AI-трансформация в E-commerce: какие технологии и специалисты драйвят бизнес

Интересно?
Делимся бесплатно!
Рынок мобильной разработки в 2024
Команда Lucky Hunter подготовила эксклюзивное исследование рынка мобильной разработки в 2024 году.

Подробный анализ по грейдам: Middle и Senior; стекам: iOS, Android, Flutter; странам: Россия, Казахстан, Грузия, Сербия и Узбекистан
Android
iOS
Flutter
16.09.2024
Искусственный интеллект беспощадно захватывает мир. Он успел коварно внедриться практически в каждую отрасль, в том числе и в E-commerce. И хотя мировые техногиганты здесь ожидаемо лидируют, в AI-гонку активно включились и небольшие компании. Ведь тот, кто не успеет попасть в ногу со стремительно меняющимися технологиями, рискует навсегда остаться в аутсайдерах рынка.
AI-трансформация в E-commerce
Как компании используют ML и Gen AI для решения бизнес-задач. По данным Statista
Чтобы быть в тренде, предлагаю посмотреть на использование искусственного интеллекта в E-commerce с позиции HR. Разберем направления и задачи онлайн-коммерции, которые способен закрыть ИИ. А, главное, каких специалистов для этого нанимать, и как это правильно делать.

Человек, подвинься!
Какие задачи решает ИИ в E-commerce

Современный бизнес твердо стал на путь минимизации ручного труда и сокращает затраты на human resources где только возможно. И главный помощник здесь, конечно, искусственный интеллект.

Наиболее интенсивно в E-comm применяются следующие AI-технологии:
  • NLP (обработка естественного языка);
  • Computer Vision;
  • генеративный AI;
  • классический Machine Learning, в том числе прогнозирование, рекомендательные системы, анализ данных и поведения клиентов.

С помощью этих инструментов бизнес закрывает самые разные задачи — как рутинные, так и из области смелых решений и технологий завтрашнего дня.
AI-технологии в E-Commerce
AI-технологии в E-Commerce по даннным Lucky Hunter
Основные направления:
  • Прогнозирование продаж и оптимизация поставок
    Использует исторические данные, тенденции рынка и модели спроса. Позволяет онлайн-магазинам избегать лишних расходов и запасов, но при этом гарантировать удовлетворение спроса.
  • Оптимизация доставки
    Учитывая все параметры маршрутов с помощью ИИ, можно снизить стоимость доставки на 30%. Дополнительные бонусы: повышение качества обслуживания клиентов, уменьшение углеродного следа.
  • Тюнинг цен
    С помощью ML можно выстроить систему динамического ценообразования, когда цены на онлайн-площадках своевременно апдейтятся в условиях постоянно меняющегося рынка.
  • Персонализация и гиперперсонализация рекомендаций
    Для E-comm рекомендательные системы на основе предыдущих покупок и похожих товаров — давно уже не новость. Но тренд 2024 года выводит эту систему на новый уровень. Гиперперсонализация позволяет дополнительно учитывать больше индивидуальных данных покупателя: предпочтительные фильтры (цвет, размер), история просмотров, поведение в реальном времени.
AI-трансформация в E-commerce: отношение потребителей к персонализации рекомендаций
Отношение потребителей к персонализации рекомендаций. По данным Scispace
  • Максимальная персонализация маркетинга
    Усиленные возможностями AI, рекламные кампании попадают в предпочтения покупателя как в яблочко. Для бизнеса это означает высокий уровень удержания клиента и рост рентабельности инвестиций.
  • Anti-Fraud Protection
    Один из самых горячих трендов в E-commerce, благодаря которому можно автоматизировать выявление мошеннических операций и защитить данные клиентов.
  • Визуальный поиск
    Область компьютерного зрения, позволяющая осуществлять поиск не через текстовый запрос, а по изображениям. Очень актуально для поиска похожих товаров.
  • Дополненная реальность
    Решения, которые все еще выглядят немного фантастически. Однако уже сегодня покупатели могут попробовать виртуальную примерку одежды, аксессуаров и косметики, а также оценить, как будет смотреться новая мебель в их текущем интерьере.
  • Виртуальные помощники
    Современные чат-боты и голосовые помощники позволяют закрыть основные запросы клиентов E-comm в режиме реального времени. Что повышает лояльность покупателей и минимизирует затраты на “человеческую” службу поддержки.
  • Генерация контента
    Генеративный AI на пике популярности, и многие маркетплейсы успешно внедрили создание описаний и фонов для товаров с помощью искусственного интеллекта.
AI-трансформация в E-commerce: рост доли рынка электронной коммерции в разбивке по регионам в 2023 году
Рост доли рынка электронной коммерции в разбивке по регионам в 2023 году. По данным Precedence Research
  • Автоматизация складских процессов
    Технологии компьютерного зрения уже активно используются на складах E-comm гигантов для распознавания, сортировки и упаковки товаров. Это не только экономит ручной труд, но также повышает скорость работы и снижает количество ошибок.
  • Управление брендом и репутацией
    На ИИ можно успешно повесить мониторинг отзывов о продуктах и бренде, а также их анализ и даже отработку. То есть, скинуть всю текучку, а маркетологам оставить более сложные творческие задачи.

