Запуск AI-ассистента в мобильном приложении
«Магнит» представил своего фирменного AI-ассистента, получившего название Mёdik (Magic), непосредственно в мобильном приложении «Магнит: Акции и доставка». Разработанный собственными силами технологической командой компании с использованием технологий с открытым исходным кодом и сторонней коммерческой большой языковой модели (LLM), ассистент позволяет пользователям выбирать продукты на основе определенных критериев, таких как типы блюд. Он также поддерживает запросы о статусе заказа и решении проблем без обращения в службу поддержки клиентов.
В будущем планируется расширение возможностей для выявления максимальных скидок на товары, предоставления советов по навигации в магазине, помощи на кассах самообслуживания, а также рекомендации косметических средств и средств по уходу за кожей, подобранных с учетом индивидуальных характеристик кожи. «Магнит» позиционирует это как первого AI-ассистента, запущенного в мобильных приложениях продуктовых ритейлеров.
Техническая основа и первоначальная реализация
AI использует гибридный подход: фреймворки с открытым исходным кодом для основных функций в сочетании с коммерческой LLM для расширенной обработки естественного языка. Эта настройка позволяет сопоставлять продукты в режиме реального времени из огромных каталогов, опираясь на структурированные данные, такие как атрибуты, цены и доступность. Текущие функции ориентированы на рекомендации на основе запросов, преобразуя расплывчатые пользовательские запросы — такие как «ингредиенты для ужина» — в точные ассортименты, тем самым упрощая процесс поиска покупок.
Интеграция осуществляется нативно в приложении, которое уже обрабатывает акции, доставку и программы лояльности, о чем свидетельствует его основная роль в многоформатной розничной деятельности «Магнита». Это внедряет AI в повседневное взаимодействие с пользователями, не требуя отдельных инструментов.
Влияние на продуктовые ленты в e-commerce
AI-ассистенты, такие как Mёdik, напрямую влияют на продуктовые ленты, обеспечивая динамическую фильтрацию и персонализацию во время запроса. Традиционные ленты полагаются на статические правила или ручную модерацию, но процессы сопоставления на основе LLM соотносят намерения пользователей с атрибутами ленты — ценой, категорией, диетическими потребностями — ускоряя релевантность без исчерпывающего предварительного тегирования. Это уменьшает задержку при обновлении лент, поскольку изменения в каталоге в реальном времени мгновенно передаются в рекомендации.
Для продуктовой e-commerce, где ассортимент превышает тысячи SKU с переменной скоростью годности или промо-волатильностью, такие системы минимизируют воздействие устаревших данных. Выбор на основе критериев, предлагаемый ассистентом, намекает на векторные встраивания или семантический поиск по лентам, повышая обнаруживаемость товаров с длинным хвостом, которые игнорируются жесткими лентами. Если вам нужна помощь с вашей продуктовой лентой, ознакомьтесь с этим блогом: /blog/product_feed/.
Повышение стандартизации каталогов
Каталогизация в розничной торговле часто страдает от несоответствия стандартов у разных поставщиков, что приводит к фрагментации данных. Развертывание Mёdik обеспечивает неявную стандартизацию: запрашивая по типам блюд или особенностям кожи, он требует единообразных атрибутов в серверных каталогах — информации о питании, списках ингредиентов, дерматологических тегах. Со временем это стимулирует улучшения на уровне выше, так как неполные данные приводят к плохим рекомендациям, оказывая давление на команды, чтобы они соответствовали новым схемам.
В e-commerce, где 70-80% каталогов поступают от разных поставщиков, AI выступает в качестве фильтра качества. Нестандартные записи снижают точность LLM, способствуя внедрению протоколов, таких как GS1 или пользовательские онтологии. Собственная разработка «Магнита» предполагает запатентованные улучшения для обработки региональных нюансов продукта, задавая эталон для масштабируемой гигиены каталога.
