Управление e-commerce *

Для начала немного контекста: мы с командой делаем сервис для бизнеса, и я иногда пишу тут, на Хабре, о каких-то успехах, провалах или просто своем опыте. Несколько лет назад писал про то, как наша PIM устроена внутри.

Она всё ещё устроена так же, но что-то необратимо изменилось. Мы активно развивали продукт, а он устаревал быстрее, чем мы его развивали. Это по моим ощущениям. Что с этим делать, я не понимал. А потом как понял. За несколько месяцев мы поменяли способ работы пользователей с системой — и это пошло на пользу и нам, и клиентам. Но не волнуйтесь, я по-прежнему не понимаю множество вещей.

Мы встроили ИИ-агента в нашу платформу и научили его работать самостоятельно. Например, он реально сам ищет информацию в интернете и создаёт карточки товаров на маркетплейсах.

Продуктовые команды в e‑commerce часто совершают одну и ту же ошибку — проектируют интерфейсы и логистические цепочки, опираясь исключительно на экономическую целесообразность. Однако реальное поведение пользователей диктуется факторами, лежащими далеко за пределами классических b2b‑моделей. Разбор кейса маркетплейса «Здравсити.ру» за девять месяцев 2026 года показывает, что на стыке привычного ритейла и цифровых платформ ключевую роль играет изменение привычек потребления, продиктованных фактором удобства.

Одним из заметных триггеров смещения спроса в онлайн стала тяга молодой аудитории к приватности при покупке деликатных товаров. Покупка средств контрацепции или тестов на беременность у кассы офлайн‑аптеки под прицелом взглядов для миллениалов и зумеров часто оборачивается психологическим дискомфортом. Выросшие в режиме «бесшовного быта» пользователи ценят автоматизацию и конфиденциальность. Вместо неловкого диалога у кассы они все чаще выбирают чат приложения, где дежурный специалист отвечает текстом, а сам заказ выдается в закрытом непрозрачном пакете.

Персональные ИИ-агенты дошли до покупок без человека, и первым громким конфликтом стал запрет: Amazon заблокировал агента Muse от Meta — подробности на GeekWire. Повод технический, а следствие — маркетинговое: веб-аналитика сайтов больше не понимает, кто к ним пришёл.

14 октября Госдума приняла во втором и третьем чтениях законопроект № 404786-8, который устанавливает новые правила IT-аутсорсинга и использования облачных сервисов на финансовом рынке.

Документ объемный - 159 страниц. И в нем немало интересного не только для банков, но и для IT-компаний, которые уже работают с финансовыми организациями или планируют выйти на этот рынок.

Главное изменение - банки смогут передавать сторонним исполнителям обработку информации ограниченного доступа, включая банковскую тайну и персональные данные клиентов. В предусмотренных законом случаях отдельное согласие клиентов на такую передачу и обработку не потребуется.

Речь не только о хранении информации. Подрядчикам смогут поручать ее сбор, систематизацию, обновление, использование, передачу и другие операции. При этом сведения, составляющие государственную тайну, исключены.

Но одновременно вводятся довольно жесткие требования к самим исполнителям.

Для банков основными подрядчиками смогут стать аккредитованные российские IT-компании и банки с универсальной лицензией, отвечающие установленным требованиям.

При этом одной IT-аккредитации будет недостаточно.

Предусмотрены ограничения по структуре собственности и контролю над исполнителем. В частности, более 50% голосов должны прямо или косвенно контролироваться государством, муниципальными образованиями либо гражданами РФ, не имеющими другого гражданства.

Информационные системы и их компоненты, используемые для обработки переданных данных, должны находиться на территории РФ.

Маркетплейсы, ФНС и трудовые отношения: что изменил закон о платформенной экономике

С 1 октября 2026 года изменились правила работы цифровых платформ.

Новые обязанности и штрафы, передача сведений в ФНС, риск признания отношений с исполнителями трудовыми - все это необходимо теперь учитывать.

О платформенной экономике я писала немного, когда проект только вносили в Госдуму (ссылка на пост), и подробнее - когда закон уже вступил в силу (ссылка на пост).