Человек, ты все еще нужен!
Какие AI-специалисты востребованы в E-commerce

Как в 19 веке английские ткачи массово остались без работы благодаря появлению ткацких машин, так и многие современные профессии находятся под угрозой из-за активного развития искусственного интеллекта. Общество всерьез опасается этого и, возможно, небезосновательно.
AI-трансформация в E-commerce: Что люди думают о том, как AI повлияет на их работу
Что люди думают о том, как AI повлияет на их работу. По данным HAI
Но специалисты по разработке, настройке и внедрению ИИ пока что могут спать спокойно, сейчас они популярны как никогда. И это неуклонно растущий тренд!

Согласно аналитике Lucky Hunter, наиболее востребованными специалистами по искусственному интеллекту в E-commerce являются:
  • Data Scientist (R&D)
    Роль: Анализ больших данных, исследования, генерация гипотез и создание предиктивных моделей с целью формирования выводов и рекомендаций для развития бизнеса.
    Пример задачи: Прогнозирование модели спроса и интерпретация данных.
    Стек: ML, Python, Pandas, SQL, R.
  • ML Engineer
    Роль: Разработка, настройка и развертывание моделей машинного обучения в проде.
    Пример задачи: Построение системы рекомендаций и ее интеграция в платформу E-commerce.
    Стек: ML, Python, PyTorch, Scikit-learn, TensorFlow, Docker, Kubernetes.
  • NLP Developer
    Роль: Обработка естественного языка, создание и интеграция продуктовых решений на основе NLP.
    Пример задачи: Разработка и тюнинг чат-бота для поддержки клиентов.
    Стек: Python, BERT, GPT, SpaCy, NLTK.
  • Computer Vision Engineer
    Роль: Разработка систем распознавания и анализа различных изображений и видео.
    Пример задачи: Создание инструмента визуального поиска по загруженной фотографии.
    Стек: Python, OpenCV, TensorFlow, Keras.
  • Generative AI Developer
    Роль: Разработка и внедрение нейросетей, генерирующих новый контент различных форматов (текст, аудио, видео).
    Пример задачи: Создание нейросети для автоматической генерации описаний товаров.
    Стек: Python, TensorFlow, PyTorch, GAN, Transformers, VAE.
  • Data Analytic
    Роль: Анализ больших данных, построение отчетов и визуализации для понимания ключевых бизнес-метрик.
    Пример задачи: Создание аналитического инструмента для отслеживания поведения покупателей на E-comm платформе.
    Стек: SQL, Python, Power BI, Tableau.
  • ML Ops Engineer
    Роль: Внедрение и поддержка ML-моделей на проде, включая оптимизацию инфраструктуры и обеспечение стабильной работы системы.
    Пример задачи: Настройка облачного решения для системы рекомендаций товаров.
    Стек: Docker, Kubernetes, AWS, GCP.
  • Marketing Automation Engineer
    Роль: Использование ML-алгоритмов для автоматизации маркетинговых кампаний, настройки персонализации предложений.
    Пример задачи: Написание алгоритма автоматизации персонализированной email-рассылки.
    Стек: Маркетинговые платформы с AI-интеграцией, Python, SQL.
  • AI Security Engineer
    Роль: Использование технологий ИИ для предотвращения угроз кибербезопасности, анализа и обеспечения сохранности данных.
    Пример задачи: Создание и поддержка системы защиты конфиденциальности данных покупателей.
    Стек: Python, Splunk, ELK Stack, Wireshark, Anomaly Detection Models, OpenSSL.
AI-трансформация в E-commerce: Профессии
Какие AI-специалисты востребованы в E-commerce. По данным Lucky Hunter

