Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИУмный 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.

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 ₽.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
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?