Lansiranje AI asistenta u mobilnoj aplikaciji
Magnit je predstavio svoj vlastiti AI asistent, nazvan Mёdik (Magic), izravno u mobilnoj aplikaciji "Magnit: Promocije i dostava". Razvijen interno od strane tvrtkinog tehnološkog tima koristeći tehnologije otvorenog koda i komercijalni veliki jezični model (LLM) treće strane, asistent korisnicima omogućuje odabir proizvoda na temelju specifičnih kriterija, kao što su vrste jela. Također podržava upit statusa narudžbe i rješavanje problema bez kontaktiranja korisničke podrške.
Buduća poboljšanja proširit će mogućnosti identificiranja maksimalnih popusta na artikle, pružanja savjeta za navigaciju u trgovini, pomoći na samoposlužnim blagajnama i preporučivanja kozmetičkih i proizvoda za njegu kože prilagođenih individualnim karakteristikama kože. Magnit ovo pozicionira kao prvog AI asistenta lansiranog u mobilnim aplikacijama maloprodajnog sektora prehrambenih proizvoda.
Tehnička osnova i početna implementacija
AI koristi hibridni pristup: okvire otvorenog koda za osnovnu funkcionalnost u kombinaciji s komercijalnim LLM-om za naprednu obradu prirodnog jezika. Ova postavka omogućuje usklađivanje proizvoda u stvarnom vremenu iz opsežnih kataloga, crpeći iz strukturiranih podataka kao što su atributi, cijene i dostupnost. Trenutne značajke usredotočene su na preporuke temeljene na upitima, pretvarajući dvosmislene korisničke unose - kao što su "sastojci za večeru" - u precizne asortimane, čime se pojednostavljuje proces otkrivanja kupovine.
Integracija se događa izvorno unutar aplikacije, koja već obrađuje promocije, dostavu i programe vjernosti, što je vidljivo iz njezine ključne uloge u Magnitovim višenamjenskim maloprodajnim operacijama. To ugrađuje AI u svakodnevne korisničke interakcije bez potrebe za zasebnim alatima.
Implikacije za feedove proizvoda u e-commerceu
AI asistenti poput Mёdika izravno utječu na feedove proizvoda omogućavanjem dinamičkog filtriranja i personalizacije u vrijeme upita. Tradicionalni feedovi oslanjaju se na statička pravila ili ručnu kuraciju, ali procesi podudaranja pokretani LLM-om uspoređuju namjeru korisnika s atributima feeda - cijena, kategorija, prehrambene potrebe - ubrzavajući relevantnost bez iscrpnog pred-označavanja. To smanjuje kašnjenje u ažuriranju feedova, jer se promjene kataloga u stvarnom vremenu odmah šire na preporuke.
Za e-commerce prehrambenih proizvoda, gdje asortimani prelaze tisuće SKUs-a s kvarljivom ili promotivnom nestabilnošću, takvi sustavi minimiziraju izloženost zastarjelim podacima. Izbor temeljen na kriterijima asistenta nagovještava vektorsko ugrađivanje ili semantičku pretragu preko feedova, poboljšavajući mogućnost otkrivanja dugospremnih stavki koje kruti feedovi zanemaruju. Ako tražite pomoć sa svojim vlastitim product feedom, pogledajte ovaj blog: /blog/product_feed/.
Podizanje standardizacije kataloga
Katalogizacija u maloprodaji često pati od nedosljednih standarda među dobavljačima, što dovodi do fragmentiranih podataka. Mёdikova primjena nameće implicitnu standardizaciju: ispitivanjem vrsta obroka ili značajki kože, zahtijeva uniforme atribute u backend katalozima - nutritivne profile, popise sastojaka, dermatološke oznake. S vremenom to pokreće poboljšanja u gornjem toku, jer nepotpuni podaci daju loše preporuke, pritišćući timove da se usklade s novim shemama.
U e-commerceu, gdje 70-80% kataloga proizlazi od različitih dobavljača, AI djeluje kao kapija kvalitete. Nestandardni unosi degradiraju točnost LLM-a, potičući usvajanje protokola poput GS1 ili prilagođenih ontologija. Magnitova interna izrada sugerira vlasnička poboljšanja za rukovanje regionalnim nijansama proizvoda, postavljajući mjerilo za skalabilnu higijenu kataloga.
