В эпоху, когда каждый клик на сайте может означать будущий заказ, мы в Any всё чаще видим, как персонализация перестаёт быть «дополнительной функцией» и превращается в двигатель роста онлайн-ритейла. История «Стройпарк» — как раз из таких.
За один месяц благодаря новой механике товарных рекомендаций на базе anyRecs и технологий больших языковых моделей (LLM) компания увеличила выручку от блока рекомендаций более чем втрое, а конверсия выросла двузначными темпами. Но начнём по порядку.
За один месяц благодаря новой механике товарных рекомендаций на базе anyRecs и технологий больших языковых моделей (LLM) компания увеличила выручку от блока рекомендаций более чем втрое, а конверсия выросла двузначными темпами. Но начнём по порядку.
Состояние рынка DIY: когда AI становится нормой, а не экспериментом
В 2025 году онлайн‑продажи в сегменте DIY и строительных материалов выросли даже быстрее рынка eCommerce— примерно на 27%, и теперь занимают около 8,6% от общего оборота eCommerce.
Согласно отчёту Data Insight «Российская интернет‑торговля 2025», более 65% покупателей ожидают, что сайт предложит им релевантные рекомендации, основанные не просто на прошлых покупках, а на логике выбора. Покупатели хотят, чтобы магазин понимал их задачу — не только «что купить», но и зачем.
Отраслевые аналитики, включая Infoline‑Analytics и РБК Тренды, отмечают, что AI‑персонализация стала ключевым драйвером продаж: уже каждый второй крупный ритейлер в России внедрил системы на основе больших языковых моделей или генеративных AI‑механик в товарные рекомендации.
По данным Retail.ru, лидеры рынка DIY (включая OBI и Leroy Merlin) активно инвестируют в рекомендации, чтобы увеличивать долю cross‑sell и удерживать клиента.
AI‑рекомендации перестали быть инновацией — они стали стандартом. Для ритейлеров это не просто шаг в тренд, а возможность опережать конкурентов — если использовать искусственный интеллект ради конкретных бизнес‑результатов.
Согласно отчёту Data Insight «Российская интернет‑торговля 2025», более 65% покупателей ожидают, что сайт предложит им релевантные рекомендации, основанные не просто на прошлых покупках, а на логике выбора. Покупатели хотят, чтобы магазин понимал их задачу — не только «что купить», но и зачем.
Отраслевые аналитики, включая Infoline‑Analytics и РБК Тренды, отмечают, что AI‑персонализация стала ключевым драйвером продаж: уже каждый второй крупный ритейлер в России внедрил системы на основе больших языковых моделей или генеративных AI‑механик в товарные рекомендации.
По данным Retail.ru, лидеры рынка DIY (включая OBI и Leroy Merlin) активно инвестируют в рекомендации, чтобы увеличивать долю cross‑sell и удерживать клиента.
AI‑рекомендации перестали быть инновацией — они стали стандартом. Для ритейлеров это не просто шаг в тренд, а возможность опережать конкурентов — если использовать искусственный интеллект ради конкретных бизнес‑результатов.
AI, который понимает по‑человечески
Команда «Стройпарк» давно использовала блок «С этим товаром покупают». Но AI‑алгоритмы не стоят на месте, и мы предложили партнёру внедрить новые технологии, которые будут учитывать не только статистику предыдущих покупок.
Решением стал механизм кросс‑селл на основе LLM, встроенный в продукт anyRecs. Мы обучили нейросеть получать информацию о товаре и порождать осмысленные предложения:
модель искусственного интеллекта (большая языковая модель, или LLM) генерирует запросы вида «что логично купить к этому товару», затем они переводятся в векторное пространство, и система ищет релевантные позиции в каталоге клиента. Например, для дрели — сверла, биты, перчатки мастера.
«Раньше рекомендательная система подглядывала за прошлым, теперь она смотрит вперёд», — отмечает Яна Бандеро, аккаунт-менеджер Any. — «Мы фактически сделали для онлайн-ритейла сервис „подсказок со смыслом“».
Главный плюс подхода — автономность: даже если у клиента нет достаточно истории продаж, LLM сгенерирует реалистичные ассоциации, и мерчандайзеры не тратят часы на ручные настройки.
Решением стал механизм кросс‑селл на основе LLM, встроенный в продукт anyRecs. Мы обучили нейросеть получать информацию о товаре и порождать осмысленные предложения:
модель искусственного интеллекта (большая языковая модель, или LLM) генерирует запросы вида «что логично купить к этому товару», затем они переводятся в векторное пространство, и система ищет релевантные позиции в каталоге клиента. Например, для дрели — сверла, биты, перчатки мастера.
«Раньше рекомендательная система подглядывала за прошлым, теперь она смотрит вперёд», — отмечает Яна Бандеро, аккаунт-менеджер Any. — «Мы фактически сделали для онлайн-ритейла сервис „подсказок со смыслом“».
Главный плюс подхода — автономность: даже если у клиента нет достаточно истории продаж, LLM сгенерирует реалистичные ассоциации, и мерчандайзеры не тратят часы на ручные настройки.
Цифры, которыми можно гордиться
Результаты не заставили себя ждать. Мы замеряли показатели до и после внедрения — с 1 по 14 сентября и с 13 по 26 октября 2025 года, уже после запуска новой модели.
В результате все ключевые показатели продемонстрировали значительный рост:
Показы: +110,7%
Просмотры: +75,8%
Клики: +129,1%
Добавления в корзину: +117,7%
Заказы: +138,9%
Выручка: +202,2%
Даже CTR (click‑through rate — отношение числа кликов к числу показов) вырос на 30,3%.
Когда данные превращаются в стратегию
Сила LLM‑кросс‑селла — не только в росте показателей. Мы получили гибкий способ управления смыслом. Так, к наборам для барбекю в июне нейросеть подбирает не случайные аксессуары, а перчатки, уголь и решётки. К товарам для ремонта осенью — утеплители и герметики. В каждой подборке чувствуется логика, а не случайность.
Что дальше: магия персонализации без волшебной палочки
Мы в Any убеждены: эпоха «слепых» рекомендаций, построенных на статистике кликов, уходит. На смену приходит персонализация, которая понимает человеческие мотивы и помогает бизнесу расти.
История «Стройпарк» важна не только цифрами — она показывает, как ритейлер может встроить передовой AI‑инструмент в реальные бизнес‑процессы. Мы видим в этом направление будущего для всего российского eCommerce: умные, прозрачные и объяснимые рекомендации, которые делают покупки проще, а обороты — выше.
История «Стройпарк» важна не только цифрами — она показывает, как ритейлер может встроить передовой AI‑инструмент в реальные бизнес‑процессы. Мы видим в этом направление будущего для всего российского eCommerce: умные, прозрачные и объяснимые рекомендации, которые делают покупки проще, а обороты — выше.
В двух словах о главном
Мы помогли «Стройпарк» перейти от алгоритмов, зависимых от данных, к технологии, способной понимать смысл товаров.
Результат — рост ключевых метрик на 75−200% уже в первый месяц и экономия труда мерчандайзеров.
Когда искусственный интеллект начинает мыслить как человек, бизнес получает не просто инструменты продаж, а настоящих цифровых советников. И именно это мы в Any считаем новой нормой для персонализации будущего.
Результат — рост ключевых метрик на 75−200% уже в первый месяц и экономия труда мерчандайзеров.
Когда искусственный интеллект начинает мыслить как человек, бизнес получает не просто инструменты продаж, а настоящих цифровых советников. И именно это мы в Any считаем новой нормой для персонализации будущего.
Расскажем как повысить выручку в вашем интернет-магазине
