ИИ для интернет-магазина: какие задачи он закрывает, а какие только портит

Характеристики и структура каталога

Самая недооценённая задача. В карточках одни и те же свойства записаны по-разному: «ш*г*в», «ШхГхВ», размеры в сантиметрах и миллиметрах, цвет то «орех», то «темное дерево».

Что делает ИИ. Приводит характеристики к единому набору свойств и единицам, находит противоречия между текстом описания и таблицей, предлагает понятные названия свойств для фильтров.

Что проверяет человек. Сопоставление спорных значений и полноту по группам товаров. Ошибка здесь тиражируется на сотни карточек.

Почему это важнее описаний. Из характеристик строятся фильтры и посадочные страницы под конкретные запросы покупателей. Пока свойства разнородные, ни фильтры, ни страницы не собрать.

<offer id="123" available="true">
  <url>https://example.com/catalog/item-123/</url>
  <price>45900</price>
  <currencyId>RUR</currencyId>
  <categoryId>12</categoryId>
  <name>Название товара и ключевой параметр</name>
</offer>

Описания товаров

Что делает ИИ. Пишет черновики описаний по техническим данным и шаблону: для кого товар, чем отличается от соседних позиций, на что смотреть при выборе. Адаптирует один текст под похожие позиции без слепого копирования.

В продолжение темы можно открыть Как собрать с помощью ИИ полезные ответы из вопросов покупателей: там следующий шаг разобран отдельно.

Где ошибается. Придумывает свойства, которых нет: материалы, сертификаты, сроки службы, комплектацию. Поэтому модель должна писать только из переданных ей данных, а всё, чего в данных нет, оставлять пустым.

Что проверяет человек. Соответствие описания карточке и отсутствие обещаний, которых магазин не даёт.

Подробный разбор с примерами — в статье описания товаров нейросетью без штампов.

Поиск по сайту и запросы без результатов

Поиск по магазину — источник прямых подсказок. Покупатели пишут в него своими словами, а не так, как называются товары в вашем каталоге.

Что делает ИИ. Разбирает журнал поисковых запросов, группирует их по смыслу и отдельно показывает запросы, по которым ничего не нашлось. Предлагает синонимы для поиска: «тумба под телевизор» и «тумба ТВ» должны приводить к одному результату.

Что даёт владельцу. Три типа выводов: каких товаров не хватает, какие названия непонятны покупателям, где поиск не понимает формулировку. Первое — это деньги, которые покупатели готовы были потратить прямо сейчас.

Отзывы и вопросы покупателей

Разбор отзывов. ИИ раскладывает отзывы по причинам довольства и недовольства: качество, доставка, сборка, несоответствие фото. Раз в месяц видно, что растёт. Это материал и для закупок, и для карточек: частые замечания покупателей стоит закрывать прямо в описании.

Похожий вопрос разобран в материале Как разделить длинную задачу для ИИ на проверяемые этапы — он пригодится, если исходные условия отличаются.

Вопросы к товарам. Повторяющиеся вопросы превращаются в дополнения к карточке и раздел вопросов и ответов. Покупателю не нужно писать, чтобы узнать габариты в собранном виде.

Черновики ответов. На типовые отзывы ИИ готовит вежливые ответы, на эмоциональные и спорные — не готовит, а передаёт человеку.

Помощник для покупателя на сайте

Когда работает. Когда помощник отвечает строго по вашему каталогу и условиям: подбирает товары по параметрам, отвечает про доставку и оплату, показывает статус заказа. И когда он за один шаг передаёт разговор человеку, если вопрос сложный.

Когда мешает. Когда он изображает живого сотрудника, отвечает общими фразами и не даёт способа связаться с человеком. Такой помощник теряет обращения, которые магазин уже оплатил рекламой.

Обязательное правило. Условия доставки, наличие и цены помощник берёт из ваших данных, а не из общих знаний модели.

Когда бот нужен, а когда нет, разбирали отдельно: чат-бот на сайте.

Ассортимент, цены и отчёты

Сверка данных. Ежедневная сверка цен и наличия между сайтом и учётной системой с отчётом о расхождениях. Исправляет человек, но находить расхождения вручную никто не будет.

Поиск проблемных позиций. Товары с высоким интересом и низкими продажами, позиции без фотографий, карточки с пустыми ключевыми характеристиками.

Сводки. Короткий еженедельный отчёт: что выросло, что упало, какие категории выбиваются из обычного коридора. Цифры при этом сверяются с исходными выгрузками — модели ошибаются в арифметике.

Об этом подробнее в разборе нейросеть и отчёты: каким цифрам верить.

Чего делать не стоит

Публиковать тексты без проверки. Массовая генерация описаний с выдуманными свойствами приводит к возвратам и недовольству покупателей.

Генерировать изображения товаров. Покупатель должен видеть то, что получит. Сгенерированные картинки годятся для фонов и баннеров, но не вместо фотографий товара.

Отвечать на отзывы автоматически. Шаблонные ответы на живые эмоции ухудшают впечатление сильнее, чем молчание.

Заменять поиск чат-окном. Многим покупателям быстрее пользоваться фильтрами и категориями.

Как измерить эффект

Полнота каталога. Доля карточек с заполненными ключевыми характеристиками и описанием. Растёт первой.

Поиск по сайту. Доля запросов без результатов. Должна снижаться после работы с синонимами и ассортиментом.

Переходы из поиска. Количество переходов на карточки и категории: полные данные и рабочие фильтры дают новые посадочные страницы.

Конверсия и возвраты. Конверсия в заказ по категориям и доля возвратов из-за несоответствия описанию. Второй показатель покажет, если описания начали приукрашивать.

Зафиксируйте эти цифры до начала работ: через два месяца они покажут, что именно сработало.