Poboljšanje kvalitete i potpunosti product cards
Product cards u aplikacijama za prehrambene proizvode često nemaju dubinu - nedostaju alergeni, uparivanje ili zamjene - što ograničava konverziju. Mёdik to rješava zaključivanjem potpunosti iz interakcija: nepotpune kartice ne uspijevaju u složenim upitima, otkrivajući praznine za iterativno obogaćivanje. Buduće preporuke za njegu kože, na primjer, zahtijevat će atribute kao što su razine pH ili hipoalergenske oznake, prisiljavajući na punije, kontekstualno svjesne kartice.
To pomiče e-commerce s deskriptivnih na prediktivne kartice, gdje AI popunjava polja koja nedostaju putem zaključivanja (npr. ekstrapolacijom prikladnosti obroka iz sastojaka). Rezultat: veće povjerenje korisnika i smanjeni povrat, jer se preporuke usklađuju sa stvarnim potrebama. Za infrastrukturu sadržaja, automatizira tijekove rada obogaćivanja, dajući prioritet stavkama s velikim prometom. Osiguravanje da su vaši opisi proizvoda vrhunski može učiniti svu razliku. Pročitajte više: /blog/howtocreate_sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Ubrzavanje brzine primjene asortimana
Brzina u izbacivanju novih asortimana definira konkurentni e-commerce, posebno u prehrambenim proizvodima koji su teški za promocije. Ručno uključivanje - testiranje feedova, product cards, promocija - traje danima; AI to urušava na minute. Mёdikova značajka lova na popuste, predviđena za uvođenje, skenira feedove uživo za optimalna podudaranja, omogućavajući trenutno pojavljivanje bljeskavih rasprodaja ili sezonskih predstavljanja bez ponovnog puzanja.
Elementi bez koda pojačavaju to: baze otvorenog koda omogućuju povlačenje i ispuštanje ugađanja upita i preklapanje pravila, zaobilazeći redove programera. Trgovci na malo mogu A/B testirati AI ponašanja na podskupovima asortimana, brzo primjenjujući pobjednike u cijeloj aplikaciji. U Magnitovom slučaju, povezivanje AI-a sa samoposlužnim blagajnama i vodstvom u trgovini najavljuje sinkronizaciju na svim kanalima, gdje učenje aplikacije optimizira fizičke rasporede u stvarnom vremenu.
No-Code AI i sinergije automatizacije sadržaja
Platforme bez koda uparene s LLM-ovima snižavaju barijere za primjenu AI-a, što se vidi u Mёdikovoj osnovi otvorenog koda. Tehnološki timovi za maloprodaju konfiguriraju ponašanja putem vizualnih sučelja - lančanje upita za upite, integracijske kuke za API-je narudžbi - bez dubokog kodiranja. To demokratizira procese sadržaja: trgovci definiraju logiku preporuke, operacije obrađuju tokove podrške, ubrzavajući iteraciju.
Za e-commerce infrastrukturu, otključava generativni sadržaj u mjerilu: automatsko generiranje opisa kartica, promotivnih kopija ili personaliziranih paketa iz podataka feeda. Magnitovo rješenje za podršku putem AI-a to ilustrira, preduhitrujući ulaznice sintetiziranjem povijesti narudžbi i politika. Hipoteza: kako modeli sazrijevaju, no-code će standardizirati AI u cijelim lancima, komprimirajući razvojne cikluse s mjeseci na tjedne uz održavanje prilagođenih rubova. Upravljanje podacima za ove alate olakšava alat poput programa za obradu cjenika - pogledajte ovaj članak: /blog/price-list-processing-program/.
Retailer's.ru izvijestio je o lansiranju, naglašavajući njegov pionirski status u prehrambenim proizvodima. VentureBeat je pokrio povezane inovacije AI radne snage, ističući širi potencijal platforme. Upravljanje vašim e-commerce operacijama često se oslanja na ispravan format vaših podataka. Pogledajte naše detaljne vodiče o CSV i JSON formatima: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ ili /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Lansiranje Magnitovog AI asistenta ističe značajan trend prema korištenju AI-a za otkrivanje proizvoda i poboljšanje korisničkog iskustva, posebno u vezi s e-commerceom u sektoru prehrambenih proizvoda. Ovaj potez signalizira poticaj za standardizaciju kataloga i bogatije podatke o proizvodima za hranjenje AI modela. Za platforme poput NotPIM-a, to naglašava sve veći značaj upravljanja informacijama o proizvodima u podršci sofisticiranim funkcionalnostima vođenim umjetnom inteligencijom. Ovaj razvoj vidimo kao pozitivan korak prema pametnijim i učinkovitijim e-commerce operacijama.