### Lancio dell'assistente AI nell'app mobile
Magnit ha introdotto il suo assistente AI proprietario, chiamato Mёdik (Magic), direttamente nell'app mobile "Magnit: Promozioni e Consegna". Sviluppato internamente dal team tecnologico dell'azienda utilizzando tecnologie open-source e un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) commerciale di terze parti, l'assistente consente agli utenti di selezionare prodotti in base a criteri specifici, come i tipi di pasti. Supporta inoltre l'interrogazione dello stato dell'ordine e la risoluzione dei problemi senza contattare l'assistenza clienti.
I futuri miglioramenti espanderanno le capacità di identificare i massimi sconti sugli articoli, fornire consigli di navigazione in negozio, assistere alle casse self-service e raccomandare cosmetici e prodotti per la cura della pelle su misura per le caratteristiche individuali della pelle. Magnit posiziona questo come il primo assistente AI lanciato nelle applicazioni mobili del settore della vendita al dettaglio di generi alimentari.
### Fondamenti tecnici e implementazione iniziale
L'AI sfrutta un approccio ibrido: framework open-source per le funzionalità di base combinati con un LLM commerciale per l'elaborazione del linguaggio naturale avanzata. Questa configurazione consente l'abbinamento dei prodotti in tempo reale da vasti cataloghi, attingendo a dati strutturati come attributi, prezzi e disponibilità. Le funzionalità attuali si concentrano su raccomandazioni basate su query, trasformando input utente vaghi, come "ingredienti per cena", in assortimenti precisi, semplificando così il processo di scoperta dello shopping.
L'integrazione avviene nativamente all'interno dell'app, che gestisce già promozioni, consegne e programmi fedeltà, come dimostra il suo ruolo centrale nelle operazioni di vendita al dettaglio multi-formato di Magnit. Questo incorpora l'AI nelle interazioni quotidiane degli utenti senza richiedere strumenti separati.
### Implicazioni per i feed di prodotti nell'e-commerce
Gli assistenti AI come Mёdik influenzano direttamente i feed di prodotti, abilitando il filtro dinamico e la personalizzazione al momento della query. I feed tradizionali si basano su regole statiche o curatela manuale, ma i processi di corrispondenza basati su LLM confrontano l'intento dell'utente con gli attributi del feed - prezzo, categoria, esigenze dietetiche - accelerando la rilevanza senza un'esauriente pre-tagging. Questo riduce la latenza negli aggiornamenti del feed, poiché le modifiche al catalogo in tempo reale si propagano istantaneamente alle raccomandazioni.
Per l'e-commerce di generi alimentari, dove gli assortimenti superano le migliaia di SKU con volatilità deperibile o promozionale, tali sistemi riducono al minimo l'esposizione a dati obsoleti. La selezione basata su criteri dell'assistente suggerisce embedding vettoriali o ricerca semantica sui feed, migliorando la scopribilità di articoli a coda lunga che i feed rigidi trascurano. Se stai cercando aiuto con il tuo **feed di prodotti**, dai un'occhiata a questo blog: [/blog/product_feed/](https://notpim.com/blog/product_feed/).
### Elevare la standardizzazione del catalogo
La catalogazione nella vendita al dettaglio soffre spesso di standard incoerenti tra i fornitori, portando a dati frammentati. L'implementazione di Mёdik impone una standardizzazione implicita: interrogando i tipi di pasti o le caratteristiche della pelle, richiede attributi uniformi nei cataloghi backend: profili nutrizionali, elenchi di ingredienti, etichette dermatologiche. Nel tempo, questo porta a miglioramenti a monte, poiché i dati incompleti producono raccomandazioni scadenti, spingendo i team ad allinearsi agli schemi emergenti.
Nell'e-commerce, dove il 70-80% dei cataloghi deriva da diversi fornitori, l'AI funge da controllo di qualità. Le voci non standard degradano l'accuratezza dell'LLM, favorendo l'adozione di protocolli come GS1 o ontologie personalizzate. La costruzione interna di Magnit suggerisce affinamenti proprietari per gestire le sfumature dei prodotti regionali, stabilendo un punto di riferimento per l'igiene del catalogo scalabile.
### Migliorare la qualità e la completezza delle product card
Le **product card** nelle app di generi alimentari mancano frequentemente di profondità - mancano allergeni, abbinamenti o sostituti - limitando la conversione. Mёdik affronta questo problema deducendo la completezza dalle interazioni: le card incomplete falliscono nelle query complesse, rivelando lacune per l'arricchimento iterativo. Le future raccomandazioni per la cura della pelle, ad esempio, richiederanno attributi come i livelli di pH o i contrassegni ipoallergenici, richiedendo card più complete e consapevoli del contesto.
