Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяКейсыКак с помощью ИИ объединить онлайн и офлайн опыт розничной торговли
Как с помощью ИИ объединить онлайн и офлайн опыт розничной торговли

Как с помощью ИИ объединить онлайн и офлайн опыт розничной торговли

Клиент

Клиент

Крупный ритейлер с ценными физическими магазинами и растущим каналом электронной коммерции. Эти два мира работают изолированно, создавая разрозненный опыт, в котором клиенты сталкиваются с непоследовательными ценами, акциями и уровнями запасов.

Технологический стек

Технологический стек

Google Kubernetes Engine (GKE), BigQuery, Cloud CDN, Apigee, Cloud Spanner.

Сфера

Сфера

eCommerce, Off-line Retail.

Трафик клиентов поступает на сайт -> Cloud CDN кэширует статический контент для повышения скорости -> Kubernetes масштабирует контейнеризированные микросервисы электронной коммерции в зависимости от спроса -> Kong управляет API для проверки запасов в реальном времени на основе данных на уровне магазина -> Все данные о продажах поступают в PostgreSQL для анализа цепочки поставок и прогнозирования спроса

Похожие кейсы

Рекомендации по запасам в ритейле — прогноз спроса в реальном времени

Доход с товарных запасов больше на 15–35% →

Персонализированный поиск уникальных товаров для маркетплейса

Покупок после поиска больше на 15–30% →

ИИ для процессов в магазине — контроль полок и запасов

Скорость работы больше на 25–45% →

Голосовой AI ассистент для бренда с видео подсказками

Решённых сразу вопросов больше на 20–40% →

Уникальные описания карточек товаров с ИИ для e-commerce

Посетителей из поиска больше на 15–35% →

Поиск похожих товаров по фото для интернет-магазина

Покупок по фото больше на 15–30% →

Персональные рекомендации товаров для интернет-магазина онлайн

Средний чек больше на 10–25% →

Сравнение предложений поставщиков в почте

Проверка быстрее на 40–60% →

Объединение дублей карточек товаров в e-commerce с ИИ

Чистка данных быстрее на 60–80% →
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?