Lansarea asistentului AI în aplicația mobilă
Magnit a introdus propriul asistent AI, numit Mёdik (Magic), direct în aplicația mobilă „Magnit: Promoții și Livrare”. Dezvoltat intern de echipa de tehnologie a companiei, folosind tehnologii open-source și un model lingvistic mare (LLM) comercial de la terți, asistentul le permite utilizatorilor să selecteze produse pe baza unor criterii specifice, cum ar fi tipurile de mese. De asemenea, acesta suportă interogări privind starea comenzilor și rezolvarea problemelor fără a contacta asistența pentru clienți.
Îmbunătățirile viitoare vor extinde capacitățile de a identifica reducerile maxime la articole, de a oferi sfaturi de navigare în magazin, de a asista la casele de marcat cu autoservire și de a recomanda produse cosmetice și de îngrijire a pielii adaptate caracteristicilor individuale ale pielii. Magnit prezintă acest lucru ca fiind primul asistent AI lansat în aplicațiile mobile din sectorul de retail alimentar.
Fundația tehnică și implementarea inițială
AI utilizează o abordare hibridă: cadre open-source pentru funcționalitatea de bază, combinate cu un LLM comercial pentru procesarea avansată a limbajului natural. Această configurare permite potrivirea produselor în timp real din cataloage vaste, bazându-se pe date structurate, cum ar fi atributele, prețurile și disponibilitatea. Caracteristicile actuale se concentrează pe recomandări bazate pe interogări, transformând intrări vagi ale utilizatorilor - cum ar fi „ingrediente pentru cină” - în sortimente precise, simplificând astfel procesul de descoperire a cumpărăturilor.
Integrarea are loc nativ în cadrul aplicației, care gestionează deja promoții, livrări și programe de loialitate, după cum se evidențiază în rolul său central în operațiunile de retail multi-format ale Magnit. Acest lucru încorporează AI în interacțiunile zilnice ale utilizatorilor, fără a necesita instrumente separate.
Implicații pentru feed-urile de produse în e-commerce
Asistenții AI precum Mёdik influențează direct feed-urile de produse, permițând filtrarea dinamică și personalizarea la momentul interogării. Feed-urile tradiționale se bazează pe reguli statice sau pe selecție manuală, dar procesele de potrivire bazate pe LLM compară intenția utilizatorului cu atributele feed-ului - preț, categorie, nevoi dietetice - accelerând relevanța fără pre-etichetare exhaustivă. Acest lucru reduce latența în actualizările feed-urilor, deoarece modificările cataloagelor în timp real se propagă instantaneu către recomandări.
Pentru e-commerce în domeniul alimentar, unde sortimentele depășesc mii de SKU-uri, cu volatilitate perisabilă sau promoțională, astfel de sisteme minimizează expunerea la date învechite. Selecția bazată pe criterii a asistentului sugerează încorporări vectoriale sau căutare semantică peste feed-uri, sporind descoperirea articolelor de tip long-tail pe care feed-urile rigide le ignoră. Dacă aveți nevoie de ajutor cu propriul dvs. feed de produse, consultați acest blog: /blog/product_feed/.
Ridicarea standardizării catalogului
Catalogarea în retail suferă adesea de standarde inconsistente în rândul furnizorilor, ceea ce duce la date fragmentate. Implementarea lui Mёdik impune standardizare implicită: prin interogarea tipurilor de mese sau a caracteristicilor pielii, acesta solicită atribute uniforme în cataloagele backend - profile nutriționale, liste de ingrediente, etichete dermatologice. De-a lungul timpului, acest lucru conduce la îmbunătățiri în amonte, deoarece datele incomplete dau rezultate slabe la recomandări, presând echipele să se alinieze la schemele emergente.
În e-commerce, unde 70-80% din cataloage provin de la furnizori diverși, AI acționează ca o poartă de calitate. Intrările non-standard degradează acuratețea LLM, favorizând adoptarea de protocoale precum GS1 sau ontologii personalizate. Construcția internă a Magnit sugerează rafinări specifice pentru a gestiona nuanțele produselor regionale, stabilind un punct de referință pentru igiena scalabilă a catalogului.
