ИИ уже приводит 5% покупок на Douyin: что показала китайская распродажа 11.11 и когда агенты займут до 11% российского e-commerce

Китайская распродажа 11.11 стала масштабным испытанием ИИ в электронной торговле. Alibaba, JD.com и Douyin развивают помощников, которые ищут товары, сравнивают предложения и помогают оформлять заказы.

Главные цифры — из материала Reuters и исследования Data Insight.

🇨🇳 Китай: ИИ становится каналом продаж

• Douyin: в октябре около 5% покупок совершались после переходов по ссылкам ИИ-чат-ботов. В отдельных категориях доля превышала 20%.

• JD.com: ИИ-помощником Dongdong во время распродажи воспользовались почти 80 млн человек — более чем втрое больше, чем годом ранее.

• Alibaba: продажи ИИ-игрушек за год превысили 100 млн юаней (около $15 млн), а продажи роботов-компаньонов во второй половине октября выросли почти в пять раз.

Но есть важное различие: покупки после перехода из чат-бота — не обязательно автономные заказы ИИ. Покупатель мог сам выбрать товар и оплатить его.

📉 ИИ развивается быстрее, чем рынок

По предварительной оценке Syntun, продажи в рамках китайской акции за 7–31 октября выросли всего на 2,4% год к году.

Массовое использование ИИ пока не доказывает ускорения всего e-commerce. Технология может перераспределять заказы между продавцами, не увеличивая общий спрос.

🇷🇺 Россия: прогноз Data Insight

По исследованию «Перспективы агентной коммерции в России», доля онлайн-продаж под управлением ИИ-агентов может составить:

• 2026–2027: 0,4–1%, или 65–160 млрд ₽
• 2028–2029: 2–4%, или 400–850 млрд ₽
• 2030–2032: 7–11%, или 2–3 трлн ₽

Это прогнозные сценарии, а не измеренный объём уже состоявшихся агентных покупок.

💳 Готовы ли покупатели доверить ИИ деньги?

По качественному исследованию Data Insight, около 5 тыс. ₽ — наиболее часто упоминавшаяся сумма, которую опытные пользователи готовы доверить ИИ для самостоятельной оплаты.

Исследование охватывало 30 человек, поэтому показатель нельзя считать средним чеком или нормой для всех россиян.

🛍 Покупки через ИИ уже работают и в России

В июне 2026 года наушники Дропс продавались через Алису AI. За время запуска пользователи оформили более 15 тыс. заказов на сумму свыше 135 млн ₽.

Покупатель мог выбрать товар и оформить заказ прямо в диалоге с ИИ.

🎯 Что изменится для продавцов

По мере развития агентной торговли покупатель будет всё чаще получать готовую рекомендацию вместо самостоятельного просмотра десятков карточек.

Товары с неполными характеристиками, устаревшими ценами и неточными остатками рискуют не попадать в рекомендации ИИ.

Главный вывод: конкуренция постепенно перемещается из поисковой выдачи маркетплейса в ответы ИИ-помощников. Но китайские 5% переходов и российский прогноз 7–11% агентных продаж — разные показатели, напрямую сравнивать их нельзя.

Источники: Reuters, 11 ноября 2026 года; Data Insight, «Перспективы агентной коммерции в России», август 2026 года.

Подробнее

ИИ уже приводит 5% покупок на Douyin: что показала китайская распродажа 11.11 и когда агенты займут до 11% российского e-commerce

