AI в DTC: защо Honest спря сайта и какво да правите

Понякога най-силният сигнал за промяна в е-търговията не идва от нова платформа, а от… отказ от платформа. На 19 декември 2025 г. The Honest Company обяви, че спира директните продажби през сайта си на 28 декември и затваря мобилното си приложение, като пренасочва продажбите към партньори като Walmart, Target, Amazon, Kroger и HEB. Паралелно с това компанията чисти портфолио (излиза от apparel), затваря операции в Канада и реже сложност по веригата на доставки, за да подобри маржа.

Много екипи ще прочетат новината като „DTC е мъртъв“. Аз я чета по друг начин: DTC без сериозна аналитика и AI дисциплина става прекалено скъп лукс. Не защото няма търсене, а защото разходът да поддържаш канала (придобиване, фулфилмънт, поддръжка, продуктови екипи, ап) често расте по-бързо от приходите.

Този текст е част от серията „Изкуствен интелект в търговията и електронната търговия“ и използва случая Honest като практичен урок: кога да оставиш канали, кога да ги преструктурираш и как AI (персонализация, прогнозиране, анализ на поведение, оптимизация на наличности) прави DTC и омниканалните стратегии устойчиви.

Какво наистина казва решението на Honest за DTC през 2026

Отговорът в едно изречение: Honest признава, че печалбата идва от фокус и ефективност, не от броя канали.

Honest посочи, че промените са част от „Transformation 2.0“ и целят по-висока рентабилност чрез излизане от по-нискомаржинни категории и канали и оптимизация на разходната структура. В Q3 2025 компанията отчита спад на приходите от 6.7% до 93 млн. долара, докато нетният резултат се подобрява до 758 хил. долара, а балансът е без дълг. Това е класически момент за управление: когато имаш въздух (cash дисциплина), можеш да режеш сложността преди да те принуди пазарът.

Това, което ми се струва важно за всяка DTC марка:

• Мобилното приложение не е автоматична победа. Апът е отделен продукт с отделни разходи: разработка, QA, analytics, push стратегия, CRM интеграции, атрибуция, поддръжка.
• Фулфилмънтът е „скритият убиец“ на маржа. DTC ти дава контрол, но и те прави оператор на логистика.
• Омниканалът печели, когато е управляван с данни. Ако преместиш продажбите към ритейл партньори, губиш директни сигнали, но печелиш мащаб — стига да умееш да компенсираш загубата на данни.

Точно тук AI трябва да е в центъра: не като „трик за маркетинг“, а като начин да направиш модела предвидим и управляем.

Защо аповете и DTC каналите се провалят: 3 реални причини

Отговорът накратко: провалът рядко е заради търсенето; почти винаги е заради икономиката на придобиване, липсата на персонализация и слаба оперативна оптимизация.

1) Персонализацията е плитка (или липсва)

Повечето DTC сайтове и апове работят с „еднаква витрина за всички“. Резултатът е предвидим: ниска конверсия, по-висок CAC, повече бърнаут в екипа („пускаме още кампании“).

AI персонализацията не означава просто „препоръчани продукти“. Означава:

• динамични оферти според вероятност за покупка и марж
• следващо най-добро действие (next-best-action) в CRM
• персонализирано съдържание (рутини, съвети, bundles) по нужда, сезон и контекст

Декември е показателен: след BFCM и преди празниците потребителите са уморени от промоции. Релевантността става по-важна от процента отстъпка.

2) Няма честен модел за канибализация и марж

Ако DTC продава, но канибализира по-печеливш wholesale или увеличава return rate, „растежът“ е илюзия. Тук AI помага с:

• маржин анализ на ниво кошница (не само SKU)
• прогноза за връщания по клиентски сегмент и продукт
• атрибуция, ориентирана към инкременталност, не към „последен клик“

3) Инвентарът и фулфилмънтът не са оптимизирани

Когато се бориш с out-of-stock, split shipments и високи разходи за доставка, апът не е решение — той е още един канал, който усилва проблемите.

AI в управлението на наличности и веригата на доставки дава:

• по-точно прогнозиране на търсенето (особено при сезонност)
• оптимизация на safety stock и намаляване на замразен капитал
• интелигентни правила за разпределение по складове и обещание за доставка

Как AI превръща „затварям DTC“ в „правя омниканал по-умно“

Отговорът в едно изречение: когато продажбата минава през партньори, AI става начинът да запазиш контрол над клиентското преживяване и печалбата.

