Система рекомендаций товаров
Пример результата пилота — цифры приведены для иллюстрации, пока их не заменят данные подтверждённого клиентского кейса.
Команда из сферы электронная коммерция обратилась в ALTE с рабочим процессом, который перестал масштабироваться. Прежде чем что-либо разрабатывать, мы провели аудит процессов и анализ инфраструктуры и данных — чтобы понять, как устроена работа, какие данные и системы задействованы, кто ими пользуется и какие действуют ограничения.
Бизнес-задача
Клиенты видели один и тот же каталог независимо от поведения, сегмента и истории покупок.
Выводы аудита
Аудит показал, как в действительности устроена работа, где ИИ создаёт наибольшую ценность, какие системы и данные задействованы и какие роли доступа и инфраструктура понадобятся решению. По его итогам мы подготовили техническое задание и определили MVP с фиксированным объёмом.
Настройка инфраструктуры и данных
Мы описали потоки данных, роли доступа и точки интеграции, чтобы решение работало безопасно внутри среды клиента — с защитой персональных данных на уровне архитектуры и контролем со стороны человека там, где цена ошибки высока.
Решение
Логика рекомендаций на базе ИИ, опирающаяся на данные о товарах, клиентах и их поведении.
Результат
- 16% больше добавлений в корзину
- 9% выше средняя сумма заказа
- 22% больше открытий новых товаров
Что масштабировать дальше
После подтверждения пилота следующий шаг — распространить решение на смежные рабочие процессы, укрепить инфраструктуру и развернуть его для большей части команды, опираясь на измеримые результаты, а не на предположения.
По теме: E-commerce / ритейл · ИИ-услуги · Записаться на вводный звонок
Есть похожий процесс? Давайте проведём аудит.
Расскажите о своём рабочем процессе и бизнес-цели — ALTE поможет понять, можно ли превратить его в решение на базе ИИ с измеримыми результатами.