Что именно измерил опрос

28 октября 2026 года McKinsey опубликовала анализ своего Agentic Commerce Consumer Survey. Опрос провели в июне среди примерно 21 000 взрослых в Австралии, Бразилии, Великобритании, Германии, Индии, Китае, Мексике, Саудовской Аравии, США, Франции и Японии. Авторы предупреждают, что база зависит от вопроса, а сравнение с 2025 годом возможно только для США. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Главный показатель охвата — 53%: такая доля респондентов в среднем по 11 рынкам использовала ИИ‑чат, ИИ‑поиск или помощника ритейлера хотя бы для одной покупательской задачи за предыдущие три месяца. Для этого графика McKinsey указывает взвешенную репрезентативную выборку 9 988 взрослых. Это широкое определение: поиск и сравнение товара считаются использованием наравне с более поздними этапами. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

До самостоятельной транзакции доходит заметно меньше людей. Во взвешенной базе 11 088 пользователей ИИ 14% сообщили, что завершали покупку непосредственно через ИИ‑инструмент; McKinsey переводит показатель примерно в 9% всего населения выборки. В США доля таких пользователей выросла с 10% до 17% по сравнению с декабрём 2025 года, но этот межгодовой результат нельзя автоматически переносить на остальные десять рынков. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Охват отдельных ИИ‑чатов и поисковых инструментов составил 56%, а помощников ритейлеров — 27%. У кассы разрыв почти исчез: 14% пользователей сказали, что отдельный ИИ завершил покупку, а 15% — что помощник ритейлера помог с покупкой или оформлением. Исследователи прямо отмечают различие формулировок, поэтому один процентный пункт не доказывает превосходство магазинного помощника. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Как считать эффект для интернет‑магазина

Исследование показывает две разные воронки: внешние ИИ‑сервисы чаще участвуют в поиске и выборе, а собственная инфраструктура магазина становится важнее ближе к оплате, где нужны актуальные остатки, цена, доставка и платёж. Для бизнеса это не повод немедленно строить универсального агента, а основание разнести измерение по этапам и не смешивать охват с выручкой. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

На этапе обнаружения полезны доля товаров, которые ИИ корректно находит, точность атрибутов, свежесть цены и наличие в рекомендациях по целевым запросам. На этапе выбора нужны переходы к карточке, добавления в корзину и исправления неверных характеристик. У кассы — успешно начатые и завершённые оплаты, возвраты управления человеку, ошибки доставки и отказы после изменения суммы. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Экономику следует считать по дополнительным заказам, а не по общему числу диалогов. Контрольная группа без нового помощника или сопоставимый период поможет отделить эффект ИИ от сезонности, скидок и роста узнаваемости. К затратам относятся подготовка товарных данных, интеграция с остатками и платежами, наблюдение за ошибками, поддержка спорных заказов и возвраты. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Опрос не даёт продавцу готовой нормы конверсии. Он фиксирует ответы потребителей в июне, но не проверяет чеки, журналы кассы и валовую стоимость товаров. Поэтому 53% нельзя называть долей продаж через ИИ, а 14% — долей всех покупателей: у показателей разные базы и смысл. Приемлемый пилот должен заранее определить событие «покупка через ИИ» и сохранить возможность проверить его по транзакции. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Комментарий эксперта

Самый полезный результат опроса — не крупная цифра охвата, а разрыв между советом и действием. Покупателю уже удобно поручать ИИ сбор вариантов и сокращение выбора, однако передача заказа и денег требует точных остатков, условий доставки и понятной ответственности. Поэтому рынок развивается не одной воронкой: интерфейс выбора может стать массовым раньше, чем надёжная инфраструктура покупки. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Для конкуренции это создаёт два места, где магазин может потерять клиента. Сначала товар может не попасть в набор рекомендаций из‑за неполных или устаревших данных. Затем уже выбранный товар может не пройти кассу из‑за несовместимой оплаты, неясной доставки или необходимости вручную повторить весь путь. Побеждает не самый разговорчивый помощник, а связка данных и операций без разрыва между обещанием и исполнением. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Сближение внешних и магазинных помощников у оплаты не следует читать как победу одного интерфейса. Вопросы различались, а результаты основаны на воспоминаниях респондентов. Более осторожная интерпретация такова: ближе к транзакции растёт ценность систем, которые уже знают ассортимент, остатки и правила выполнения заказа. Этот механизм правдоподобен, но конкретное преимущество должен подтвердить эксперимент продавца. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Клиентская сторона важнее скорости. Если помощник сокращает поиск, но скрывает альтернативы, неверно понимает ограничения или меняет итоговую сумму без ясного подтверждения, удобство оборачивается недоверием и возвратами. Магазину нужны видимое резюме заказа, возможность исправить выбор, понятный момент согласия и простой переход к человеку. Такие меры одновременно защищают покупателя и снижают стоимость разбора спорных операций. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Общественный эффект пока ограничен стадией выбора: рекомендации всё сильнее определяют, какие товары вообще увидит человек. Это повышает требования к прозрачности ранжирования и качеству данных, особенно для небольших продавцов, у которых меньше ресурсов на техническую оптимизацию. Условный риск — концентрация доступа к спросу у нескольких ИИ‑посредников; опрос показывает популярность канала, но не измеряет концентрацию или дискриминацию. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

На горизонте ближайших двух кварталов признаком зрелости будет не рост упоминаний ИИ, а сокращение разрыва между найденным товаром и подтверждённым заказом без ухудшения возвратов и поддержки. Следить стоит за долей корректных рекомендаций, завершением оплаты, отменами, спорными списаниями и повторными покупками. Пока таких транзакционных данных нет, исследование разумно использовать как карту гипотез, а не как прогноз выручки. [1 · McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026]

Источники

  1. McKinsey & Company · опрос об агентной торговле · 28 октября 2026 — Первичный источник: методика июньского опроса примерно 21 000 взрослых в 11 странах, размеры выборок отдельных вопросов, результаты по использованию ИИ в покупках и ограничения межгодового сравнения.