Λανσάρισμα του Βοηθού AI στην Εφαρμογή για Κινητά
Η Magnit έχει εισαγάγει τον ιδιόκτητο βοηθό της AI, με το όνομα Mёdik (Magic), απευθείας στην εφαρμογή για κινητά "Magnit: Promotions and Delivery". Αναπτύχθηκε εσωτερικά από την ομάδα τεχνολογίας της εταιρείας χρησιμοποιώντας τεχνολογίες ανοιχτού κώδικα και ένα εμπορικό μεγάλο γλωσσικό μοντέλο (LLM) τρίτου μέρους, ο βοηθός επιτρέπει στους χρήστες να επιλέγουν προϊόντα βάσει συγκεκριμένων κριτηρίων, όπως τύποι γευμάτων. Υποστηρίζει επίσης την υποβολή ερωτημάτων σχετικά με την κατάσταση της παραγγελίας και την επίλυση προβλημάτων, χωρίς να χρειάζεται να επικοινωνήσουν με την υποστήριξη πελατών.
Οι μελλοντικές βελτιώσεις θα επεκτείνουν τις δυνατότητες ώστε να εντοπίζουν μέγιστες εκπτώσεις σε είδη, να παρέχουν συμβουλές πλοήγησης στο κατάστημα, να βοηθούν στα self-service checkouts και να προτείνουν καλλυντικά και προϊόντα περιποίησης δέρματος προσαρμοσμένα στα ατομικά χαρακτηριστικά του δέρματος. Η Magnit τοποθετεί αυτό ως τον πρώτο βοηθό AI που λανσάρεται σε εφαρμογές κινητών στον τομέα λιανικής πώλησης τροφίμων.
Τεχνική Βάση και Αρχική Εφαρμογή
Το AI αξιοποιεί μια υβριδική προσέγγιση: πλαίσια ανοιχτού κώδικα για βασικές λειτουργίες σε συνδυασμό με ένα εμπορικό LLM για προηγμένη επεξεργασία φυσικής γλώσσας. Αυτή η ρύθμιση επιτρέπει την αντιστοίχιση προϊόντων σε πραγματικό χρόνο από τεράστιους καταλόγους, αντλώντας δεδομένα από δομημένα δεδομένα όπως χαρακτηριστικά, τιμές και διαθεσιμότητα. Τα τρέχοντα χαρακτηριστικά επικεντρώνονται σε συστάσεις βάσει ερωτημάτων, μετατρέποντας ασαφείς εισόδους χρήστη—όπως "συστατικά για δείπνο"—σε ακριβείς συνδυασμούς, απλοποιώντας έτσι τη διαδικασία ανακάλυψης αγορών.
Η ενσωμάτωση πραγματοποιείται εγγενώς στην εφαρμογή, η οποία ήδη χειρίζεται προσφορές, παράδοση και προγράμματα αφοσίωσης, όπως αποδεικνύεται από τον κεντρικό της ρόλο στις λειτουργίες λιανικής πώλησης πολλαπλών μορφών της Magnit. Αυτό ενσωματώνει την AI στις καθημερινές αλληλεπιδράσεις των χρηστών, χωρίς να απαιτούνται ξεχωριστά εργαλεία.
Επιπτώσεις για τα Product Feeds στο E-Commerce
Οι βοηθοί AI όπως το Mёdik επηρεάζουν άμεσα τα product feeds επιτρέποντας δυναμικό φιλτράρισμα και εξατομίκευση κατά τη στιγμή του ερωτήματος. Τα παραδοσιακά feeds βασίζονται σε σταθερούς κανόνες ή χειροκίνητη επιμέλεια, αλλά οι διαδικασίες αντιστοίχισης που βασίζονται σε LLM συγκρίνουν την πρόθεση του χρήστη με τα χαρακτηριστικά του feed—τιμή, κατηγορία, διατροφικές ανάγκες—επιταχύνοντας τη συνάφεια χωρίς εξαντλητικό προ-tagging. Αυτό μειώνει τη λανθάνουσα κατάσταση στις ενημερώσεις feed, καθώς οι αλλαγές στο catalog σε πραγματικό χρόνο διαδίδονται άμεσα στις συστάσεις.
