НЕЙРОПРОИЗВОДСТВО ДЛЯ РЕТЕЙЛА

ИИ рекомендации для интернет-магазина, которые продают

Многоагентная система анализирует поведение каждого покупателя и управляет ассортиментом в реальном времени — без ручного труда и без потерь.

Обсудить проект

Что болит

Миллионы SKU, нулевая персонализация, падающий ROAS

01

Трафик дорогой — retention слабый

Стоимость привлечения растёт, а повторные покупки не случаются. Покупатель уходит и не возвращается, потому что магазин не помнит его.

02

Рекомендации одинаковые для всех

Блоки «вам может понравиться» показывают одно и то же миллионам разных людей. Конверсия низкая, CTR падает с каждым месяцем.

03

Категорийный менеджмент вручную

Тысячи SKU, ценообразование, остатки, сезонность — всё требует постоянного ручного контроля. Команда тонет в операционке вместо роста.

Решение BASEMIND

Три агента. Одна модель клиента. Непрерывный рост.

BASEMIND строит многоагентную систему, где агент-мерчендайзер управляет матрицей товаров, агент-байер отслеживает спрос и остатки, а агент-поддержка закрывает запросы клиентов. Все агенты работают через G-Brain — корпоративную AI-память, которая хранит единую модель каждого покупателя. Система самообучается и оптимизирует рекомендации без участия команды.

Агент-мерчендайзер

Анализирует поведение, управляет категориями и формирует персональные подборки в реальном времени для каждого сегмента аудитории.

Агент-байер

Отслеживает спрос, остатки и сезонные паттерны — и сигнализирует об отклонениях раньше, чем проблема становится видимой в отчёте.

Агент-поддержка

Закрывает типовые запросы 24/7, знает историю каждого клиента через G-Brain и передаёт нестандартные кейсы оператору с полным контекстом.

Как это работает

От первого звонка до работающей системы — шесть недель

  1. 01

    Аудит данных и точки роста

    Анализируем каталог, поведенческие данные и текущие воронки. Определяем, где персонализация даст максимальный эффект уже в первый месяц.

  2. 02

    Проектирование агентной архитектуры

    Формируем состав агентов под задачи бизнеса. Прописываем роли, протоколы взаимодействия и интеграцию с G-Brain.

  3. 03

    Интеграция и запуск в production

    Подключаем систему к CMS, CRM и маркетплейс-API. Настраиваем первичные модели персонализации и запускаем агентов в боевом режиме.

  4. 04

    Калибровка и непрерывный рост

    Система обучается на реальных данных каждый день. BASEMIND сопровождает запуск, анализирует метрики и корректирует модели по итогам первых спринтов.

Ожидаемый эффект

Что меняется после запуска

-40%

Стоимость обслуживания клиентского потока за счёт автоматизации поддержки

×3

Рост конверсии в повторную покупку при включённой персонализации через G-Brain

24/7

Агенты работают без выходных и не теряют контекст между сессиями покупателя

6 нед.

Срок от брифа до первых рабочих агентов в production-среде

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Нужна ли нам собственная ML-команда для работы с системой?

Нет. BASEMIND проектирует, разворачивает и сопровождает систему. Вашей команде достаточно ставить бизнес-задачи и читать дашборды.

Как агенты интегрируются с нашей платформой и CRM?

Подключаемся через API к Bitrix24, amoCRM, 1С, Shopify и собственным платформам — под конкретный стек. Интеграция занимает одну-две недели.

Что такое G-Brain и зачем он нужен интернет-магазину?

G-Brain — корпоративная AI-память, которая хранит единую модель каждого клиента: историю покупок, предпочтения, поведение. Агенты не начинают каждый диалог с нуля.

Работает ли система с каталогом в миллион SKU?

Да. Архитектура масштабируется горизонтально — агент-мерчендайзер обрабатывает любой объём каталога без потери скорости и точности рекомендаций.

Когда появятся первые измеримые результаты?

Первые сигналы по конверсии и retention — через две-три недели после запуска. Статистически значимые данные для отчёта — к концу второго месяца.

Запустите умный магазин — пока конкуренты тратят бюджет вручную

Расскажите о вашем каталоге и задачах — покажем, как агентная система закроет их за шесть недель.

Обсудить проект