Tekoälyavustajan lanseeraus mobiilisovelluksessa
Magnit on ottanut käyttöön oman tekoälyavustajansa, nimeltään Mёdik (Magic), suoraan "Magnit: Tarjoukset ja Toimitukset" -mobiilisovellukseen. Yrityksen teknologiatiimin sisäisesti kehittämä avustaja, joka hyödyntää avoimen lähdekoodin teknologioita ja kolmannen osapuolen kaupallista suurta kielimallia (LLM), mahdollistaa käyttäjille tuotteiden valinnan tiettyjen kriteerien, kuten ateriatyyppien, perusteella. Se tukee myös tilausten tilan kyselemistä ja ongelmien ratkaisemista ottamatta yhteyttä asiakastukeen.
Tulevat parannukset laajentavat ominaisuuksia tunnistamaan tuotteiden maksimaaliset alennukset, antamaan vinkkejä myymälässä navigoimiseen, avustamaan itsepalvelukassoilla sekä suosittelemaan ihotyypiltään yksilöllisiä kosmetiikka- ja ihonhoitotuotteita. Magnit pitää tätä ensimmäisenä tekoälyavustajana, joka on lanseerattu päivittäistavarakaupan alan mobiilisovelluksissa.
Tekninen perusta ja alkuperäinen toteutus
Tekoäly hyödyntää hybridistä lähestymistapaa: avoimen lähdekoodin kehyksiä ydinominaisuuksiin yhdistettynä kaupalliseen LLM:ään edistyneeseen luonnollisen kielen käsittelyyn. Tämä asennus mahdollistaa reaaliaikaisen tuotevastineen valtavista katalogeista, hyödyntäen jäsenneltyä dataa, kuten ominaisuuksia, hintoja ja saatavuutta. Nykyiset ominaisuudet keskittyvät kyselypohjaisiin suosituksiin, muuntamalla epämääräiset käyttäjäsyötteet – kuten "ainesosat illalliseen" – tarkkoihin valikoimiin, mikä virtaviivaistaa ostosten löytöprosessia.
Integrointi tapahtuu natiivisti sovelluksen sisällä, joka jo käsittelee tarjouksia, toimituksia ja kanta-asiakasohjelmia, kuten todistaa sen keskeinen rooli Magnitin monimuotoisessa vähittäiskaupan toiminnassa. Tämä upottaa tekoälyn päivittäisiin käyttäjien vuorovaikutuksiin ilman erillisiä työkaluja.
Vaikutukset tuotesyötteisiin e-kaupassa
Tekoälyavustajat, kuten Mёdik, vaikuttavat suoraan tuotesyötteisiin mahdollistamalla dynaamisen suodatuksen ja personoinnin kyselyhetkellä. Perinteiset syötteet perustuvat staattisiin sääntöihin tai manuaaliseen kuratointiin, mutta LLM-vetoiset vastausprosessit vertaavat käyttäjän aikomusta syötteen ominaisuuksiin – hintaan, kategoriaan, ruokavalion tarpeisiin – nopeuttaen merkityksellisyyttä ilman kattavaa esietikettöintiä. Tämä vähentää viiveitä syötteiden päivityksissä, kun reaaliaikaiset katalogin muutokset leviävät välittömästi suosituksiin.
Päivittäistavara-e-kaupalle, jossa valikoimat ylittävät tuhansia SKU:ita, joilla on pilaantuvia tai kampanjaan liittyviä vaihteluita, tällaiset järjestelmät minimoivat vanhentuneen tiedon paljastumisen. Avustajan kriteeripohjainen valinta vihjaa vektoriesityksiin tai semanttiseen hakuun syötteissä, mikä parantaa pitkän hännän tuotteiden löydettävyyttä, joita jäykät syötteet eivät huomaa. Jos etsit apua omalle tuotesyötteellesi, tutustu tähän blogiin: /blog/product_feed/.
Katalogin standardoinnin nostaminen
Katalogointi vähittäiskaupassa kärsii usein epäjohdonmukaisista toimittajien standardeista, mikä johtaa hajanaiseen dataan. Mёdikin käyttöönotto pakottaa epäsuoran standardoinnin: kysymällä ateriatyyppien tai ihon ominaisuuksien perusteella se vaatii yhtenäisiä ominaisuuksia taustakatalogeissa – ravintoprofiilit, ainesosaluettelot, dermatologiset tunnisteet. Ajan mittaan tämä ajaa ylävirran parannuksia, sillä epätäydellinen data tuottaa huonoja suosituksia, mikä painostaa tiimejä linjaamaan kehittyviin skeemoihin.
E-kaupassa, jossa 70–80 % katalogeista on peräisin monista eri toimittajista, tekoäly toimii laatuporttina. Epästandardit merkinnät heikentävät LLM:n tarkkuutta, mikä edistää protokollien, kuten GS1:n tai mukautettujen ontologioiden, käyttöönottoa. Magnitin sisäinen rakentaminen viittaa omistettuihin parannuksiin alueellisten tuotteiden vivahteiden käsittelemiseksi, mikä asettaa mittapuun skaalautuvalle katalogin hygienialle.