Регулирование затрагивает не только маркетплейсы. Под него попадают классифайды (платформы объявлений, где люди и компании размещают предложения о продаже товаров, поиске услуг, работы или недвижимости, а другие пользователи их просматривают), агрегаторы услуг и сервисы доставки, если они обеспечивают размещение предложений, заключение сделок и оплату.
Правительство уже утвердило критерии отнесения платформ к посредническим. Например, это количество пользователей из России, объём сделок и выручка платформы. ФНС создала отдельный контур информационного взаимодействия с такими платформами.

Не стоит доверять людям, которые обещают выполнить задачу после полной предоплаты: возможно, они действительно всё сделают, но есть риск, что они пропадут с деньгами и перестанут отвечать на звонки. Чтобы не полагаться на добросовестность контрагента, есть техническое решение. Это безопасная сделка — модель расчётов, которая исключает элемент доверия. 

В статье рассказываю, как работает платёжный сценарий с ролями, статусами, сроками, правилами выплат и обработкой спорных ситуаций. Привожу примеры, разбираю техническую интеграцию решения для безопасных сделок через API, настройку комиссий, URL-уведомлений и фискализации.

Продолжение серии «Автоматизация для новичков на примере малых предприятий».
В прошлой главе я уже продал Азизу CRM и разъяснил вам основные термины интеграторов ERP простым языком обывателя. Настало время вновь заглянуть в Непревзойдённую шаверму и познать чем же так важны Фефа и Фифа в пищевом бизнесе.

В условиях, когда автоматизация становится повсеместной, живой человеческий контакт без шаблонных скриптов «робота-автоответчика» превращается в преимущество бизнеса и инструмент удержания клиентов. Руководители сервисных служб сходятся во мнении: качественный сервис перестал быть лишь отделом для разбора жалоб, превратившись в генератор прибыли.

На V Всероссийском форуме «Контакт-центр 2026», который состоялся в Москве в конце сентября, эксперты обсудили вопросы трансформации клиентских сервисных служб. Главный инсайт рынка – роботы должны разгружать сотрудников на рутинных этапах, но в критические моменты удерживать покупателей способны только люди. Искреннее внимание в момент возникновения проблемы нивелирует негатив эффективнее любых промокодов.

Параллельно меняется и сам стандарт общения – базовым элементом ведения бизнеса становится полный запрет на шаблонные фразы. Когда операторы общаются исключительно вживую, используя сценарии лишь как гибкий каркас разговора, доверие к бренду растет.

Реальную жизнеспособность этой стратегии подтверждает кейс маркетплейса здоровья «Здравсити.ру». Руководитель клиентского сервиса компании Юрий Оносовский поделился результатами внедрения эмпатичного подхода в едином контакт-центре платформы. Для распределения нагрузки в компании развернуты три линии поддержки. Базовые вопросы закрывает автоматика, но сложные ситуации уходят на вторую линию для индивидуального ведения, при необходимости к разговору подключаются дежурные профессиональные фармацевты. В итоге 82% клиентов дозваниваются до оператора всего за 20 секунд, а 95% всех проблем решаются прямо во время первого звонка.

29 сентября на конференции unBoxed Amazon показал формат Branded Conversations. Бренд пишет бриф о своих товарах, и ассистент Alexa for Shopping опирается на него, когда объясняет покупателю, чем одна модель отличается от другой. До сих пор бренды платили за место рядом с ответом ИИ. Теперь можно оплатить кусок самого объяснения.

Для тех, кто занимается продвижением в нейросетях, тут два вопроса: что делать с открытыми моделями, где брифа нет, и как измерять видимость, когда часть ответов куплена.

Производитель косметики, шесть кабинетов на Wildberries и Ozon, оборот около 45 млн ₽ в месяц. За шесть недель команда маркетплейсов из шести человек запустила 26 автоматизаций — по плану внедрения было три. Выручка за то же время выросла на 49 %, и ниже я объясню, почему мы не записываем этот рост на счёт ИИ.