11 ноября 2026 года

Крупнейшая китайская распродажа 11.11 стала масштабной проверкой искусственного интеллекта как нового канала электронной торговли. В октябре около 5% покупок на Douyin совершались после переходов по ссылкам ИИ-чат-ботов, а в отдельных категориях этот показатель превышал 20%. ИИ-помощником JD.com воспользовались почти 80 млн человек — более чем втрое больше, чем годом ранее. Однако общий рост продаж за период с 7 по 31 октября составил лишь 2,4%. Китайский опыт показывает, что ИИ уже влияет на выбор товаров и распределение заказов между продавцами, но пока не обеспечивает сопоставимого ускорения всего рынка. В России агентная коммерция находится на более раннем этапе. По прогнозу Data Insight, в 2026–2027 годах под управлением ИИ-агентов может проходить 0,4–1% онлайн-продаж, или 65–160 млрд рублей, а к 2032 году — 7–11%, или 2–3 трлн рублей. Разница между рынками заключается не только в развитии технологий, но и в доступе ИИ к каталогам, оплате, логистике и данным о покупателях.

Китайский 11.11: ИИ становится самостоятельным каналом привлечения покупателей

11 ноября 2026 года Reuters опубликовало исследование изменений в китайской электронной торговле на фоне ежегодной распродажи Singles’ Day, известной как 11.11.

Когда-то акция длилась один день. Теперь крупнейшие китайские торговые платформы проводят её на протяжении нескольких недель, начиная продвижение предложений задолго до 11 ноября.

В этом году одним из основных направлений конкуренции стало использование генеративного искусственного интеллекта.

Alibaba, JD.com, Douyin и другие участники рынка внедряют инструменты, которые помогают покупателям искать товары, сравнивать характеристики, подбирать предложения, находить скидки и оформлять заказы.

Наиболее показательный результат раскрыло исследование WPIC Marketing + Technologies.

В октябре 2026 года около 5% покупок на Douyin были совершены после переходов по ссылкам ИИ-чат-ботов.

В отдельных категориях, требующих более внимательного выбора, включая пищевые добавки, доля превышала 20%.

Это важный показатель, но его необходимо правильно интерпретировать.

Речь идёт о покупках, связанных с переходами из чат-ботов. Он не означает, что 5% всех заказов Douyin были полностью самостоятельно оформлены и оплачены ИИ-агентами.

Пользователь мог получить рекомендацию в диалоге, перейти по предложенной ссылке, самостоятельно проверить товар и завершить покупку.

Тем не менее ИИ уже выступает источником коммерческого трафика, который приводит к реальным заказам.

Для торговых платформ это означает появление дополнительного механизма распределения спроса между продавцами.

Покупатель всё чаще получает готовую рекомендацию вместо самостоятельного изучения десятков карточек.

Почему в отдельных категориях доля ИИ достигает 20%

Различия между товарными категориями объясняются характером покупки.

В простых и привычных категориях потребитель часто знает необходимый товар заранее. Например, он регулярно покупает определённый стиральный порошок или корм для животного.

Но при выборе более сложной продукции приходится разбираться в характеристиках, составе, совместимости и ограничениях.

Именно здесь ИИ способен создавать особенно заметную ценность.

Например, покупателю нужно выбрать пищевую добавку с определённым составом или стиральную машину, которая поместится на узком балконе и не будет мешать соседям ночью.

Традиционный поиск требует последовательного изучения предложений, фильтров и отзывов.

ИИ-помощник может сразу сопоставить требования и предложить несколько подходящих вариантов.

Это сокращает количество действий, необходимых для принятия решения.

Однако высокая доля покупок после перехода из чат-бота не доказывает, что ИИ увеличил общий спрос на соответствующую категорию.

Часть заказов могла быть совершена и без него — например, через обычный поиск, рекламу или рекомендации платформы.

Для измерения дополнительного экономического эффекта нужны контрольные группы и данные о том, сколько покупок действительно возникло благодаря ИИ.

Такие показатели в публикации Reuters не раскрываются.

JD.com: почти 80 млн пользователей ИИ-помощника

Другой крупный участник китайской электронной торговли, JD.com, сообщил о быстром росте аудитории собственного ИИ-помощника Dongdong.

Во время распродажи 2026 года сервисом воспользовались почти 80 млн человек — более чем втрое больше, чем за аналогичный период прошлого года.