Особенности рекрутинга

Теперь перейдем к самому главному — поиску и найму AI-специалистов, незаменимых для динамично развивающегося E-commerce проекта.

Сложности рынка

Даже очень крупные компании нередко сталкиваются с трудностями в процессе рекрутинга IT-талантов. Для небольшого бизнеса или развивающегося стартапа эта задача еще больше усложняется. Обычно ни у тех, ни у других нет штатных рекрутеров с достаточно высоким уровнем экспертности. А без экспертизы здесь никуда!
С чем придется столкнуться рекрутеру при поиске ИИ-специалистов для E-comm:
  • Спрос намного выше предложения
    Сфера AI бешено развивается, и темпы подготовки кадров не успевают за ней угнаться. И хотя в последние годы увеличилось количество выпускников по ИИ-специальностям, большинство из них еще не обладает опытом, которого ждут потенциальные работодатели.
  • Круговорот компаний и специалистов
    На локальных рынках E-commerce не так много крупных игроков. Поэтому чаще всего получается, что профессионалов с нужным опытом приходится хантить у конкурентов. А потом конкуренты хантят кого-нибудь у вас, и так по кругу. Разумеется, каждый найм сопровождается для специалиста улучшением условий, а компании вкладываются все больше и больше.
AI-трансформация в E-commerce: ТОП e-comm по капитализации
ТОП e-comm по капитализации. По данным CompaniesMarketCup
  • Драки за топовых специалистов
    Предыдущие пункты приводят к тому, что самые крутые специалисты пользуются огромным спросом, но обязательно уже “кем-то заняты”. И чтобы переманить такого профи, приходится приложить много усилий. Большинство айтишников не горит желанием менять шило на мыло, и уговорить их перейти в другую компанию можно только с помощью очень заманчивого предложения.
  • Кого хочу — не знаю
    Проблема, особенно актуальная для стартапов и небольших проектов. Нередко даже C-level менеджеры компании не могут точно определить профиль нужного специалиста, а штатный рекрутер — тем более. Просто есть желание внедрить в процессы искусственный интеллект, а какой конкретно разработчик для этого нужен и с каким стеком — установить намного сложнее, для этого требуется глубокое понимание рынка IT HR.
  • Нерелевантные скиллы
    Большинство компаний хотело бы нанять IT-специалиста, который уже успешно внедрил то, что им требуется. Желательно в той же сфере, а в идеале — в аналогичном проекте. По статистике таких профессионалов в принципе мало на рынке, к тому же заинтересовать их обычно нелегко. Остальные же кандидаты могут не иметь достаточной экспертизы в нужной сфере, ограничиваясь теорией и фрагментарным опытом.
  • Оценка soft skills
    Прошло время нелюдимых прогеров, которые кодят намного лучше, чем разговаривают. Современные компании все больше и больше обращают внимание на soft skills. Сегодня даже от глубочайших технарей требуют наличия продуктового мышления и умения органично вписаться в команду. Причем для разного уровня бизнеса эти скиллы различаются.