В разборе — как устроен корпоративный ИИ-контур, откуда взялись 26 автоматизаций, что ИИ нашёл в данных компании (включая ключ доступа к финансам всех кабинетов, лежавший по публичной ссылке), как мы мерили эффект и что не получилось. Это промежуточный замер: 11 августа — 22 сентября 2026 года. Повторный — через три месяца.

Допустим, мы занимаемся GEO-продвижением, улучшением присутствия бизнеса в ответах нейросетей, и отлично сделали свою работу. Среди рекомендованных моделей появляется именно нужная нам модель De’Longhi.

Можно праздновать? Рановато. Человек копирует название модели, находит ее на маркетплейсе на 5% дешевле и покупает там.

Нейросеть убедительно порекомендовала наш товар, а продажу получил другой продавец. Тут и начинает раскрываться вся сложность продвижения в ИИ именно для e-commerce.

Сегодня я вёл бизнес из чёрного окна: терминал, мигающий курсор и ИИ-агент, который сам ходит по сайтам и жмёт кнопки. Разбираю, почему сайты открывают всё реже, что будет с покупками и какие интерфейсы люди продолжат открывать сами.

Рассуждение о том, почему в российском региональном бизнесе направление IT покупают как трактор (как выражение формы нового, модного, молодёжного), а пашут по-прежнему на лошади. Также о том, почему статус и должность субъекта порой не говорят ничего о его фактических способностях. Порой даже говорят о противоположном, что ему максимум двор мести, но даже там толк нужен, и вряд ли условный дядя начальник справится с этой задачей. Снова начнут сказки рассказывать и в духе «предпринимательской природы» паразитировать на чужом труде, забирая лавры себе, собственно, как часто и происходит.

8 сентября Ozon отключил метод финансовых операций — через два месяца после анонсированной даты, без сигнала в самом API. Синк это заметил сразу, я — через две недели. Разбираю, чем заменять, где в новом API яма на 1,2 % и почему зелёный мониторинг ничего не значит.

Привет. Меня зовут Шынгыраа Кызын, я продакт‑менеджер, в моей зоне ответственности — сценарии, с которыми покупатель сталкивается после оформления заказа: изменение его состава, добавление товаров, статусы и время доставки, а также связанные с этим пользовательские и бизнес‑метрики.

Когда работаешь над продуктом, гипотезы появляются постоянно. Что‑то замечаешь сама, что‑то подсвечивают коллеги, где‑то приходит обратная связь от пользователей — и вот уже есть идея, которую хочется взять в работу.

Проблема в том, что сама по себе хорошая идея ещё не означает, что именно её сейчас стоит делать. Например, у наших покупателей есть вполне реальная боль: им неудобно повторять предыдущий заказ и заново добавлять товары. Можно увидеть эту проблему, придумать решение, провести A/B‑тест и даже получить статистически значимый результат.

Но это всё ещё не значит, что мы выбрали правильную задачу, потому что одновременно в продукте могут существовать другие проблемы, которые сильнее влияют на пользователя и бизнес. При этом любая задача конкурирует с другими возможностями продукта за один и тот же ограниченный ресурс команды. Поэтому вопрос не только в том, полезна ли конкретная идея, но и в том, является ли она лучшим местом, куда сейчас стоит вложить этот ресурс.

В нашем случае среди ключевых болей оказались отсутствие товаров на этапе сборки, непонимание, когда приедет заказ, и сложности с редактированием состава уже оформленного заказа. Если не видеть продукт целиком, можно очень хорошо решить не самую важную проблему.

Меня зовут Павел Седаков, я директор и сооснователь «Оджетто». 18 лет наша компания занимается eCommerce, и все эти годы мы работаем прицельно с энтерпрайз-сегментом. В этой статье я расскажу, почему проекты идут не по плану и как Composable Commerce может это поменять. Заодно покажу, как это выглядит в реальной сборке: что за платформа появилась у нас и почему именно такая.