Помощник помогает разобраться в товарных категориях, изучить предложения и подобрать подходящие товары.

Однако число пользователей консультанта не равно количеству заказов.

Один человек может обращаться к ИИ несколько раз, сравнивать товары и в итоге ничего не покупать.

Также невозможно определить, какая часть покупателей JD.com доверила ИИ самостоятельное оформление заказа или оплату.

Поэтому показатель 80 млн прежде всего характеризует массовость использования ИИ-интерфейса.

Это важный этап развития агентной коммерции: потребители начинают воспринимать диалог с искусственным интеллектом как привычный способ взаимодействия с торговой платформой.

Далее возникает задача перевести консультации в оформленные покупки и повысить конверсию.

Для JD.com здесь есть существенное преимущество: компания контролирует собственный товарный каталог, оформление заказов и значительную часть логистической инфраструктуры.

Это позволяет создавать сценарии, в которых пользователь остаётся внутри одной экосистемы на протяжении всего процесса покупки.

Alibaba: ИИ помогает покупать, но одновременно становится товаром

Alibaba использует искусственный интеллект сразу в нескольких направлениях.

На Taobao и Tmall покупателям доступны ИИ-инструменты поиска товаров, виртуальной примерки одежды и подбора скидок.

Такие решения сокращают количество действий при выборе и помогают персонализировать предложения.

Однако Alibaba зарабатывает на распространении ИИ и другим способом — продавая устройства и цифровые продукты, связанные с новой технологией.

По данным компании, продажи ИИ-игрушек на её площадках за год после выделения категории превысили 100 млн юаней (около $15 млн).

Во второй половине октября продажи роботов-компаньонов с ИИ выросли почти в пять раз по сравнению с предыдущим годом.

Ещё один быстрорастущий сегмент — вычислительные токены для использования ИИ-моделей.

Tmall сообщил, что с 15 октября по 5 ноября продажи таких токенов увеличились более чем на 700% относительно периода с 15 сентября по 5 октября.

Известный китайский стример Остин Ли также начал продавать ИИ-продукты. По информации Reuters, в течение получаса были реализованы 100 тыс. месячных подписок на Alibaba QwenWork.

Однако здесь необходимо разделять два экономических явления.

Первое — использование ИИ как инструмента покупки. Например, чат-бот помогает выбрать стиральную машину.

Второе — продажа самих ИИ-продуктов. Например, покупатель приобретает робота, ИИ-игрушку или подписку на модель.

Рост второго направления нельзя считать доказательством увеличения доли покупок, оформленных агентами.

Тем не менее оба процесса формируют новую среду: потребители всё активнее знакомятся с ИИ и привыкают использовать его в повседневных задачах.

Главный парадокс распродажи: ИИ развивается быстро, продажи растут медленно

Несмотря на масштабное внедрение ИИ-инструментов, результаты китайской распродажи пока не свидетельствуют о резком ускорении электронной торговли.

По оценке аналитической платформы Syntun, совокупные продажи в рамках акции за период с 7 по 31 октября выросли на 2,4% относительно сопоставимого периода предыдущего года.

Это предварительные данные. На 11 ноября окончательные результаты всей распродажи ещё не опубликованы.

Для понимания общего состояния потребительского рынка Reuters приводит другой показатель: розничные продажи в Китае за январь—сентябрь увеличились на 1,1%.

Сравнивать эти цифры напрямую как показатели одного рынка нельзя: они относятся к разным периодам и охватывают неодинаковые виды торговли.

Однако обе оценки отражают сдержанную динамику потребительского спроса.

Китайские домохозяйства продолжают осторожно относиться к расходам, а торговые платформы конкурируют за покупателей скидками, рекламными форматами и технологическими инструментами.

ИИ помогает перераспределять существующий спрос и повышать эффективность выбора, но сам по себе не создаёт у потребителей дополнительные доходы.

