Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяИИ-решения для бизнесаРазработка и развитие продуктовУмный мерчандайзинг: подборки на витрине без ручной сборки

Умный мерчандайзинг: подборки на витрине без ручной сборки

Помогает категорийному менеджеру собирать подборки и раскладку товаров на витрине по данным о спросе — вместо того чтобы вручную обновлять их каждую неделю.
Умный мерчандайзинг: подборки на витрине без ручной сборки — решение La Chatte

Что это даёт бизнесу

Категорийный менеджер физически не успевает вручную пересобирать подборки «хиты недели», «выбор редакции» и «похожие товары» для каждой категории каталога, а старая подборка с товаром, которого уже нет в наличии, только злит покупателя. Помощник обновляет такие подборки по данным о спросе, остатках и сезонности, а менеджер задаёт правила и утверждает результат, а не собирает всё вручную с нуля каждую неделю.

  • Механика «Похожие поисковые запросы», построенная на реальном спросе, а не на ручном подборе, поднимала конверсию на 8% в кейсе интернет-магазина «220 Вольт» (Retail Rocket).
  • Подборки на витрине работают только на чистом каталоге: мы уже решали такую задачу для сервиса Brandquad — сопоставили и очистили товарный датасет примерно на 50 млн позиций, чтобы одна и та же модель не попадала в разные подборки под разными названиями.
  • Помощник не убирает менеджера из процесса: он готовит вариант подборки и остатки под неё, а решение — оставлять товар в блоке «хит продаж» или нет — принимает человек.

Источники: vc.ru, кейс Retail Rocket / «220 Вольт».

Какую проблему решает

Подборки на витрине быстро устаревают: товар закончился, вышла новая коллекция, изменился спрос по сезону, а обновлять вручную десятки подборок под каждую категорию физически невозможно при большом каталоге.

В результате покупатель видит в «хитах продаж» товар с пометкой «нет в наличии» или подборку месячной давности, которая не учитывает ни сезон, ни то, что реально сейчас разбирают со склада.

Как это работает

1Смотрим на спрос и остаткипо каждой категории каталога2Сверяем каталогбез дублей и путаницы в названиях3Собираем черновик подборкипо правилам, которые задал менеджер4Менеджер проверяет и утверждаетменяет то, что считает нужным5Подборка публикуется на витринеи обновляется по расписанию
Как обновляется витрина

Четвёртый шаг — не формальность. Помощник готовит вариант подборки, но окончательное решение по ассортиментной политике и брендам всегда остаётся за категорийным менеджером — это его зона ответственности, а не то, что стоит отдавать автоматике целиком.

Кому подходит

Интернет-магазинам с каталогом от нескольких тысяч позиций и несколькими категорийными менеджерами, где подборки на витрине обновляются реже, чем меняется спрос и остатки.

Что нужно от вас

Выгрузку каталога и остатков, данные о продажах и просмотрах по категориям, и правила, по которым менеджер сейчас формирует подборки, — их нужно формализовать, а не изобретать заново.

Чего он делать не будет

Помощник не решает самостоятельно, какой бренд продвигать, а какой убрать с витрины, — это коммерческое решение категорийного менеджера. Он не работает с каталогом, где остатки и цены устарели или не сверены с 1С, — на грязных данных подборка будет неточной независимо от алгоритма.

С чего начать

Разбор каталога — бесплатно, 40 минут: покажем, сколько в нём дублей и сколько подборок можно автоматизировать. Аудит процессов — 150 000 ₽. Запуск — от 250 000 ₽.

Разработка и развитие продуктов — другие решения

Все решения направления →
Network as Code: доступ к сети оператора через простой запрос — решение La Chatte

Network as Code: доступ к сети оператора через простой запрос

Разработчик запрашивает у оператора нужное качество связи через обычный интерфейс, а не строит инфраструктуру сам. Разбираем, кому это реально нужно.
Автоматический код-ревью: формальные правки — до старшего разработчика — решение La Chatte

Автоматический код-ревью: формальные правки — до старшего разработчика

Проверяет пул-реквест на стиль, дубли и опасные паттерны сразу после отправки. Содержательную часть — логику и архитектуру — по-прежнему смотрит человек.
Дорожная карта продукта по данным пользователей, а не по мнениям — решение La Chatte

Дорожная карта продукта по данным пользователей, а не по мнениям

Собирает обращения в поддержку, отзывы и данные об использовании функций в одну картину и предлагает черновик дорожной карты. Решение — за командой продукта.
Единый профиль клиента: все данные о человеке в одном месте — решение La Chatte

Единый профиль клиента: все данные о человеке в одном месте

Собирает историю покупок, обращений и переписки клиента из разных систем в один профиль, чтобы сотрудник видел полную картину, а не только последнее письмо.
ИИ проходит сценарии в интерфейсе и находит, где путает пользователя — решение La Chatte

ИИ проходит сценарии в интерфейсе и находит, где путает пользователя

Прогоняет типовые сценарии пользователя по интерфейсу между большими исследованиями и показывает, где человек может застрять. Живых людей не заменяет.
ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды — решение La Chatte

ИИ раскладывает задачу продукта на понятные истории для команды

По описанию гипотезы или фичи собирает черновик задач с условиями готовности. Продакт-менеджер проверяет и заводит их в трекер, а не пишет с нуля.
ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт — решение La Chatte

ИИ-диспетчер входящих задач: разбирает поток и бережёт спринт

Сортирует новые задачи и вопросы, которые прилетают в команду в течение спринта, по вашим правилам срочности. Тимлид решает только спорные случаи.
ИИ-помощник НКО: подбор грантов и черновик заявки — решение La Chatte

ИИ-помощник НКО: подбор грантов и черновик заявки

Подбирает подходящие конкурсы под проект НКО и готовит черновик заявки по требованиям конкретного фонда. Человек проверяет содержание и отправляет сам.
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?