Итог по кабинету сходится с отчётом Wildberries до копейки, а прибыль по артикулам посчитана неверно. Разбираю, почему совпадение «сверху» ничего не доказывает, как устроена сверка двумя независимыми источниками, какие инварианты ловят ошибки по товарам, и где мой движок ошибался: чужая колонка, потерянный знак, файл, который врёт о своём размере.

3 сентября Верховный Суд РФ утвердил Концепцию внедрения технологий искусственного интеллекта в судопроизводство.

К 2030 году более 95% судей должны постоянно использовать ИИ-сервисы в работе. Звучит как фантастика)

Что будет делать ИИ

Обработка документов. Автоматическая регистрация входящих, проверка комплектности, определение категории дела и подсудности, проверка приложений, калькулятор госпошлины.

Плюс предварительная оценка рисков для заявителя - вероятный исход по типовой категории, без предсказания решения по конкретному делу.

Классификация дел. Автоматическая сортировка по категориям и сложности, распределение между судьями с учётом нагрузки и специализации.

Поддержка заседания. Автоматическое протоколирование с распознаванием речи и идентификацией говорящего, перевод в реальном времени, предоставление судье релевантных норм и практики прямо по ходу заседания.

И самое интересное:

Анализ материалов. Системный анализ позиций сторон, выявление доводов и противоречий, краткое резюме иска и возражений, хронология событий, справка для судьи перед заседанием.

Поиск по практике. Поиск по базе судебных актов с учётом не только категории, но и специфических обстоятельств. С ранжированием по релевантности и фильтрами.

Предупреждение об отклонении от практики. Сравнение проекта решения с позициями ВС РФ и аналогичными делами, выявление противоречий, предупреждение судьи о возможных ошибках.

Помощь в назначении наказания. Анализ обстоятельств, смягчающих и отягчающих, статистика по аналогичным делам, проверка квалификации с учётом повторности.

Клиент нажал «Оплатить», деньги списались, а статус заказа не обновился. Вебхук не пришёл, пришёл трижды или пришёл с несовпадающей подписью. Покупатель ждёт подтверждения, менеджер не видит заказа, а вы разбираетесь, что пошло не так.

В документации платёжных сервисов обычно описывают только идеальный сценарий. А что делать, когда запросы дублируются, клиент закрыл страницу до редиректа или платёж завис в статусе PENDING? В статье — об архитектуре приёма платежей: от создания заказа до фискального чека. С примерами кода, схемами и разбором граничных случаев, которые не описаны в документации.

Небольшое отступление. За годы работы в IT я видел очень много коммерческих предложений коллег: красивых, пестрых, прекрасных и ужасных. Максимально крутые — это сочетание контента, персонализации и дизайна.

Хотелось отдельно рассказать о структуре КП, которую мы используем, но в целом мы придерживаемся вечной классики — написанная давным-давно Андреем Тереховым, текст можно найти на Хабре. В целом мы придерживаемся этой структуры, пытаемся отказаться от PDF и перейти на цифровые носители. Туда можно и видео прикрутить и интерактив, но пока королями здесь остаются PDF и Эксель. 

Но сегодня не об этом. 

Элементом любого КП является смета. В целом они есть практически везде, без разницы, работает вы в продукте, агентстве, веб-студии и т.д.

У кого-то смета занимает одну страницу, у кого-то Excel растягивается на несколько десятков вкладок. Где-то заказчику показывают только итоговую сумму, а где-то можно найти часы аналитика, ставку программиста, загрузку дизайнера и чуть ли не количество созвонов.

У каждого подхода есть свои причины.

Но важнее всего то, что смета должна помочь заказчику сравнить предложения подрядчиков. По ней заказчик пытается понять сразу несколько вещей: что именно он покупает, из чего складывается бюджет, насколько предложение сопоставимо с другими подрядчиками и где могут появиться дополнительные расходы.

Допустим, у одного подрядчика проект стоит 7 млн, у другого — 10 млн. Кажется, что выбор очевиден. Но если в первой смете нет части интеграций и тестирования, то сравнивать 7 и 10 млн бессмысленно. Поэтому я бы смотрел сначала на состав работ.