Экономическая эффективность технологии должна определяться не только количеством обращений к ИИ, но и изменением конверсии, стоимости привлечения покупателей, среднего чека и прибыльности заказов.

Пока китайские компании раскрывают прежде всего показатели использования ИИ, а не его чистый вклад в рост продаж.

Россия: Data Insight прогнозирует от 65 млрд до 3 трлн рублей агентных продаж

Российский рынок находится на более ранней стадии развития агентной коммерции.

В августе 2026 года Data Insight при поддержке Яндекса опубликовало исследование «Перспективы агентной коммерции в России».

Агентство оценило возможный объём онлайн-продаж, которые будут проходить под управлением ИИ-агентов, на горизонте до 2032 года.

Прогноз предусматривает три этапа.

Период	Доля российского e-commerce	Объём продаж
2026–2027	0,4–1%	65–160 млрд ₽
2028–2029	2–4%	400–850 млрд ₽
2030–2032	7–11%	2–3 трлн ₽

Источник: Data Insight, «Перспективы агентной коммерции в России», август 2026 года.

Эти цифры — прогнозные сценарии, а не измеренный объём уже состоявшихся покупок через ИИ.

Оценки учитывают возможное распространение агентных интерфейсов, развитие интеграций и постепенное повышение доверия пользователей.

При этом исследование не предполагает, что все покупки будут полностью автоматическими.

Под управлением агента могут находиться разные этапы процесса: поиск предложения, формирование корзины, оформление заказа или проведение оплаты с подтверждением пользователя.

Data Insight также оговаривает, что прогноз построен без учёта возможного полноценного выхода глобальных генеративных ИИ-систем на российский рынок. При изменении этого условия скорость развития агентной коммерции может оказаться выше.

Таким образом, к 2032 году речь потенциально идёт о канале, через который будет проходить до одной десятой российского онлайн-оборота.

Но для достижения таких масштабов потребуются изменения как в технологической инфраструктуре, так и в поведении покупателей.

Комментарий Data Insight: покупатели готовы доверять ИИ выбор, но не деньги

Как отмечает Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight, российские потребители пока значительно чаще используют ИИ для подготовки к покупке, чем для её непосредственного совершения.

ИИ помогает разобраться в незнакомой категории, сравнить характеристики, найти выгодные предложения и сформировать список товаров.

Финальное решение и оплата обычно остаются за человеком.

Это подтверждается исследованием Data Insight, в рамках которого изучался опыт ранних пользователей искусственного интеллекта.

Особенно показательна оценка финансового доверия.

Около 5 тыс. рублей — наиболее часто упоминавшийся психологический порог суммы, которую пользователи готовы доверить ИИ для самостоятельной оплаты.

Это не средний чек агентной торговли и не оценка среднего размера заказа.

Речь идёт о предельной сумме риска, которую часть опрошенных готова принять при возможной ошибке системы.

Вывод основан на качественном исследовании 30 потребителей, обладающих значительным опытом применения ИИ. Он не является репрезентативной статистикой всего населения России.

Участники исследования чаще готовы делегировать оплату, когда речь идёт о привычных и повторяющихся покупках.

Например, покупке корма для домашнего животного, бытовой химии, продуктов или оплате услуг связи.

При приобретении дорогой техники или товара с большим числом параметров пользователь, как правило, хочет самостоятельно подтвердить решение.

Дополнительным условием доверия становятся отдельные виртуальные карты, ограниченные кошельки и заранее установленные лимиты расходов.

Это позволяет отделить полномочия агента от доступа к основным денежным средствам покупателя.

Для российского рынка такая модель может стать промежуточным этапом между ИИ-консультантом и полностью автономной покупкой.

Почему китайские 5% и российские 0,4–1% нельзя сравнивать напрямую

На первый взгляд, разрыв между двумя странами выглядит значительным.