Korttien laadun ja täydellisyyden parantaminen
Päivittäistavarasovellusten tuotekorteista puuttuu usein syvyys – allergioita, yhdistelmiä tai korvaavia tuotteita puuttuu – mikä rajoittaa konversiota. Mёdik käsittelee tätä päättelemällä täydellisyyden vuorovaikutuksista: epätäydelliset kortit epäonnistuvat monimutkaisissa kyselyissä, paljastaen aukkoja iteratiiviseen rikastamiseen. Tulevat ihonhoitosuositukset esimerkiksi vaativat ominaisuuksia, kuten pH-tasot tai allergiavapaat merkinnät, mikä pakottaa täydempiin, kontekstintajuisempiin kortteihin.
Tämä siirtää e-kaupan kuvailevista ennakoiviin kortteihin, joissa tekoäly täyttää puuttuvat kentät päättelyn avulla (esim. ekstrapoloimalla ateriasopivuuden ainesosista). Tulos: korkeampi käyttäjän luottamus ja vähemmän palautuksia, sillä suositukset vastaavat todellisia tarpeita. Sisältöinfrastruktuurille se automatisoi rikastustyönkulkuja priorisoimalla paljon liikennettä saavia tuotteita. Tuotekuvaustesi varmistaminen on huippuluokkaa voi tehdä kaiken eron. Lue lisää: /blog/how_to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Valikoiman käyttöönoton nopeuden kiihdyttäminen
Nopeus uusien valikoimien tuottamisessa määrittelee kilpailukykyisen e-kaupan, erityisesti kampanja-intensiivisessä päivittäistavaratoiminnassa. Manuaalinen käyttöönotto – syötteiden, korttien, tarjousten testaaminen – kestää päiviä; tekoäly lyhentää tämän minuutteihin. Mёdikin alennusjahtiominaisuus, joka on määrätty käyttöönotettavaksi, skannaa live-syötteitä optimaalisten vastausten löytämiseksi, mikä mahdollistaa välittömän flash-alejen tai kausituotteiden esille tuomisen ilman uudelleenskannausta.
Koodittomat elementit vahvistavat tätä: avoimen lähdekoodin pohjan mahdollistavat vedä ja pudota -kehotekohdistuksen ja sääntöjen päällepäin, mikä ohittaa kehittäjäjonoja. Jälleenmyyjät voivat A/B-testata tekoälyn toimintatapoja valikoiman osajoukoilla, ja ottaa voittajat käyttöön sovelluslaajuisesti nopeasti. Magnitin tapauksessa tekoälyn sitominen itsepalvelukassaan ja myymäläopastukseen ennustaa monikanavaista synkronointia, jossa sovellusoppiminen optimoi fyysisiä asetteluja reaaliajassa.
Koodittoman tekoälyn ja sisältöautomaation synergia
Koodittomat alustat yhdessä LLM:ien kanssa laskevat tekoälyn käyttöönoton esteitä, kuten Mёdikin avoimen lähdekoodin perusta osoittaa. Vähittäiskaupan teknologiatimot konfiguroivat toimintoja visuaalisten käyttöliittymien kautta – kyselyjen kehoteketjutus, integraatiokoukut tilausliittymiin – ilman syvää koodausta. Tämä demokratisoi sisältöprosessit: markkinoijat määrittelevät suosituslogiikan, operaatiot hoitavat tukivirtaukset, mikä nopeuttaa iteraatiota.
E-kaupan infrastruktuurille se vapauttaa generatiivista sisältöä skaalassa: tuottaa automaattisesti korttitekstejä, kampanjatekstejä tai personoituja paketteja syötteiden tiedoista. Magnitin tukiratkaisu tekoälyn avulla on tästä esimerkki, joka estää lippuja syntetisoimalla tilaushistorian ja käytäntöjä. Hypoteesi: mallien kypsyessä kooditon standardisoi tekoälyn ketjuissa, vähentäen kehityssyklejä kuukausista viikkoihin säilyttäen samalla mukautetut reunat. Tietojesi hallinta näitä työkaluja varten on helpompaa työkalulla, kuten hintaluettelon käsittelyohjelmalla – tutustu tähän artikkeliin: /blog/price-list-processing_program/.
Retailer's.ru raportoi lanseerauksesta korostaen sen uraauurtavaa asemaa päivittäistavarakaupassa. VentureBeat käsitteli aiheeseen liittyviä työvoiman tekoälyn innovaatioita korostaen laajempaa alustan potentiaalia. E-kaupan toimintojen hallinta perustuu usein tietojesi oikeaan muotoon. Tutustu perusteellisiin oppaisiimme CSV- ja JSON-muodoista: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ tai /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Magnitin tekoälyavustajan lanseeraus korostaa merkittävää suuntausta kohti tekoälyn hyödyntämistä tuotteiden löytämisessä ja kuluttajakokemuksen parantamisessa, erityisesti päivittäistavarasektorin e-kaupan osalta. Tämä siirto on signaali pyrkimyksestä katalogin standardointiin ja rikkaampaan tuotetietoon tekoälymallien ruokkimiseksi. NotPIM:n kaltaisille alustoille tämä korostaa tuotetietojen hallinnan kasvavaa merkitystä kehittyneiden tekoälypohjaisten toimintojen tukemisessa. Näemme tämän kehityksen myönteisenä askeleena kohti älykkäämpiä ja tehokkaampia e-kaupan toimintoja.