Îmbunătățirea calității și a completitudinii product card-urilor
Product card-urile din aplicațiile pentru produse alimentare lipsesc frecvent de profunzime - lipsesc alergeni, asocieri sau înlocuitori - limitând conversia. Mёdik abordează acest lucru prin deducerea completitudinii din interacțiuni: card-urile incomplete eșuează la interogări complexe, dezvăluind lacune pentru îmbogățire iterativă. Recomandările viitoare pentru îngrijirea pielii, de exemplu, vor necesita atribute precum nivelurile pH-ului sau etichete hipoalergenice, obligând card-uri mai complete și conștiente de context.
Acest lucru mută e-commerce de la card-uri descriptive la cele predictive, unde AI completează câmpurile lipsă prin inferență (de exemplu, extrapolarea adecvării mesei din ingrediente). Rezultat: încredere mai mare a utilizatorilor și returnări reduse, deoarece recomandările se aliniază nevoilor reale. Pentru infrastructura de conținut, acesta automatizează fluxurile de îmbogățire, prioritizând articolele cu trafic ridicat. Asigurarea faptului că descrierile produselor dvs. sunt de top poate face toată diferența. Citiți mai multe: /blog/howtocreate_sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Accelerarea vitezei de implementare a sortimentului
Viteza în producerea de noi sortimente definește e-commerce competitiv, în special în domeniul alimentar, unde promoțiile sunt intense. Integrarea manuală - testarea feed-urilor, a card-urilor, a promoțiilor - durează zile; AI reduce acest lucru la minute. Funcția de găsire a reducerilor a lui Mёdik, programată pentru lansare, scanează feed-urile live pentru cele mai bune potriviri, permițând prezentarea instantanee a vânzărilor flash sau a introducerilor sezoniere fără re-indexare.
Elementele no-code amplifică acest lucru: bazele open-source permit reglarea prin drag-and-drop a solicitărilor și suprapuneri de reguli, ocolind cozile dezvoltatorilor. Retailerii pot testa A/B comportamentele AI pe subseturi de sortiment, implementând câștigătorii la nivel de aplicație rapid. În cazul Magnit, legarea AI de casele de marcat cu autoservire și de ghidarea în magazin prefigurează o sincronizare omnichannel, unde învățăturile aplicațiilor optimizează aspectul fizic în timp real.
Sinérgiile AI no-code și automatizarea conținutului
Platformele no-code asociate cu LLM reduc barierele în calea implementării AI, după cum se vede în fundația open-source a lui Mёdik. Echipele de tehnologie de retail configurează comportamentele prin interfețe vizuale - lanțuri de solicitări pentru interogări, cârlige de integrare pentru API-urile de comandă - fără codare profundă. Acest lucru democratizează procesele de conținut: marketerii definesc logica de recomandare, operațiunile gestionează fluxurile de asistență, accelerând iterarea.
Pentru infrastructura de e-commerce, acesta deblochează conținut generativ la scară: generarea automată a descrierilor card-rilor, a copiei promoționale sau a pachetelor personalizate din datele feed-ului. Rezolvarea asistenței prin AI a Magnit exemplifică acest lucru, prevenind biletele prin sintetizarea istoricului comenzilor și a politicilor. Ipoteză: pe măsură ce modelele se maturizează, no-code va standardiza AI-ul în lanțuri, comprimând ciclurile de dezvoltare de la luni la săptămâni, menținând în același timp avantaje personalizate. Gestionarea datelor pentru aceste instrumente este facilitată cu un instrument precum un program de procesare a listei de prețuri - consultați acest articol: /blog/price-list-processing-program/.
Retailer's.ru a relatat despre lansare, subliniind statutul său de pionier în domeniul alimentar. VentureBeat a acoperit inovațiile conexe în domeniul forței de muncă AI, evidențiind un potențial mai larg al platformei. Gestionarea operațiunilor de e-commerce depinde adesea de formatul corect al datelor dvs. Consultați ghidurile noastre aprofundate despre formatele CSV și JSON: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ sau /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Lansarea asistentului AI al Magnit evidențiază o tendință semnificativă către valorificarea AI pentru descoperirea produselor și îmbunătățirea experienței consumatorilor, mai ales în ceea ce privește e-commerce în sectorul alimentar. Această mișcare semnalează o presiune pentru standardizarea catalogului și date de produse mai bogate pentru a alimenta modelele AI. Pentru platforme precum NotPIM, acest lucru subliniază importanța tot mai mare a gestionării informațiilor despre produse în sprijinul funcționalităților sofisticate bazate pe AI. Considerăm această evoluție un pas pozitiv către operațiuni de e-commerce mai inteligente și mai eficiente.