    IT-мастодонты хотят кандидатов с корпоративным майндсетом, которые смогут бесшовно встроиться в текущие процессы и умеют экологично коммуницировать. Стартапы же больше всего зациклены на “горящих глазах” — это, без шуток, одно из ключевых требований для большинства их вакансий.
Более 7 лет Lucky Hunter соединяет топовых IT специалистов с международными компаниями и стартапами

Ищете IT специалиста в команду?

Секреты успешного найма

На первый взгляд кажется, что перечисленные трудности найма практически непреодолимы, и найти нужного профессионала в сфере ИИ — сродни чуду. Подтверждаем, это задачка со звездочкой. Но разрешимая!

Наши коллеги — Head of IT Recruitment Мария Рейимбаева и Lead IT Recruiter Валерия Соболева — щедро делятся лайфхаками, как им удается успешно нанимать AI-специалистов в E-comm:
  • Расширение географии поиска
    В последние годы удаленка бодро шагает по миру, а потому границы регионов и стран ощутимо размылись. Поэтому при сложностях с наймом редких и востребованных айтишников первое, что стоит рассмотреть — поиск за пределами локального рынка. Особенно эффективным может оказаться рекрутинг в развивающихся странах: на удаленку можно найти IT-таланты за очень разумные деньги, а если нужна релокация — в регионах с неблагополучной экономикой обязательно будут желающие.
  • Умение найти подход к топ-специалистам
    Если речь идет о хантинге разработчиков из компании-конкурента, то основная цель — понять, что может их заинтересовать, а затем умело давить на эти точки. Кому-то из разработчиков достаточно предложить более высокую компенсацию (не только зарплата, но также опционы, релокационный пакет и так далее). Однако самых крутых обычно можно зацепить только предложением интересных задач и профессионального развития. И тут очень важно точно определить, что именно является приоритетом кандидата.
  • Гибкое сотрудничество с нанимающими менеджерами
    Процесс рекрутинга — это всегда партнерство, где важная роль отводится не только рекрутеру и кандидатам, но и нанимателю. Достичь максимального результата можно только тогда, когда нанимающие менеджеры активно вносят правки в свои требования и апгрейдят условия, если того требует рынок.
  • Постоянное наращивание экспертизы рекрутера
    Нередко кандидаты, чтобы попасть на желаемую позицию, приписывают себе отсутствующие скиллы. А вчерашние выпускники многочисленных IT-курсов беззастенчиво добавляют себе годы опыта. Обеим категориям иногда удается успешно проходить собеседования и даже устраиваться на позиции, до которых их квалификация сильно не дотягивает. Да и в целом, в мире AI-технологий происходит невероятное количество изменений: еще вчера были популярны одни фреймворки и инструменты, а сегодня — о них почти забыли и начали активно использовать совсем другие. Поэтому IT-рекрутеру нужно постоянно растить свою экспертность и разбираться в свежих тенденциях.
  • Главное оружие — психология
    Пригождается рекрутеру на любом этапе: чтение между строк в резюме, выявление мотивации кандидата и оценка его soft skills. Особенно важен психологический подход при холодном поиске, когда идет хантинг специалистов, изначально не заинтересованных в смене работы.

Заключение

Мы в Lucky Hunter ни на секунду не сомневаемся (и мировые эксперты с нами согласны!), что будущее E-Commerce — за инновационными AI-решениями, способными максимально автоматизировать текущие процессы и поднять пользовательские метрики до небес. Ключ к успеху в этом динамичном бизнесе — вовремя адаптироваться к новым трендам и технологиям. И, конечно, привлекать талантливых IT-специалистов, которые будут эти технологии внедрять и усовершенствовать.

Поделиться
Ольга Махина
Контент-менеджер в Lucky Hunter
Свяжитесь с нами — закроем даже самую сложную и редкую вакансию!
Найдём,
пока другие ищут!

Новые статьи