Повышение качества и полноты карточек
Продуктовые карточки в приложениях для продуктовых магазинов часто страдают от недостаточной глубины — отсутствуют аллергены, сочетания или заменители, что ограничивает конверсию. Mёdik решает эту проблему, делая выводы о полноте из взаимодействий: неполные карточки не проходят сложные запросы, выявляя пробелы для итеративного обогащения. Будущие рекомендации по уходу за кожей, например, потребуют таких атрибутов, как уровень pH или гипоаллергенность, требуя более полных и контекстно-зависимых карточек.
Это переводит e-commerce от описательных к предиктивным карточкам, где AI заполняет недостающие поля посредством вывода (например, экстраполируя пригодность для еды из ингредиентов). Результат: более высокое доверие пользователей и снижение количества возвратов, так как рекомендации соответствуют реальным потребностям. Для инфраструктуры контента это автоматизирует процессы обогащения, уделяя первоочередное внимание товарам с высоким трафиком. Обеспечение того, чтобы ваши описания продуктов были первоклассными, может иметь решающее значение. Узнайте больше: /blog/howtocreate_sales-driving-product-descriptions-without-spending-a-fortune/.
Ускорение скорости развертывания ассортимента
Скорость вывода новых ассортиментов определяет конкурентную e-commerce, особенно в продуктовых магазинах, где много промоакций. Ручное включение — тестирование лент, карточек, акций — занимает дни; AI сокращает это до минут. Функция поиска скидок Mёdik, запланированная к развертыванию, сканирует живые ленты на предмет оптимальных совпадений, обеспечивая мгновенное отображение флэш-распродаж или сезонных новинок без повторного сканирования.
Элементы без кода усиливают это: основы с открытым исходным кодом позволяют перетаскивать настройку подсказок и наложения правил, обходя очереди разработчиков. Ритейлеры могут проводить A/B-тестирование поведения AI на подмножествах ассортимента, быстро развертывая победителей в масштабах всего приложения. В случае с «Магнитом» привязка AI к самообслуживанию и рекомендациям в магазине предвещает омниканальную синхронизацию, при которой знания приложения оптимизируют физические макеты в режиме реального времени.
Синергия AI без кода и автоматизации контента
Платформы без кода в сочетании с LLM снижают барьеры для развертывания AI, как видно из основы Mёdik с открытым исходным кодом. Команды розничных технологий настраивают поведение через визуальные интерфейсы — цепочки подсказок для запросов, интеграционные привязки для API заказов — без глубокого кодирования. Это демократизирует процессы создания контента: маркетологи определяют логику рекомендаций, операторы обрабатывают потоки поддержки, ускоряя итерации.
Для инфраструктуры e-commerce это открывает генеративный контент в масштабе: автоматическое создание описаний карточек, промо-копий или персонализированных пакетов из данных ленты. Разрешение поддержки «Магнита» через AI является примером этого, предупреждая появление тикетов путем обобщения истории заказов и политик. Гипотеза: по мере развития моделей, no-code стандартизирует AI в сетях, сокращая циклы разработки с месяцев до недель при сохранении пользовательских преимуществ. Управление вашими данными для этих инструментов упрощается с помощью такого инструмента, как программа обработки прайс-листов — ознакомьтесь с этой статьей: /blog/price-list-processing-program/.
Retailer's.ru сообщило о запуске, подчеркнув его новаторский статус в продуктовой торговле. VentureBeat осветили связанные с этим инновации в области AI для рабочей силы, подчеркнув более широкий потенциал платформы. Управление вашими операциями e-commerce часто зависит от правильного формата ваших данных. Ознакомьтесь с нашими подробными руководствами по форматам CSV и JSON: /blog/csv-format-how-to-structure-product-data-for-smooth-integration/ или /blog/json-format-how-one-store-turned-chaos-into-fast-synchronization/
Запуск AI-ассистента «Магнита» подчеркивает значительную тенденцию к использованию AI для поиска продуктов и улучшения пользовательского опыта, особенно в отношении e-commerce в секторе продуктовых магазинов. Этот шаг сигнализирует о стремлении к стандартизации каталогов и обогащению данных о продуктах для подачи в AI-модели. Для таких платформ, как NotPIM, это подчеркивает растущую важность управления информацией о продуктах в поддержке сложных функций, управляемых AI. Мы рассматриваем это развитие как позитивный шаг к более умным и эффективным операциям e-commerce.