Questo sposta l'e-commerce da card descrittive a predittive, in cui l'AI popola i campi mancanti tramite inferenza (ad esempio, estrapolando l'idoneità del pasto dagli ingredienti). Risultato: maggiore fiducia dell'utente e minori resi, poiché le raccomandazioni si allineano alle reali esigenze. Per l'infrastruttura di contenuto, automatizza i flussi di arricchimento, dando priorità agli articoli ad alto traffico. Assicurarsi che le tue **descrizioni dei prodotti** siano di prim'ordine può fare la differenza. Leggi di più: [/blog/how_to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/](https://notpim.com/blog/how-to-create-sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/).
### Accelerare la velocità di implementazione degli assortimenti
La velocità nell'output di nuovi assortimenti definisce l'e-commerce competitivo, specialmente nei generi alimentari a forte promozione. L'onboarding manuale - test dei feed, delle card, delle promozioni - dura giorni; l'AI lo riduce a minuti. La funzione di ricerca degli sconti di Mёdik, prevista per il lancio, scansiona i feed in tempo reale per trovare le corrispondenze ottimali, consentendo l'affioramento istantaneo di vendite flash o introduzioni stagionali senza ricorrere al recrawling.
Gli elementi no-code amplificano questo: le basi open-source consentono l'ottimizzazione del prompt drag-and-drop e le sovrapposizioni di regole, bypassando le code degli sviluppatori. I rivenditori possono testare i comportamenti dell'AI su sottoinsiemi di assortimento, implementando i vincitori a livello di app rapidamente. Nel caso di Magnit, collegare l'AI al self-checkout e alla guida in negozio prefigura la sincronizzazione omnichannel, in cui gli apprendimenti dell'app ottimizzano i layout fisici in tempo reale.
### Sinergie No-Code AI e automazione dei contenuti
Le piattaforme no-code abbinate agli LLM abbassano le barriere all'implementazione dell'AI, come si vede nella fondazione open-source di Mёdik. I team tecnologici di vendita al dettaglio configurano i comportamenti tramite interfacce visive - concatenamento di prompt per query, hook di integrazione per le API degli ordini - senza codifica approfondita. Questo democratizza i processi di contenuto: i marketer definiscono la logica di raccomandazione, le operazioni gestiscono i flussi di supporto, accelerando l'iterazione.
Per l'infrastruttura di e-commerce, sblocca contenuti generativi su scala: generando automaticamente descrizioni delle card, copy promozionali o bundle personalizzati dai dati del feed. La risoluzione del supporto di Magnit tramite AI ne è un esempio, prevenendo i ticket sintetizzando la cronologia degli ordini e le politiche. Ipotesi: man mano che i modelli maturano, il no-code standardizzerà l'AI su tutte le catene, comprimendo i cicli di sviluppo da mesi a settimane, mantenendo al contempo bordi personalizzati. Gestire i tuoi dati per questi strumenti è reso più facile con uno strumento come un **programma di elaborazione dell'elenco prezzi** - dai un'occhiata a questo articolo: [/blog/price-list-processing-program/](https://notpim.com/blog/price-list-processing-program/).
Retailer's.ru ha riportato il lancio, sottolineando il suo status di pioniere nei generi alimentari. VentureBeat ha trattato le relative innovazioni AI della forza lavoro, evidenziando il potenziale della piattaforma più ampio. La gestione delle tue operazioni di e-commerce si basa spesso sul formato corretto dei tuoi dati. Consulta le nostre guide approfondite sui **formati CSV e JSON**: [/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/](https://notpim.com/blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/) o [/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/](https://notpim.com/blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/)
Il lancio dell'assistente AI di Magnit evidenzia una tendenza significativa verso l'utilizzo dell'AI per la scoperta dei prodotti e il miglioramento dell'esperienza del consumatore, soprattutto per quanto riguarda l'e-commerce nel settore dei generi alimentari. Questa mossa segnala una spinta verso la standardizzazione dei cataloghi e dati di prodotto più ricchi per alimentare i modelli di AI. Per piattaforme come NotPIM, questo sottolinea la crescente importanza della gestione delle informazioni sui prodotti a supporto di funzionalità sofisticate basate sull'AI. Vediamo questo sviluppo come un passo positivo verso operazioni di e-commerce più intelligenti ed efficienti.