AI-решения

AI-решения
в eComm:
от идеи
до внедрения

Переводим основные технологии применения ИИ в процессы крупного бизнеса: проектируем агентов и цифровые отделы, подключаем к ним источники данных, внутренние и внешние системы, навешиваем метрики и KPI — от пилота до промышленной эксплуатации.

Квалифицированная команда Масштабируемость решений Работа во внутреннем контуре

Что такое AI-интеграция в нашем понимании

Это не закупка SaaS-инструмента и подключение чата с ИИ-ассистентом через API. Это перестройка ваших бизнес-процессов вокруг ИИ-агентов: с целями, метриками, обходными сценариями и встраиванием технологий в существующий стек.

Мы работаем с реальными метриками внедрения: часы сэкономленного времени (FTE), конверсии и стоимости обработки заявки (а не вокруг количества сгенерированных токенов).

Чем отличается от SaaS и обычного ИИ

SaaS

Конфигурируется под ваши процессы и интегрируется в ваш стек, а не наоборот.

Обычный ИИ

Под конкретную бизнес-задачу, с обходными сценариями и контролем качества.

No-code боты

Промышленная архитектура: наблюдаемость, версионирование, управление.

Каталог решений

Направления AI-решений

Собранные ИИ-модули под типовые сценарии крупного бизнеса. Каждое решение конфигурируется под ваши процессы и стек.

AI-контент-фабрика

Генерация, адаптация и проверка товарного контента под требования площадок и ритейлеров.

  • Сокращение времени подготовки контента
  • Единые требования к атрибутам и rich-контенту
  • Масштабирование на десятки площадок

AI-аналитика цифровой полки

Мониторинг карточек, цен, наличия, рейтингов и видимости 24/7 по городам и площадкам.

  • Повышение управляемости цифровой полки
  • Раннее выявление аномалий
  • Приоритизация действий команды

AI-менеджер маркетплейсов

Управление карточками, модерацией, акциями и отчётностью на десятках площадок одновременно.

  • Ускорение вывода SKU на площадки
  • Снижение ручного труда команды
  • Сводная отчётность по каналам

AI-управление ценами и остатками

Конкурентный мониторинг, прогноз спроса и ценовые сценарии с обоснованием.

  • Сокращение дефицита товара
  • Рост точности прогнозов
  • Реактивность ценообразования

AI-анализ отзывов и репутации

Классификация отзывов, причины негатива, подготовка ответов и алерты по критичному.

  • Сокращение SLA ответов
  • Системная аналитика причин негатива
  • Управляемая репутация бренда

AI-клиентский сервис

ИИ-агенты L1 на типовых вопросах, заказах и возвратах с эскалацией к оператору.

  • Снижение стоимости поддержки
  • Сокращение SLA первого ответа
  • Эскалация только сложных кейсов

AI-управление ритейл-медиа

Анализ эффективности размещений и рекомендации по ставкам и бюджетам.

  • Рост ROMI кампаний
  • Кросс-площадочная сводка
  • Прозрачность бюджетов

AI-поиск и GEO

Оптимизация товарных данных для видимости в ИИ-поиске и генеративных системах.

  • Рост видимости товара
  • Каталог, готовый к ИИ
  • Готовность к агентной коммерции

RAG и базы знаний

Корпоративные документы и регламенты — доступны через ИИ-агентов сотрудникам и системам.

  • Сокращение времени ответа
  • Единая база знаний
  • Журнал запросов

Что такое цифровой сотрудник

Цифровой сотрудник — это не «чат-бот» и не «ИИ на API». Это полуавтономная роль с зоной ответственности, входами, выходами, KPI и интеграциями с рабочими системами клиента.

ИИ-агенты берут на себя повторяемые задачи: сбор данных, генерация контента, классификация запросов, подготовка рекомендаций и автоматизированные действия. Решения, влияющие на бизнес-эффект, остаются за человеком.

Несколько ролей композируются в цифровой отдел: они обмениваются данными, эскалируют решения, делегируют задачи и работают как единая команда.

Каталог цифровых ролей

Восемь ролей для операционной работы eCommerce

Каждая роль — зона ответственности, конкретные входы, выходы, KPI и интеграции.

AI Content Manager
Генерирует, адаптирует и проверяет товарный контент.
Контент-фабрика
AI Digital Shelf Analyst
Мониторит карточки, цены, наличие, рейтинги и видимость 24/7.
Аналитика полки
AI Marketplace Manager
Управляет карточками, модерацией, акциями и отчётностью на десятках площадок.
Операции маркетплейсов
AI Pricing Analyst
Отслеживает конкурентов, остатки, спрос и предлагает ценовые действия.
Аналитика цен
AI Reviews Analyst
Анализирует отзывы, выявляет причины негатива, готовит ответы.
Аналитика отзывов
AI Support Agent
Отвечает на типовые вопросы, помогает с заказами, статусами, возвратами.
Автоматизация клиентского опыта
AI Retail Media Manager
Анализирует размещения и предлагает оптимизацию ставок и бюджетов.
Ритейл-медиа
AI B2B Sales Assistant
Помогает с подбором, КП, заказами и повторными продажами.
B2B-продажи

От одного агента к цифровому отделу

Один агент закрывает зону ответственности — несколько агентов формируют цифровой отдел. Они обмениваются данными, эскалируют решения и работают как единая команда поверх рабочих систем клиента.

Композиция строится под конкретный бизнес-процесс: контентный отдел, отдел работы с маркетплейсами, отдел поддержки и B2B-продаж. Каждый отдел имеет свои входы, выходы, KPI и точки человеческого контроля.