Για το e-commerce τροφίμων, όπου οι συνδυασμοί υπερβαίνουν χιλιάδες SKUs που έχουν αλλοιώσιμα ή διαφημιστικά χαρακτηριστικά, τέτοια συστήματα ελαχιστοποιούν την έκθεση σε απαρχαιωμένα δεδομένα. Η επιλογή βάσει κριτηρίων του βοηθού υποδηλώνει vector embeddings ή σημασιολογική αναζήτηση στα feeds, βελτιώνοντας την ανακάλυψη αντικειμένων «long-tail» που τα άκαμπτα feeds παραβλέπουν. Αν ψάχνετε βοήθεια με το δικό σας product feed, ελέγξτε αυτό το blog: /blog/product_feed/.
Αναβάθμιση της Τυποποίησης Καταλόγων
Η καταλογοποίηση στη λιανική συχνά υποφέρει από ασυνεπή πρότυπα μεταξύ των προμηθευτών, οδηγώντας σε κατακερματισμένα δεδομένα. Η ανάπτυξη του Mёdik επιβάλλει σιωπηρή τυποποίηση: με την υποβολή ερωτημάτων σε τύπους γευμάτων ή χαρακτηριστικά του δέρματος, απαιτεί ομοιόμορφα χαρακτηριστικά στους backend καταλόγους—διατροφικά προφίλ, λίστες συστατικών, δερματολογικές ετικέτες. Με την πάροδο του χρόνου, αυτό οδηγεί σε βελτιώσεις upstream, καθώς τα ελλιπή δεδομένα αποδίδουν κακές συστάσεις, πιέζοντας τις ομάδες να ευθυγραμμιστούν με τα αναδυόμενα schemas.
Στο e-commerce, όπου το 70-80% των καταλόγων προέρχονται από διάφορους προμηθευτές, η AI ενεργεί ως πύλη ποιότητας. Οι μη τυπικές καταχωρήσεις υποβαθμίζουν την ακρίβεια του LLM, προωθώντας την υιοθέτηση πρωτοκόλλων όπως GS1 ή προσαρμοσμένων ontologies. Η εσωτερική κατασκευή της Magnit υποδηλώνει ιδιόκτητες βελτιώσεις για την αντιμετώπιση των περιφερειακών προϊόντων, θέτοντας ένα σημείο αναφοράς για την κλιμακούμενη υγιεινή του καταλόγου.
Βελτίωση της Ποιότητας και της Πληρότητας των Product Cards
Τα product cards σε εφαρμογές τροφίμων συχνά στερούνται βάθους—λείπουν αλλεργιογόνα, συνδυασμοί ή υποκατάστατα—περιορίζοντας τις μετατροπές. Το Mёdik το αντιμετωπίζει αυτό συμπεραίνοντας την πληρότητα από τις αλληλεπιδράσεις: ελλιπή cards αποτυγχάνουν σε πολύπλοκα ερωτήματα, αποκαλύπτοντας κενά για επαναληπτικό εμπλουτισμό. Οι μελλοντικές συστάσεις περιποίησης δέρματος, για παράδειγμα, θα απαιτήσουν χαρακτηριστικά όπως επίπεδα pH ή υποαλλεργικά σημαίες, αναγκάζοντας τα πιο γεμάτα, με επίγνωση του πλαισίου cards.
Αυτό μετατοπίζει το e-commerce από περιγραφικό σε προγνωστικό cards, όπου η AI συμπληρώνει τα πεδία που λείπουν μέσω συμπερασμού (π.χ., εξαγωγή καταλληλότητας γευμάτων από συστατικά). Αποτέλεσμα: υψηλότερη εμπιστοσύνη των χρηστών και μειωμένες επιστροφές, καθώς οι συστάσεις ευθυγραμμίζονται με τις πραγματικές ανάγκες. Για την υποδομή περιεχομένου, αυτοματοποιεί τις ροές εργασίας εμπλουτισμού, δίνοντας προτεραιότητα σε στοιχεία υψηλής επισκεψιμότητας. Η διασφάλιση ότι οι product descriptions σας είναι κορυφαίες μπορεί να κάνει όλη τη διαφορά. Διαβάστε περισσότερα: /blog/how_to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Επιτάχυνση της Ταχύτητας Ανάπτυξης των Συνδυασμών
Η ταχύτητα στην έκδοση νέων συνδυασμών καθορίζει το ανταγωνιστικό e-commerce, ειδικά στα καταστήματα τροφίμων που βασίζονται στις προσφορές. Η χειροκίνητη ενσωμάτωση—δοκιμή feeds, cards, προσφορών—διαρκεί μέρες. Η AI συμπτύσσει αυτό σε λεπτά. Το χαρακτηριστικό εύρεσης εκπτώσεων του Mёdik, που έχει προγραμματιστεί για κυκλοφορία, σαρώνει ζωντανά feeds για βέλτιστες αντιστοιχίσεις, επιτρέποντας την άμεση εμφάνιση flash sales ή εποχιακών εισαγωγών χωρίς recrawling.
