The post has been translated automatically. Original language: Russian
As events unfold in 2026, the consumer environment is becoming more complex and unpredictable, and customer behavior is largely determined by habits formed during the COVID-19 pandemic.
The McKinsey "State of the Consumer 2026" analytical report identifies five persistent behavioral factors that are changing the structure of costs; the main conclusion is obvious: the demand for digital, personalized and seamless solutions has reached an unprecedented level, opening up unique opportunities for artificial intelligence-based technologies.
Consumers are spending more and more time alone and online (almost 90% of their free time is devoted to individual activities), actively using e-commerce services and digital platforms.
In these circumstances, brands need to understand exactly how such digital behavior affects physical retail. Shelf intelligence technologies can bridge this gap: they analyze sales performance and customer behavior in real time, providing contextually relevant information and highly accurate, personalized recommendations.
The decision—making process of customers has also become more complex and multifaceted: in some categories they switch to cheaper products, while in others they allow themselves to make expensive purchases, often prioritizing convenience and emotional satisfaction. Such contradictory behavior requires the use of technologies capable of detecting subtle signals in real time. AI-based image recognition solutions implemented in retail stores make it possible to identify these changes in preferences, providing brands with the opportunity to dynamically adapt to new conditions.
From identifying Generation Z's propensity for impulsive fashion purchases to responding to the "local is more important than global" trend, this technology offers scalable solutions for product range localization, content optimization, and improving omnichannel strategies.
In an era of information overload and shortened attention span, the ability to interpret data directly from store shelves and respond promptly to them has become one of the most powerful tools for brands operating in an unstable environment. Image recognition technologies have ceased to be an option — they have become a necessity.
По мере развития событий в 2026 году потребительская среда становится все более сложной и непредсказуемой, а поведение покупателей во многом определяется привычками, сформировавшимися в эпоху пандемии COVID-19.
В аналитическом отчете McKinsey «State of the Consumer 2026» выделены пять устойчивых поведенческих факторов, меняющих структуру расходов; главный вывод очевиден: спрос на цифровые, персонализированные и бесшовные решения достиг беспрецедентного уровня, открывая уникальные возможности для технологий на базе искусственного интеллекта.
Потребители проводят все больше времени в одиночестве и в онлайн-пространстве (почти 90% свободного времени посвящено индивидуальным занятиям), активно пользуясь услугами электронной коммерции и цифровыми платформами.
В этих условиях брендам необходимо понимать, как именно такое цифровое поведение влияет на физическую розничную торговлю. Технологии интеллектуального анализа полочного пространства (shelf intelligence) позволяют преодолеть этот разрыв: они анализируют эффективность продаж и поведение покупателей в режиме реального времени, предоставляя контекстуально значимую информацию и сверхточные, персонализированные рекомендации.
Процесс принятия решений покупателями также стал более сложным и многогранным: в одних категориях они переходят на более дешевые товары, а в других — позволяют себе дорогостоящие покупки, зачастую отдавая приоритет удобству и эмоциональному удовлетворению. Столь противоречивое поведение требует применения технологий, способных улавливать тонкие сигналы в режиме реального времени. Решения для распознавания изображений на базе ИИ, внедряемые в розничных магазинах, позволяют выявлять эти изменения в предпочтениях, обеспечивая брендам возможность динамичной адаптации к новым условиям.
От выявления склонности поколения Z к импульсивным покупкам модных новинок до реагирования на тренд «локальное важнее глобального» — эта технология предлагает масштабируемые решения для локализации ассортимента, оптимизации контента и совершенствования омниканальных стратегий.
В эпоху информационной перегрузки и сокращения продолжительности концентрации внимания умение интерпретировать данные непосредственно с полок магазинов и оперативно на них реагировать стало одним из самых мощных инструментов для брендов, действующих в условиях нестабильности. Технологии распознавания изображений перестали быть опцией — они стали необходимостью.
Share
