ItFox 
Тендеры и лиды
Информация
Персонализированные рекомендации — один из наиболее прибыльных способов применения LLM в торговле. Исследования показывают, что 56 % клиентов с большей вероятностью вернутся к продавцу, предлагающему подходящие товары.
Но если раньше предложение релевантных товаров основывалось на истории покупок, то сегодня ИИ способен обрабатывать разговорный поиск по естественным формулировкам. Мы вступаем в эру торговли, где роль продавца-консультанта переходит к ИИ. Компании, которые откладывают внедрение таких инструментов, проигрывают в борьбе за клиента.Стремительное развитие технологий искусственного интеллекта привело к тому, что чат-боты интернет-магазинов, которые раньше отвечали только на простые вопросы пользователей, превратились в продвинутых консультантов:
Все это практически сводит на нет ситуации, когда клиент не находит ничего подходящего и уходит к конкуренту. Рекомендательные системы на базе LLM понимают контекст, намерения и взаимосвязи между продуктами.
ИИ-рекомендательные системы в ритейле и e-commerce
Рассмотрим на примере строительного гипермаркета. В историю уходит эпоха, когда магазины создавали видео-контент на тему «Какие материалы понадобятся при выполнении (определенных) работ» и оставляли ссылки с артикулами в комментариях. Потребитель сначала тратил свое время на просмотр этих экспертных видео, потом – на подбор нужных позиций на сайте интернет-магазина, расчет объема и добавление в корзину. А в большинстве случаев все равно обращался к консультанту по вопросам из серии: «Подойдет ли этот клей для вот такого типа обоев?»
Сегодня рекомендательный чат-бот на базе ИИ способен проделать весь этот длинный путь за клиента. Он уже «знает» полный список материалов, необходимых в конкретных случаях, знает их характеристики, параметры совместимости. Задав всего несколько уточняющих вопросов клиенту – о размерах помещения, предпочтениях, максимальном бюджете и т.п., ИИ-помощник выдаст полный перечень необходимых товаров с рассчитанными объемами, ценами, а также укажет сроки поступления товара, если нужных артикулов не окажется в наличии, а одновременно с этим передаст информацию о необходимости закупки снабженцам.
Развитие данного механизма можно продумать дальше. Покупкой материала не закрываются все потребности клиента строительного гипермаркета, теперь ему нужны исполнители. В недавнем прошлом чтобы найти подходящего подрядчика, приходилось просматривать десятки профилей, звонить в разные компании, уточнять условия. В итоге проделанной работы могло выясниться, что выбранный специалист или компания не подходит по занятости, опыту, цене, локации.
Сегодня диалоговый ИИ-помощник после обработки первоначального общего запроса, уточняет ключевые детали, на основе ответов подбирает исполнителей, формирует заявки и передает их поставщикам услуг. Клиент получает несколько готовых предложений с ценами и сроками, а бизнес — квалифицированный лид, где уже собрана вся необходимая информация для расчета сметы.
Или пример обувного магазина. Теперь клиент не тратит время на изучение отдельных карточек товаров и отзывов. Ему достаточно сформировать запрос, например, так: «Нужны белые кроссовки до 15 тысяч, не из масс-маркета, с доставкой к пятнице», — и он получит готовый результат: от подобранных товаров до оформления заказа.
ИИ-рекомендательные системы для e-commerce
А ИИ-система в онлайн-супермаркете соберет набор продуктов по запросу: «Продукты на неделю для семьи из 3 человек» или «Угощения для детского дня рождения», учтет пищевую аллергию и вкусовые предпочтения. Она не только сэкономит клиенту время, но и предложит идеи – от блюд до сопутствующих товаров.
Интеллектуальные рекомендательные системы
ИИ-консультанты в сегменте B2B
Внедрение ИИ-систем подбора открывает новую эру для производственной коммерции. Для компаний критично, чтобы закупаемое оборудование и комплектующие были полностью совместимы с действующими линиями, подходили под технические характеристики и отраслевые требования. Ошибки в подборе могут обернуться поломками, простоями и срывами контрактов. Внедрение поиска комплектующих и товаров на базе искусственного интеллекта, интегрированного с ERP- и PIM-системами, обеспечивает заказчикам гарантированный результат — точность подбора.
