. 
• Дополните каждую инструкцию блоком «вопрос-ответ». Пусть в них будет два-три пункта, но так вы гарантированно сохраните важные детали и сократите путь пользователя к решению.

Создавая структуру с нуля, избегайте перфекционизма. Начните с общего: разделите контент по подразделениям, продумайте теги, классифицируйте основную документацию и процессы. С течением времени пользовательский опыт покажет тонкие места.

Интерфейсы и навигация

Схемы, иллюстрации, инфографика помогают разложить информацию по полочкам и облегчают восприятие. 

• Дополняйте текст скриншотами: пользователям будет проще понять работу ПО. Наглядные пособия особенно полезны для технических процессов и операций, включающих несколько этапов.

• Из любого раздела базы пользователь должен иметь доступ ко всем пересекающимся материалам. Это можно реализовать при помощи облака тегов, поиска по словам или блока с рекомендациями. 

• Сопроводите разделы полезными контактами. Если у сотрудника появится вопрос, но в базе знаний нет нужного ответа, он сможет напрямую связаться с профильным специалистом по телефону или email. 

Не забудьте оптимизировать визуальные элементы для быстрой загрузки, убедитесь, что они четко обозначены и соответствуют сопровождающему тексту.

Шаг 4: Роль команды

Четкий редакционный процесс имеет решающее значение для качества и согласованности базы знаний на всех этапах: создание, проверка, обновление, архивирование, удаление. 

• Распределите роли, обязанности, права доступа: решите, кто будет создавать контент, кто проверять его на точность, а кто отвечать за добавление публикаций. 
• Привлекайте экспертов в предметных областях: специалисты обеспечат техническую грамотность, а опытные редакторы и дизайнеры сделают информацию доступной и полезной.
• Окончательное утверждение контента должно быть за редакторами и руководителями отделов. Очень важно, чтобы материал был понятен целевой аудитории, соответствовал политике и стилю компании. 
• Комментарии пользователей — ценный ресурс. Внедряйте механизмы сбора отзывов (рейтинги, опросы), используйте полученные данные для обновлений и улучшений базы.
• Поощряйте авторов. Неважно, входит ли написание инструкций в обязанности или является добровольной инициативой, эта работа должна быть достойно вознаграждена. Не стоит давать ей статус внеурочной.

Крайне важно, особенно на первых этапах, заручиться поддержкой лояльных сотрудников. Период интеграции пройдет быстрее и легче, если на ключевые позиции назначить сотрудников, которые поддерживают идею базы, готовы ее тестировать и улучшать.

Шаг 5: Тестирование и запуск

Запускайте проект в тестовом режиме для узкой группы пользователей, используя фидбэк для оптимизации. Если сотрудники отмечают, что поиск недостаточно эффективен, доработайте систему, добавив теги, ключевые слова, фильтры. Получив удовлетворительные отзывы от тестовой группы, масштабируйте интеграцию, поэтапно подключая подразделения и проекты. 

Как оценивать эффективность внедрения

Для этого есть метрики:

• динамика активных пользователей — показывает, насколько база востребована среди сотрудников;
• время поиска — чем меньше времени требуется на поиск, тем быстрее сотрудники решают свои задачи;
• качество контента — показывает необходимость в дополнительных источниках информации;
• скорость адаптации — время, которое необходимо новичку для полноценного включения в работу;
• уровень удовлетворенности персонала/клиентов — демонстрирует слабые места и потенциал для оптимизации базы.

Какие проблемы могут возникнуть при внедрении

Сложности, которые возникают при внедрении БЗ, типичны, но в этом есть и положительная сторона: для них существуют проверенные решения.

• Сопротивление изменениям. В силу привычки или отсутствия мотивации сотрудники могут неохотно пользоваться новой системой.

Решение: терпение и продуманная стратегия по донесению эффективности базы с активной демонстрацией ее преимуществ.

• Сложная навигация и неудобный интерфейс — частая причина того, что пользователи избегают взаимодействия с ней.

Решение: регулярный анализ метрик, тестирование интерфейсов, работа с обратной связью.

• Отсутствие менеджмента знаний. Если информация не обновляется или низкого качества, она бесполезна.

Решение: полноценное администрирование базы знаний с регулярной проверкой качества контента и назначением ответственных за его актуальность.

Шаг 6: Регулярное обновление и поддержка

Поддержание актуальности контента в корпоративной базе знаний — естественный процесс, и задумываться о решении данной задачи нужно уже на старте.

Рекомендации по обновлению и поддержке актуальности базы знаний:

Заключение

Актуальность, понятная структура и доступность — три принципа, о которых следует помнить, создавая корпоративную базу знаний, если вам нужна живая и функциональная система, а не пыльный архив для галочки.

Информация в базе знаний должна быть точной. Устаревшие или неверные данные приведут к разочарованию пользователей и подорвут доверие к ресурсу. Установите регулярный аудит содержимого, включая проверку наличия любых изменений в продуктах, услугах или политике компании, которые могут повлиять на качество контента.

Поощряйте сотрудников сообщать о любых несоответствиях или обновлениях, с которыми они сталкиваются. Рассмотрите возможность создания системы, в которой пользователи смогут отмечать устаревший или некорректный контент, что позволит им участвовать в поддержании качества вашей базы знаний.

Ищите способ организовать корпоративные коммуникации, собрав собственный опыт и знания в единую автоматизированную базу? Мы готовы помочь вам с выбором оптимального решения, внедрением или миграцией базы знаний. Подробнее здесь