Российский онлайн-рынок продуктов входит в фазу, где конкуренция всё чаще идёт не за ассортимент как таковой, а за скорость выбора и удобство сценария покупки. В 2026 году сервис доставки «Купер» планирует внедрить ИИ-помощника GigaChat, чтобы ускорить поиск товаров, формирование корзины и дать пользователю персональные подсказки — от рекомендаций до рецептов.
Что именно меняется
Интеграция ИИ-помощника в сервис ориентирована на несколько типовых задач покупателя:
-
быстрее находить нужные позиции в широком ассортименте;
-
получать персональные рекомендации;
-
подбирать идеи блюд и рецепты;
-
собирать корзину более осознанно — с меньшим количеством «пустых» кликов и возвратов назад.
По сути, речь о переходе от «каталога и фильтров» к управлению покупкой через диалог и подсказки в момент принятия решения.
Почему ИИ в e-grocery становится инфраструктурой, а не «фичей»
В продуктовой доставке цена ошибки высока: неправильный товар, неудачная замена, лишняя позиция или забытый ингредиент — это не просто недовольство, а рост обращений, возвратов и затрат на поддержку. Алгоритмы персонализации помогают снижать этот «операционный шум» за счёт:
-
более точной выдачи релевантных товаров;
-
сокращения времени до оформления заказа;
-
стандартизации сценариев повторной покупки.
Компания прямо связывает будущее e-grocery с алгоритмами, которые способны прогнозировать потребности и предлагать готовые решения ещё до того, как пользователь начнёт поиск.
Что известно о планах внедрения
О намерении интегрировать ИИ-помощника рассказал Николай Бруяка, директор по развитию B2C сервиса доставки, на отраслевой сессии в рамках «Продэкспо 2026»:
«Новый функционал ускорит процесс поиска нужных позиций и формирование корзины».
Эта формулировка важна: фокус сделан не на «вау-эффекте», а на измеримой экономике пользовательского пути — скорости и конверсии.
Эволюция: от предсобранной корзины к диалогу
Ранее в сервисе появилась функция предсобранной корзины: она автоматически формируется на основе прошлых покупок с помощью ML-модели. По данным аналитиков сервиса, ей воспользовались около 50% клиентов.
Компания также отмечает, что решение упростило оформление заказа и сократило время сборки продуктов с 20 минут до одной.
Логика следующего шага понятна: если «умная корзина» закрывает повторяемые покупки, то диалоговый помощник должен помогать в ситуациях выбора — когда нужно сравнить варианты, подобрать замену, «собрать ужин» из ингредиентов или быстро найти нужное среди множества SKU.
Практический смысл для логистики и операционной модели
Для e-grocery такие инициативы обычно дают эффект в трёх узлах цепочки:
-
Сокращение времени до оформления заказа — меньше «пустого» сёрфинга, выше предсказуемость спроса в течение дня.
-
Рост качества корзины — меньше отмен и корректировок, а значит ниже нагрузка на поддержку и «пересборку».
-
Стабилизация сборки — когда корзина точнее, сборщику проще отрабатывать заказ без лишних замен и уточнений, а это напрямую влияет на SLA последней мили.
Вывод
Интеграция GigaChat — это переход к более зрелой модели e-grocery, где алгоритмы не просто подсказывают «что купить», а сокращают путь пользователя от потребности до заказа. Для рынка это сигнал: следующий виток конкуренции будет определяться тем, кто быстрее превращает персонализацию в операционную эффективность — в приложении, на сборке и на доставке.
