ИИ-консультант «ПОДБОР» встраивается в чат магазина, задаёт покупателю пару вопросов и подбирает нужный товар. В пилотах это поднимает конверсию в покупку на ~34%.
Ответьте на три вопроса — ИИ-консультант подберёт товары прямо в чате, с ценой и кнопкой «в корзину». Всё работает офлайн, без обращения к серверу.
Показатели усреднены по пилотным внедрениям в нишевых магазинах электроники и товаров для дома за первые два месяца.
Забираем товары, цены и остатки из вашей CMS или выгрузки. Консультант рекомендует только то, что реально есть в наличии.
Задаём тон бренда и логику вопросов: для кого, бюджет, предпочтения. Языковая модель формулирует подбор понятным языком.
Один скрипт на сайт — и чат появляется в углу. Товары добавляются в вашу корзину без переписывания оформления заказа.
В демо подбор считает локальный скоринг. В продакшене эта же функция ходит в вашу языковую модель: GigaChat, YandexGPT, GPT-совместимый эндпоинт или собственный сервис.
// ── Точка интеграции LLM ────────────────────── // В демо возвращаем локальный скоринг. // В проде — раскомментировать вызов модели. async function recommend(context) { /* прод-режим: const res = await fetch("/api/podbor", { method: "POST", body: JSON.stringify({ messages: context.history, catalog: context.catalog, model: "gigachat-pro" }) }); return (await res.json()).items; */ // demo: без сети return scoreCatalog(context.answers); }
Запуск за 2–3 недели. Начнём с пилота на одной категории и покажем цифры до полного внедрения.
🎧
Аура Про12 990 ₽
+