AI для e-commerce
Многоагентная система BASE закрывает байинг, мерчендайзинг и поддержку одной моделью клиента на G-Brain — без разрозненных ботов и ручных таблиц.
Обсудить проект →Что болит
Категорийные менеджеры физически не успевают следить за спросом по каждой позиции. Решения принимаются по интуиции или с недельной задержкой.
Клик стоит дороже каждый квартал, а рекомендательные блоки остаются одинаковыми для новичка и постоянного покупателя.
80% обращений — статус заказа, возврат, наличие. Операторы решают одно и то же вместо работы со сложными кейсами.
Решение BASEMIND
BASE строит систему из специализированных агентов — байер, мерчендайзер, поддержка — которые работают не по скриптам, а по общей модели клиента в G-Brain. Байер видит спрос раньше, чем он превращается в дефицит. Мерчендайзер персонализирует выдачу под каждого посетителя в реальном времени. Поддержка закрывает типовые обращения без очереди и передаёт человеку только то, что требует решения.
G-Brain хранит историю покупок, поведение и контекст обращений — агенты работают с одними и теми же данными, а не с изолированными базами.
Агент-байер и агент-мерчендайзер действуют по заданным границам без ежедневного контроля человека.
Типовые обращения закрываются мгновенно, сложные — эскалируются с полным контекстом клиента.
Как это работает
Разбираем структуру SKU, источники спроса и текущие точки потери маржи.
Собираем единую модель клиента из истории заказов, поведения на сайте и обращений в поддержку.
Разворачиваем агента-байера, агента-мерчендайзера и агента-поддержку с границами полномочий под ваш бизнес.
Агенты обмениваются контекстом через G-Brain, а метрики закупок, конверсии и retention растут без ручного вмешательства.
Ожидаемый эффект
-40%
снижение излишков и дефицита на складе за счёт прогноза спроса
×3
рост релевантности рекомендаций против статичных блоков
24/7
поддержка без очереди и выходных
6 нед.
запуск первого работающего контура агентов
Частые вопросы
Чат-бот отвечает по скрипту и не помнит контекст. Агент BASE использует G-Brain — единую память о клиенте, заказах и истории обращений, поэтому решает задачу, а не просто отвечает на вопрос.
Нет, агенты интегрируются с существующими системами через API и читают данные оттуда, не требуя замены инфраструктуры.
Он анализирует историю продаж, сезонность и текущие остатки, формирует рекомендации или автоматические заказы в границах, которые задаёт бизнес.
Границы автономности настраиваются под риск-профиль каждого агента: часть решений принимается самостоятельно, часть — только с подтверждением человека.
Первый работающий контур из одного-двух агентов запускается за 6 недель, полная оркестрация — по мере подключения данных и процессов.
Покажем на данных вашего маркетплейса, где агенты BASE закроют потери в закупках, выдаче и поддержке.
Обсудить проект →