На Douyin около 5% покупок в октябре были связаны с переходами из чат-ботов, тогда как Data Insight прогнозирует для России 0,4–1% продаж под управлением ИИ-агентов в 2026–2027 годах.

Но это разные показатели, рассчитанные по разным методикам.

Китайская оценка характеризует покупки, атрибутированные переходам по ссылкам ИИ-чат-ботов на одной конкретной платформе.

Российский прогноз описывает возможную долю продаж всего национального e-commerce, проходящих под управлением агентов.

В первом случае ИИ мог лишь рекомендовать товар и привести покупателя по ссылке.

Во втором рассматривается более широкий набор агентных действий, включая управление процессом выбора и оформления покупки.

Отдельно отличается измеритель: количество покупок и доля денежного оборота не обязаны совпадать.

Поэтому утверждать, что Китай опережает Россию ровно в пять или десять раз по проникновению агентной коммерции, было бы методологически неправильно.

Корректнее сравнивать степень развития сценариев.

Возможность ИИ	Китай	Россия
Поиск и сравнение товаров	Массово внедряются в крупнейших торговых приложениях	Активно используются ранними пользователями
Подбор внутри каталога магазина	Развивается на крупных платформах	Есть действующие продукты и пилоты
Оформление заказа в диалоге	Доступно в интегрированных экосистемах	Работает в отдельных сценариях
Оплата через ИИ	Технически доступна в отдельных сценариях	Делегируется редко, часто требуется подтверждение
Доля продаж под управлением ИИ	Нет единой сопоставимой общерыночной оценки	0,4–1% в 2026–2027 годах — прогноз Data Insight

Главное различие заключается в доступности интегрированной торговой инфраструктуры.

В Китае крупные суперприложения могут объединять общение с ИИ, каталог, скидки, оплату и доставку.

В России пользователь часто начинает выбор товара в одной ИИ-системе, а завершает покупку на сайте магазина или маркетплейса.

Именно этот разрыв мешает превращать консультацию в полностью управляемую агентом транзакцию.

В России уже есть реальные покупки через ИИ: пример Алисы AI

Несмотря на раннюю стадию рынка, отдельные российские проекты показывают, что оформление заказов непосредственно через ИИ-интерфейс уже работает.

Data Insight приводит пример продажи наушников Дропс через Алису AI.

С 9 по 15 июня 2026 года устройство продавалось исключительно в диалоге с ИИ-помощником.

Покупатель мог получить консультацию, выбрать модель и оформить заказ, не переходя на традиционную страницу интернет-магазина.

По данным исследования, первые 5 тыс. наушников были раскуплены за несколько часов.

Всего пользователи оформили более 15 тыс. заказов на сумму свыше 135 млн рублей.

Это подтверждённый пример коммерческого применения ИИ-интерфейса, а не теоретический прогноз.

Однако он не показывает, какая часть заказов оплачивалась полностью автономно, без окончательного действия покупателя.

Также этот результат нельзя распространять на весь российский e-commerce: речь шла о специальном запуске продукта внутри определённой экосистемы.

Тем не менее кейс подтверждает, что переход от консультации к оформлению заказа внутри диалога уже технически и коммерчески возможен.

Это соответствует одному из сценариев, выделенных Data Insight, — Ecosystem AI Commerce.

Четыре модели агентной коммерции: кто будет контролировать покупателя

В исследовании Data Insight выделены четыре основные архитектуры будущего рынка.

GenAI Commerce — покупатель начинает поиск в универсальной генеративной ИИ-системе. Агент сравнивает предложения разных продавцов и помогает оформить заказ.

Marketplace AI Commerce — агент работает внутри маркетплейса. Каталог, покупательские аккаунты, оплата и доставка уже объединены в одной системе.

Ecosystem AI Commerce — ИИ связывает торговые, платёжные и логистические сервисы крупной цифровой экосистемы.

