Внедрение ИИ в интернет-магазин

Внедряем поиск по смыслу запроса, характеристикам, артикулам и изображениям. Учитываем синонимы, опечатки, фильтры и актуальное наличие; для голосового поиска подключаем распознавание речи.

Консультант отвечает на вопросы о товарах, оплате, доставке и возвратах на основе данных магазина. Уточняет запросы и передаёт сложные обращения сотруднику.

ИИ-продавец выясняет потребности, подбирает и сравнивает товары, помогает с корзиной и заказом. Действия, влияющие на покупку, выполняются по заданным правилам и с подтверждением.

Подбираем похожие товары и дополнения к выбранной позиции в карточке и корзине. Для подбора используем связи товаров и историю взаимодействий, а при отсутствии истории — характеристики каталога.

Адаптируем главную страницу, порядок товаров и предложения под сегменты покупателей. Учитываем доступные данные о посетителе, наличие и правила мерчандайзинга.

Автоматизируем подготовку названий, описаний и текстовых полей по проверенным характеристикам. Настраиваем структуру и стиль, предусматриваем проверку фактов перед публикацией.

Нормализуем атрибуты, единицы измерения и категории, находим дубли и незаполненные поля. Помогаем обрабатывать изображения и проверять массовые изменения до загрузки в каталог.

ИИ-помощник определяет тему обращения, проверяет статус заказа и готовит ответ. Изменения заказа и возвраты передаются на предусмотренное процессом подтверждение.

Анализируем историю заказов, сезонность и движение товаров, чтобы оценивать будущий спрос и потребность в запасах. Настраиваем отчёты и сценарии использования прогнозов.

Используем данные о продажах, остатках, спросе и заданных ограничениях для подготовки ценовых рекомендаций. Решения о смене цен принимаются по согласованным правилам.

Объединяем данные каталога, продаж и поведения покупателей для поиска закономерностей. Формируем понятные сводки и ответы на вопросы к данным.

Настраиваем сегментацию покупателей, подготовку персонализированных сообщений и материалов. Подключаем ИИ-сценарии к выбранным каналам и маркетинговым системам.

В действующем магазине подключаем ИИ к имеющимся данным и процессам. При создании нового — закладываем ИИ-функции в архитектуру на этапе проектирования.

Интегрируем ИИ-модули с магазинами на 1С-Битрикс. Проверяем структуру каталога, торговые предложения, цены, остатки, заказы и доступные интерфейсы обмена данными.

Подключаем каталог, CRM, 1С, ERP, PIM, заказы и базы знаний. Настраиваем индексацию и обновление цен и остатков, учитываем права доступа и сбои источников.

Размещаем ИИ-модуль как отдельный сервис либо компонент действующей системы. Определяем интерфейсы API, правила доступа и обмена данными, обработку ошибок и порядок передачи действий на подтверждение.

Применяем Machine Learning (ML) и Deep Learning (DL) для анализа поведения покупателей, изображений и закономерностей в данных. Predictive Analytics помогает прогнозировать спрос и потребность в запасах.

Используем обработку естественного языка (NLP) и большие языковые модели (LLM) для понимания запросов и диалогов. Generative AI помогает готовить описания товаров и ответы на основе доступных данных.

Computer Vision применяем для анализа фотографий товаров, распознавания визуальных признаков и поиска по изображению.

Объединяем RAG, векторный поиск (Vector Search) и эмбеддинги (Embeddings), чтобы находить товары и информацию в базе знаний по смыслу и передавать подходящий контекст ИИ-консультанту.

Готовая функция — поиск, консультант, рекомендации или иной согласованный сценарий.

Настроенный обмен с источниками, которые нужны выбранному решению.

Согласованные правила работы, права доступа и ограничения действий ИИ.

Проверяем работу модуля и интеграций по согласованным критериям. Передаём документацию и необходимые доступы; условия сопровождения определяем отдельно.

Разрабатываем интернет-магазины, B2B-порталы и цифровые сервисы для торговли. Работаем с каталогами, ценами, остатками, заказами и интеграциями.

Создаём ИИ-агентов и консультантов, подключаем модели к действующим системам и разрабатываем прикладную логику. Учитываем архитектуру, данные, права доступа и тестирование.

В портфолио есть решения для автоматизации подбора товаров и работы с корпоративными данными. Показываем задачи, реализованные функции и подтверждённые результаты.

После внедрения можем обновлять сценарии, совершенствовать интеграции и контролировать работу системы. Состав сопровождения согласовывается отдельно.