  • Цифровой контентный отдел — AI Content Manager + AI Digital Shelf Analyst + AI Reviews Analyst — производят, контролируют и улучшают контент на основе обратной связи с площадок.
  • Отдел работы с маркетплейсами — AI Marketplace Manager + AI Pricing Analyst + AI Retail Media Manager — закрывают полный операционный цикл от карточки до промо.
  • Отдел поддержки и B2B — AI Support Agent + AI B2B Sales Assistant — закрывают коммуникацию и коммерцию с B2C и B2B клиентами одновременно.
ИсточникPIM · DAM
ИсточникERP · OMS
ИсточникMarketplace API
ИсточникОтзывы · CRM
АгентКонтент
АгентЦифровая полка
АгентОтзывы
АгентЦены
АгентПоддержка
АгентМаркетплейсы
Human-in-the-loop · governance
OutputКарточки и контент
OutputОтчёты · алерты
OutputДействия · ответы
Архитектура AI-интеграции

Работа с 6 слоями: от источников данных до каналов взаимодействия

Типовая архитектура решения. На каждом слое — конкретные системы, артефакты и точки управления.

Слой 01 Источники данных
PIMERPCRMOMSBIAPI маркетплейсовДанные ритейлеровОтзывы
Слой 02 Data · Knowledge · RAG
Корпоративная база знанийНормализованные данныеRAG-индексДокументы и регламенты
Слой 03 AI agents · Orchestration
Мультиагентная системаПравила оркестрацииПланировщик задачПамять агентов
Слой 04 Governance
GuardrailsHuman-in-the-loopAudit logsРолевой доступКонтроль качества
Слой 05 Outputs
КарточкиОтчётыРекомендацииОтветыЗадачиAPI-actionsДашборды
Слой 06 Channels
МаркетплейсыРитейлерыBrand siteПоддержкаПродажиВнутренние инструменты

Запрос проходит через все шесть слоёв: данные → знания → агент → управление → действие → канал. На каждом шаге фиксируется журнал аудита; на критичных решениях подключается человек.

Управление и безопасность

Корпоративная безопасность и управляемость с первого дня

ИИ внедряется с учётом требований безопасности, защиты данных и корпоративных политик. Без этого пилот не выходит из песочницы.

Закрытый контур / on-prem / частное облако
Развёртывание в инфраструктуре клиента, если это требование политики безопасности.
Данные не используются для обучения внешних моделей
Корпоративные данные клиента остаются в его контуре. Никаких внешних дообучений по умолчанию.
Человек в контуре
На критичных решениях ИИ готовит вариант, человек подтверждает или корректирует.
Ограничения и контроль качества
Правила, лимиты и фильтры для ИИ-агентов. Регулярные ревизии качества и метрик.
Журналы аудита
Полная история действий ИИ-агентов и людей: что, кто, когда, на основании чего.
Ролевой доступ
Настройка прав по ролям, департаментам и проектам. RBAC из коробки.
Защита персональных и коммерческих данных
Соответствие требованиям к обработке ПД и коммерческой тайны.
Интеграция с корпоративными политиками
Подключение к существующим IAM, SIEM, DLP и DevSecOps-практикам клиента.

Частые вопросы

Сколько времени занимает первое внедрение?
4-6 недель до запуска пилота с измеримой метрикой. Полноценная промышленная эксплуатация — 3-6 месяцев в зависимости от глубины интеграции.
Какие модели вы используете?
Подбираем под задачу: коммерческие фронтир-модели (Claude, GPT) для качества; open-source (Llama, Qwen) для on-prem и приватности; собственные fine-tuned для узких доменов.
Как обеспечиваете безопасность данных?
On-prem развёртывание, изоляция данных, согласование с корпоративной ИБ, аудит-логи, контроль доступа. Не отправляем данные клиентов в публичные модели без явного согласия.
Кто отвечает за результат?
Назначенный менеджер проекта с нашей стороны + технический лид. Метрики и SLA фиксируются до старта.
Что если результаты пилота не подтверждаются?
Прозрачно даём отчёт, что сработало и что нет. Решение о продолжении — за вами; стоимость пилота фиксирована заранее.
Кейсы

Как ИИ встроен в процессы клиентов

Часть клиентов под NDA. Кейсы и описания проектов предоставляем по запросу.

Fashion-ритейлер

Аналитика размеров

Маппинг и сопоставление размеров между брендами и сетями. ИИ выявляет несоответствия, предлагает корректировки.

Эффект Снижение возвратов и ошибок размера
FMCG-бренд

Контент-фабрика

Генерация и адаптация визуального контента, описаний и rich-контента под требования площадок и ритейлеров.

Эффект Сокращение времени подготовки контента
Маркетплейс

Операции с товарными данными

Автоматизация проверки карточек, атрибутов, качества контента и модерации поступающих SKU.

Эффект Рост качества каталога
Electronics-бренд

Аналитика цифровой полки

Мониторинг карточек, цен, наличия, видимости, рейтингов и конкурентов на десятках площадок.

Эффект Повышение управляемости цифровой полки
Ритейлер

Аналитика отзывов

ИИ-анализ отзывов, выявление причин негатива и автоматизация подготовки ответов модератору.

Эффект Сокращение SLA ответов на отзывы
Все кейсы →

Готовы обсудить вашу задачу?

Расскажите про процесс — предложим аудит, пилот или полноценную интеграцию.