Retail AI Commerce — магазин внедряет собственного ИИ-помощника, который работает с его ассортиментом и помогает повысить конверсию существующих посетителей.

Для бизнеса различие принципиально.

Когда покупатель обращается к агенту непосредственно на сайте магазина, ритейлер сохраняет прямое взаимодействие с клиентом.

Но если пользователь выбирает товар через универсальный ИИ-интерфейс, магазин может превратиться в одного из поставщиков, предложения которых сравнивает внешняя система.

В таком случае компания рискует потерять часть прямого трафика, возможностей для продвижения собственных брендов и данных о покупательском поведении.

Именно такая перспектива уже вызывает дискуссию на китайском рынке.

Главный риск для продавцов: товар может исчезнуть из рекомендаций ИИ

В комментариях Reuters аналитики обращают внимание на изменение конкурентной среды.

Если покупатель доверяет ИИ выбрать лучший товар, результат начинает зависеть от того, какие предложения доступны модели, насколько правильно она понимает характеристики продукции и какие критерии использует при ранжировании.

Продавец, который раньше получал органический трафик из поиска маркетплейса, может потерять покупателей, если его товар не попадает в рекомендации агента.

Это создаёт новый уровень зависимости бизнеса от торговых алгоритмов.

Для российского рынка проблема особенно актуальна.

Карточки товаров часто различаются полнотой технических характеристик, качеством описаний и структурой данных.

Если ИИ должен сравнить два устройства по энергопотреблению, габаритам и совместимости, отсутствие нужных параметров в карточке становится коммерческим недостатком.

При обычном поиске покупатель ещё может самостоятельно открыть предложение и уточнить характеристики.

ИИ-агент способен исключить неполный вариант из итогового списка, поскольку не сможет подтвердить его соответствие запросу.

Поэтому для продавцов возрастает значение структурированных товарных данных, а не только традиционной SEO-оптимизации и рекламных бюджетов.

В перспективе борьба за покупателя может частично переместиться из каталога маркетплейса в ответы ИИ-систем.

Что мешает российским ритейлерам быстрее внедрять агентную торговлю

По оценке Data Insight, одно из наиболее серьёзных ограничений связано с качеством данных и готовностью внутренних систем.

ИИ-агенту недостаточно получить название товара и его описание.

Чтобы действительно оформить покупку, он должен знать:

• Актуальную цену с учётом скидок.
• Наличие товара и доступный остаток.
• Характеристики и ограничения.
• Способы и сроки доставки.
• Условия оплаты и возврата.
• Возможность зарезервировать товар и подтвердить заказ.

Если эти данные устарели, агент может рекомендовать отсутствующий товар, неверно рассчитать сумму или пообещать невозможный срок доставки.

Для покупателя это означает потерю доверия.

Для продавца — дополнительные обращения в поддержку, отмены заказов и затраты на исправление ошибок.

Поэтому развитие агентной коммерции зависит от интеграций ИИ с информационными системами ритейлеров, а не только от улучшения языковых моделей.

Второй барьер — финансовая безопасность.

Третий — определение ответственности, если агент оформил неправильный заказ или выбрал неподходящий товар.

Четвёртый — экономика самого канала. Пока не сформировалась общепринятая модель того, как продавец должен платить за заказ, полученный через внешнюю ИИ-систему.

Эти ограничения объясняют, почему массовое применение ИИ для поиска развивается быстрее, чем самостоятельное оформление и оплата покупок.

Сможет ли агентная коммерция ускорить российский e-commerce

Китайский опыт показывает, что массовое использование ИИ не обязательно приводит к соответствующему росту совокупных продаж.

Но для отдельных компаний агентная коммерция может стать важным способом перераспределения спроса.

Если ИИ помогает покупателю быстрее найти подходящий товар, продавец получает шанс увеличить конверсию.

Если агент уменьшает количество ошибочных покупок, могут снизиться возвраты.