Τα no-code στοιχεία ενισχύουν αυτό: οι βάσεις ανοιχτού κώδικα επιτρέπουν τη ρύθμιση προτροπών drag-and-drop και επικαλύψεις κανόνων, παρακάμπτοντας τις ουρές των προγραμματιστών. Οι έμποροι λιανικής μπορούν να δοκιμάσουν A/B συμπεριφορές AI σε υποσύνολα συνδυασμών, αναπτύσσοντας γρήγορα τους νικητές σε ολόκληρη την εφαρμογή. Στην περίπτωση της Magnit, η σύνδεση της AI με το self-checkout και την καθοδήγηση στο κατάστημα προμηνύει συγχρονισμό omnichannel, όπου η εκμάθηση της εφαρμογής βελτιστοποιεί τις φυσικές διατάξεις σε πραγματικό χρόνο.
Συνέργειες No-Code AI και Content Automation
Οι πλατφόρμες no-code σε συνδυασμό με LLMs μειώνουν τα εμπόδια στην ανάπτυξη AI, όπως φαίνεται στο ίδρυμα ανοιχτού κώδικα του Mёdik. Οι ομάδες τεχνολογίας λιανικής ρυθμίζουν συμπεριφορές μέσω οπτικών διεπαφών—αλυσιδωτές προτροπές για ερωτήματα, αγκίστρια ενσωμάτωσης για API παραγγελιών—χωρίς βαθιά κωδικοποίηση. Αυτό εκδημοκρατίζει τις διαδικασίες περιεχομένου: οι έμποροι καθορίζουν τη λογική σύστασης, οι λειτουργίες χειρίζονται τις ροές υποστήριξης, επιταχύνοντας την επανάληψη.
Για την υποδομή του e-commerce, ξεκλειδώνει τη δημιουργία περιεχομένου σε κλίμακα: αυτόματη δημιουργία card descriptions, αντιγράφων προσφορών ή εξατομικευμένων bundles από δεδομένα feed. Η επίλυση υποστήριξης της Magnit μέσω AI το καταδεικνύει, προλαμβάνοντας τα εισιτήρια συνθέτοντας το ιστορικό παραγγελιών και τις πολιτικές. Υπόθεση: καθώς τα μοντέλα ωριμάζουν, το no-code θα τυποποιήσει την AI σε όλες τις αλυσίδες, συμπιέζοντας τους κύκλους ανάπτυξης από μήνες σε εβδομάδες διατηρώντας παράλληλα τα προσαρμοσμένα άκρα. Η διαχείριση των δεδομένων σας για αυτά τα εργαλεία γίνεται ευκολότερη με ένα εργαλείο όπως το price list processing program - ρίξτε μια ματιά σε αυτό το άρθρο: /blog/price-list-processing-program/.
Η Retailer's.ru ανέφερε το λανσάρισμα, υπογραμμίζοντας το πρωτοποριακό του καθεστώς στα παντοπωλεία. Η VentureBeat κάλυψε σχετικές καινοτομίες AI για το εργατικό δυναμικό, επισημαίνοντας την ευρύτερη δυνατότητα της πλατφόρμας. Η διαχείριση των λειτουργιών του e-commerce σας βασίζεται συχνά στη σωστή μορφή των δεδομένων σας. Δείτε τους σε βάθος οδηγούς μας για τις CSV και JSON μορφές: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ ή /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Το λανσάρισμα του βοηθού AI της Magnit υπογραμμίζει μια σημαντική τάση προς την αξιοποίηση της AI για την ανακάλυψη προϊόντων και την ενίσχυση της εμπειρίας των καταναλωτών, ειδικά όσον αφορά το e-commerce στον τομέα των παντοπωλείων. Αυτή η κίνηση σηματοδοτεί μια ώθηση για την τυποποίηση καταλόγων και πλουσιότερα δεδομένα προϊόντων για την τροφοδότηση των μοντέλων AI. Για πλατφόρμες όπως το NotPIM, αυτό υπογραμμίζει την αυξανόμενη σημασία της διαχείρισης πληροφοριών προϊόντων στην υποστήριξη εξελιγμένων λειτουργιών που βασίζονται στην AI. Βλέπουμε αυτή την εξέλιξη ως ένα θετικό βήμα προς πιο έξυπνες και πιο αποτελεσματικές λειτουργίες e-commerce.