Преимущества получают и продавцы. Если раньше продавцы-консультанты разъезжали с толстыми каталогами по представительствам, то теперь поставщики экономят значительную часть времени, а отдел продаж может сосредоточиться на заключении сделок, а не на составлении коммерческих предложений.
Как работает ИИ-консультант: техническая сторона вопроса
ИИ-консультант — это сложная система (пайплайн), состоящая из нескольких взаимосвязанных модулей. Принципы и последовательность работы:
Намерение: Определяет цель — найти рецепт, подобрать товары для задачи, сравнить продукты.
Сущности: Извлекает ключевые параметры: тип товара (обои, клей), бренд, бюджет (до 15000), дедлайн (к пятнице), атрибуты ( белые, Ø12 мм) и проч.
3. Контекстуализация. Система дополняет запрос контекстом: история покупок пользователя (из CRM), его локация (для оценки наличия товара и актуальных условий доставки), ранее упомянутые в диалоге товары и т.д.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
4. Семантический поиск и генерация. Доработанный таким образом запрос поступает в LLM, где происходит:
Поиск: Запрос, обогащенный контекстом и сущностями, преобразуется в векторное представление — эмбеддинг. Система ищет в векторной базе данных товары, статьи, инструкции с наиболее близкими по смыслу эмбеддингами. Это позволяет находить товары даже по расплывчатым описаниям.
Генерация: На основе найденных релевантных данных (товары, их характеристики, описания, статьи из блога и т.д.) LLM формирует связный, человеческий ответ. Она не «придумывает» артикулы сама, а опирается на данные из базы.
5. Вывод и взаимодействие. Пользователю показывается ответ: подобранные товары, список, расчеты. Если информации недостаточно, ИИ задает уточняющий вопрос (например, «Какова площадь помещения?»), и цикл повторяется.
Вячеслав Черкасюк, руководитель проектного отдела ItFox: "Стоит отметить, что подготовка данных для внедрения ИИ-консультанта— фундамент успеха (самый важный этап!). Перед внедрением необходимо привести каталог в порядок. Для каждого товара должны быть заполнены: четкие названия, детальные описания, характеристики (цвет, размер, материал, вес, совместимость), качественные фото. Данные должны быть структурированы. И в этом нам тоже может помочь ИИ."
(Подробнее про работу с зашумленными данными мы рассказываем в нашем кейсе).
Успешное внедрение ИИ-консультанта обычно предполагает:
– Более высокие показатели конверсии – за счет высокой релевантности предложений и сокращения пути клиента к покупке;
– Повышение уровня удержания клиентов – точное понимание потребностей формируем позитивный клиентский опыт;
– Сокращение количества брошенных корзин – своевременные предложения, точно закрывающие потребности, поддерживают интерес покупателей.
Результаты внедрения ИИ-рекомендательных систем в B2B:
– Рост эффективности продаж. Высокая релевантность предложений приводит к сокращению цикла принятия решения и ускорению заключения сделок;
– Точное улавливание потребностей и персонализированный подход повышают уровень удержания клиентов;
– Сокращение потерь ресурсов, исключение рисков ошибок в подборе;
– Оптимизация работы отдела продаж.
Рекомендательные системы на базе ИИ становятся новым стандартом как в розничной, так и в производственной коммерции. Крупные игроки уже активно внедряют такие технологии. Для клиентов это удобство и надежность, для компаний – устойчивое конкурентное преимущество.
Хотите обсудить, как внедрение ИИ-рекомендательных систем поможет вашему бизнесу? В ItFox мы внедряем интеллектуальных консультантов для e-commerce и B2B-компаний: от очистки и структурирования данных до интеграции рабочими системами (ERP, CRM и PIM).
📌 Оставьте заявку на бесплатную консультацию — наши эксперты помогут адаптировать ИИ-консультанта под ваши бизнес-процессы и покажут, как превратить технологии в измеримый результат. Или напишите нам в Telegram.
