У Starbucks есть решение для неуверенных в себе любителей кофе, столкнувшихся с поистине головокружительным количеством вариантов: просто позвольте программе сделать выбор за вас.
Сеть из Сиэтла тестирует бета-приложение на ChatGPT, которое помогает пользователям находить напитки, основываясь исключительно на ощущениях и догадках, объявила компания в среду, отмечая еще один шаг в попытке американских компаний сделать коммерцию менее похожей на поиск по меню для клиентов.
Бета-приложение интегрировано непосредственно в ChatGPT, где пользователи могут ввести сообщение, описывающее их потребности и желания, связанные с кофеином. Например, просьба «что-нибудь сладкое и ореховое» может привести к рекомендации фисташкового латте. Пользователи также могут загружать фотографии и спрашивать приложение, какие напитки эстетически дополнят их одежду или обстановку.
Starbucks присоединяется к службам розничной торговли и бронирования путешествий, которые уже внедрили аналогичные функции, предлагающие пользователям персонализированные рекомендации. Компании пытаются постепенно уменьшить бремя выбора, связанное с покупками, путешествиями и едой, но, освобождая клиентов от принятия решений, компании могут столкнуться с некоторыми неожиданными рисками.
Возьмите Walmart в качестве примера. В прошлом году компания объявила о партнерстве с OpenAI, которое позволит некоторым клиентам приобретать продукты в Walmart и платить напрямую через ChatGPT. Программа впервые была доступна примерно для 200 000 продуктов Walmart, и руководители стали внимательно следить за коэффициентами конверсии, процентом покупателей, которые в конечном итоге совершают покупку.
Суд провалился. Согласно отчету Wired, опубликованному в прошлом месяце, конверсия для продуктов, предложенных ChatGPT, была в три раза ниже для товаров, которые необходимо было приобрести через приложение, чем для продуктов, которые требовали перехода на главный сайт Walmart.
Компания решила включить в ChatGPT своего собственного чат-бота с искусственным интеллектом, чтобы упростить процедуры, но покупатели, похоже, по-прежнему ценят процесс принятия решений, сопровождающий покупки. Дэниел Данкер, руководитель, который курирует продукты искусственного интеллекта в Walmart, рассказал Wired, что одним из недостатков эксперимента было то, что покупатели склонны покупать аксессуары в дополнение к своим основным покупкам.
Открытие или повторение
Приложение Starbucks будет отличаться тем, что пользователи не смогут совершать покупки напрямую через ChatGPT, но оно все равно может изменить способ, которым потребители находят свой следующий любимый товар, возможно, в худшую сторону.
Некоторые исследования показали, что рекомендации ИИ могут даже снизить удовольствие от просмотра покупок. Исследование, проведенное в 2025 году китайским университетом и опубликованное в журнале Advances in Consumer Research, показало, что предложения, генерируемые искусственным интеллектом на платформах электронной коммерции, на самом деле имеют тенденцию вызывать более негативные чувства среди покупателей. Хотя некоторые пользователи оценили большую простоту, многие сообщили, что чувствовали себя в ловушке «информационных коконов», где помощники ИИ давали повторяющиеся рекомендации, которые подкрепляли существующие предпочтения, а не указывали на интересные или неожиданные продукты.
Представители Starbucks говорят, что их приложение может избежать этой проблемы, реагируя на описанные чувства или сигналы окружающей среды, а не на историю пользователя. «Мы хотим встретиться с клиентами прямо в этот момент вдохновения и сделать поиск напитка, который соответствует их потребностям, проще, чем когда-либо», — заявил Fortune Пол Ридель, старший вице-президент Starbucks. «Это та технология, которая пробуждает творческий потенциал и помогает клиентам открывать что-то новое».
Такие компании, как Starbucks, которые экспериментируют с рекомендациями ИИ, делают это, поскольку американцы начинают отказываться от взаимодействия с технологиями во всех аспектах своей жизни. От сопротивления его использованию на работе до отказа от цифрового контента, созданного ИИ, потребители начинают чувствовать усталость и даже гнев от ИИ. Бренды знают об этом, и некоторые недавно удалили созданную с помощью ИИ рекламу, которая подверглась критике в Интернете. Опрос Harris Poll, опубликованный на этой неделе, показал, что только 39% американских потребителей доверяют ИИ при совершении ежедневных покупок, а подавляющее большинство по-прежнему скептически относится к качеству продуктов, представленных в Интернете.
Сама Starbucks также приложила все усилия, чтобы дистанцироваться от концепции автоматизации в пользу сохранения личного взаимодействия с клиентами. В прошлом году генеральный директор Брайан Никкол объявил, что увеличение количества бариста приведет к увеличению количества бариста при меньшем количестве вариантов автоматизированного обслуживания, и призвал к большему количеству индивидуального подхода, например, к «рукописным заметкам» для сопровождения заказов и использованию керамических чашек вместо одноразовых.
Разумеется, клиенты Starbucks могли бы воспользоваться небольшой подсказкой при заказе. Благодаря настраиваемым размерам, количеству порций эспрессо, типам подсластителей и всем дополнительным гарнирам, которыми известна сеть кофеен, простой заказ латте может включать более 300 миллиардов различных вариантов. Огромный список возможных комбинаций был назван одной из причин длительного ожидания в часы пик. После того, как в 2024 году к власти пришел нынешний генеральный директор Брайан Никкол, одним из первых его шагов было сокращение размера меню на 30%, назвав многие предложения сети «слишком сложными».
Рекомендации ИИ могут облегчить клиентам навигацию по многочисленным вариантам, независимо от того, ищут ли они уникальный крой свитера или определенный оттенок напитка с кофеином. Компании пытаются превратить эту усталость от принятия решений в конкурентное преимущество, но если клиенты вынуждены заказывать конкретную смесь карамельного латте каждый раз, когда им хочется кофе, они могут упустить неожиданные удовольствия от более утомительного просмотра.
