1. Контент и данные о товаре: где AI снимает рутину, а где создаёт риски
- Генерация описаний товаров: экономия на копирайтинге против контроля качества и фактических ошибок (галлюцинации в характеристиках и аннотациях, фактчекинг);
- Автоматическая классификация товаров по категориям: точность на «длинном хвосте» ассортимента и цена ошибки для навигации, поиска и выкладки;
- Парсинг информации от поставщиков: приведение разнородных прайсов и карточек к единому формату — что реально ускорилось, а что пришлось оставить на ручной проверке.
2. Работа с отзывами (UGC): скорость без потери доверия
- Модерация отзывов: как не пропустить спойлеры, оскорбления авторов и «мусорные» отзывы — и не разориться на этом;
- Саммаризация отзывов: агрегированная «выжимка» плюсов и минусов товара — где это поднимает конверсию, а где рискует ввести покупателя в заблуждение.
3. Реклама и креативы: автоматизация на грани управляемости
- Автоматизированное создание креативов и запуск рекламных кампаний.
4. Сегментация, таргетинг и персонализация: от рассылок до Next Best Offer
- Поиск сегментов для рассылок: как AI находит аудитории для новинок книг, по которым нет никакой статистики;
- Next Best Offer: подбор следующего предложения с учётом безопасных скидочных порогов и маржинальности, а не только вероятности отклика.
5. Что мы поняли про внедрение AI
- Где AI дал измеримый эффект, где вышел «в ноль», а где решение пришлось откатить;
- Стоимость модели, инфраструктуры и проверки против реального эффекта.