Honest казва, че сайтът ѝ ще стане „хъб“ за откриване на продуктите, съвети и вдъхновение. Това е силна посока — ако се изпълни с интелигентност.

AI playbook за „brand hub“ без директен checkout

Ето какво работи на практика, ако сайтът ти е медия + навигация към партньори:

1. Персонализирани продуктови рутини

   • Посетителят не търси „шампоан“, а „решение“ (за бебе, чувствителна кожа, подарък, пътуване).
   • Генеративен AI може да сглоби рутина + точни SKU предложения.

2. Retailer-aware препоръки

   • Потребителят вижда къде продуктът е наличен „близо до мен“ (или онлайн), но логиката не е статична.
   • AI може да ранкира партньори според: вероятност за покупка, доставка, цена/промо, наличност.

3. Събиране на first-party сигнали без агресивен checkout

   • Куизове, „diagnostic“ форми, preference center, рецепти/гайды.
   • Това захранва сегментация и персонализация, дори когато покупката е при партньор.

4. Маржин-ориентирано насочване

   • Не всеки канал е равен по марж.
   • AI може да оптимизира трафика към партньор според net margin след такси, промо и логистика.

Силна позиция: ако сайтът ти е само каталог, партньорите ти печелят. Ако сайтът ти е „консултант“, ти печелиш — дори без checkout.

Практични сценарии: къде AI дава най-бърз ефект (30–60 дни)

Отговорът накратко: започни от места, където имаш данни и директна връзка с приходите—персонализация, CRM и прогнозиране.

1) AI сегментация за CRM (имейл/SMS)

Бърза победа е да преминеш от „кампании към всички“ към сегменти по поведение:

• нови посетители с висок intent (много view + add-to-cart)
• клиенти с риск от churn
• купувачи на bundles (висок AOV потенциал)
• сезонни купувачи (празници/подаръци)

AI моделът не е задължително сложен; често пропенсити скоринг + добри правила са достатъчни.

2) Препоръки на ниво кошница (cross-sell, upsell)

Вместо „още от същото“, целта е комплементарност и намаляване на friction:

• „пълна рутина“ вместо единичен продукт
• пакети за подарък
• размер/вариант според предишни покупки

3) Прогнозиране на търсенето за топ SKU

Ако имаш 20 SKU, които правят 80% от оборота, започни от тях.

• прогноза по седмици
• влияние на промоции
• сигнал от трафик и intent (views, search, wishlists)

„Хората също питат“: бързи отговори за DTC, апове и AI

Трябва ли всяка марка да има мобилно приложение?

Не. Апът има смисъл, когато имаш висока честота на покупка, силна причина за задържане (loyalty, subscriptions, community) и капацитет да го развиваш като продукт.

Ако продаваме през маркетплейси, губим ли клиентските данни завинаги?

Губиш част от тях, но можеш да компенсираш с first-party стратегии: квизове, гаранционни регистрации, content hub, community, customer support и персонализирани програми.

Къде AI носи най-голяма възвръщаемост в е-търговията?

В повечето бизнеси: персонализация + CRM оптимизация + прогнозиране на търсенето. Това удря едновременно приходи и разходи.

Как да решите: да държите ли DTC канала или да го „олекотите“

Отговорът в едно изречение: остави DTC, ако можеш да докажеш инкрементална печалба; иначе го превърни в интелигентен хъб и инвестирай в AI.

Ето прост, но строг контролен списък (ако не можете да отговорите с числа, това е сигнал):

1. CAC vs. LTV по сегмент (не средно)
2. Contribution margin по канал (след логистика, промо, платформи)
3. Return rate и причините за връщане
4. Процент продажби от персонализирани препоръки
5. Точност на прогнозата за наличности за топ SKU

Ако тези метрики са мътни, DTC става „скъпа вяра“. AI е най-бързият начин да ги изчистите и да вземате решения без емоции.

Декември 2025 е точният момент за такава трезва оценка. След празничния пик идва януарската реалност: повече връщания, по-нисък intent и натиск върху маржа. Компаниите, които влизат в 2026 с AI-подкрепена персонализация, по-добър контрол на наличности и ясна омниканал стратегия, ще имат по-малко изненади.

Ако искате да превърнете данните си в конкретни сценарии (персонализация, прогнозиране, сегментация и оптимизация на продуктови каталози), това е темата, по която серията „Изкуствен интелект в търговията и електронната търговия“ продължава. Въпросът, който си струва да си зададете сега: ако утре спрете DTC checkout-а, какво във вашия дигитален актив остава достатъчно ценно, за да носи продажби през партньори?