Если пользователь поручает ИИ повторять регулярные заказы, ритейлер получает дополнительный механизм удержания клиента.

Но при этом часть прибыли может перейти к владельцам ИИ-интерфейсов, которые контролируют рекомендации и доступ к покупателю.

Поэтому влияние агентной коммерции необходимо рассматривать одновременно на двух уровнях.

На уровне отдельного магазина ИИ может повысить эффективность продаж.

На уровне всего рынка технология прежде всего меняет распределение заказов, рекламных расходов и клиентских отношений между платформами.

Для того чтобы ИИ обеспечил реальное увеличение общего спроса, он должен либо вовлечь новых покупателей, либо создать дополнительные экономически обоснованные покупки.

Пока прямых доказательств такого эффекта в масштабах всего китайского рынка недостаточно.

Оценка EcomHub Research: Китай показывает ближайшее будущее российского рынка

Китайская распродажа 11.11 демонстрирует переход ИИ от экспериментальных консультантов к работающим инструментам привлечения покупателей.

Показатель Douyin — 5% покупок после переходов из чат-ботов — особенно важен тем, что отражает реальные оформленные заказы, хотя и не доказывает автономность их совершения.

Аудитория Dongdong на JD.com показывает, что ИИ-интерфейс способен стать массовым инструментом выбора товаров.

Для России исследования Data Insight описывают сходную последовательность развития, но с более поздними сроками.

Сначала ИИ помогает изучить товар и сравнить предложения. Затем берёт на себя формирование корзины и оформление заказа с подтверждением пользователя. Позднее появляются регулярные покупки с ограниченными полномочиями на оплату.

При реализации прогнозного сценария Data Insight к 2032 году через такие инструменты может проходить 2–3 трлн рублей российского e-commerce.

Однако это не означает появления дополнительного рынка такого объёма сверх существующей электронной торговли. Значительная часть заказов просто перейдёт из традиционных интерфейсов в агентные.

Для ритейлеров и маркетплейсов экономическое значение будет заключаться в изменении каналов продаж и способов привлечения покупателей.

Главное преимущество получат компании, способные предоставить ИИ достоверные структурированные данные о товарах, актуальных ценах, остатках и доставке, а также обеспечить безопасное оформление заказов.

Китай уже показывает, как этот механизм начинает работать на массовой аудитории.

Российскому рынку предстоит пройти тот же переход — от ИИ как инструмента выбора к ИИ как полноценному участнику торговой операции.

Источники

1. Reuters, 11 ноября 2026 года. Sophie Yu, Casey Hall. «China’s Singles Day shopping festival puts AI selling power to the test». Использование ИИ в Douyin, JD.com и Alibaba, предварительная динамика распродажи, оценки участников рынка.https://www.reuters.com/business/retail-consumer/chinas-singles-day-shopping-festival-puts-ai-selling-power-test-2026-11-11/
2. Data Insight, 21 августа 2026 года. «Перспективы агентной коммерции в России». Исследование российского рынка агентной коммерции, прогнозы до 2032 года, ограничения и сценарии развития.https://datainsight.ru/agentic-commerce2026
3. Data Insight, август 2026 года. «Перспективы агентной коммерции в России». Полная версия исследования, 45 страниц. Прогноз на странице 10, оценка финансового доверия на странице 21, российские кейсы и архитектуры агентной коммерции.https://datainsight.ru/sites/default/files/DI-AgenticCommerce2026.pdf
4. Сергей Семко, ведущий аналитик Data Insight. Экспертный комментарий о перспективах ИИ-агентов в российской электронной торговле, предоставленный редакции для сопоставления с китайским рынком.
5. Associated Press, 11 ноября 2026 года. «Subdued sales for Singles’ Day, China’s online shopping festival, signal weak appetite for spending». Состояние потребительского спроса и особенности китайской распродажи.https://apnews.com/article/3076aecc8a3cda0963217bccd43db4dd