AI-агенты для розницы

Многоагентная система для ecommerce: байер, мерчендайзер, поддержка

Три специализированных агента ведут каталог, ассортимент и клиента через воронку — synchронно, на общей модели данных G-Brain.

Обсудить проект

Что болит

Каталог растёт быстрее, чем команда успевает его вести

01

Миллионы SKU

Категорийные менеджеры физически не успевают отслеживать цену, остатки и позиционирование каждой позиции. Решения принимаются по выборке, а не по всему каталогу.

02

Дорогой трафик

Каждый клик оплачен, но рекомендации и персонализация работают на общих правилах, а не на истории конкретного покупателя. Конверсия теряется на витрине.

03

Слабая retention

Поддержка отвечает шаблонами, второй заказ случается редко. Клиент уходит к тому, кто предложит точнее и быстрее.

Решение BASEMIND

Три агента вместо трёх отделов, работающих вслепую

BASE строит агент-байера, агент-мерчендайзера и агент-поддержки как единую систему на G-Brain — общей модели клиента и каталога. Агенты не дублируют работу друг друга: байер держит закупку и остатки, мерчендайзер — витрину и рекомендации, поддержка — диалог и удержание. Каждое решение одного агента сразу видно остальным.

Общая память

G-Brain хранит историю клиента, динамику спроса и состояние каталога в одном месте, доступном всем агентам без ручной синхронизации.

Специализация агентов

Байер прогнозирует спрос и остатки, мерчендайзер собирает витрину и рекомендации, поддержка ведёт диалог с учётом всей истории покупателя.

Оркестрация решений

Действия агентов согласуются автоматически: акция мерчендайзера учитывает остатки байера, ответ поддержки — текущие рекомендации.

Как это работает

Внедрение идёт от данных к автономным агентам

  1. 01

    Аудит каталога и данных

    Разбираем структуру SKU, источники остатков, историю заказов и текущие сценарии поддержки.

  2. 02

    Сборка G-Brain

    Строим единую модель клиента и товара — базу, на которой будут работать все агенты.

  3. 03

    Запуск агентов по очереди

    Сначала мерчендайзер и рекомендации, затем байер с прогнозом закупок, затем поддержка на живых диалогах.

  4. 04

    Оркестрация и обучение

    Настраиваем взаимодействие агентов между собой и передаём команде управление порогами и правилами.

Ожидаемый эффект

Эффект считается в конверсии, марже и нагрузке на команду

-35%

снижение ручной нагрузки на категорийных менеджеров

×2

рост конверсии рекомендательных блоков на витрине

24/7

поддержка отвечает клиенту без очереди и выходных

8 нед.

срок запуска первого работающего контура агентов

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Нужно ли менять текущую CMS или маркетплейс-платформу?

Нет, агенты подключаются поверх существующих систем через API. G-Brain синхронизирует данные, не заменяя платформу.

Как агенты не конфликтуют между собой?

Каждый агент видит решения других через общую модель в G-Brain, поэтому акция мерчендайзера уже учитывает остатки байера и наоборот.

Можно ли начать с одного агента, например поддержки?

Да, систему запускают поэтапно. Большинство клиентов начинают с мерчендайзера или поддержки и добавляют байера позже.

Что происходит с данными о клиентах?

Данные остаются в контуре компании, G-Brain разворачивается в вашей инфраструктуре или выделенном контуре без передачи третьим сторонам.

Сколько стоит внедрение для среднего маркетплейса?

Стоимость зависит от объёма SKU и числа интеграций, оценивается после аудита каталога на старте проекта.

Обсудите систему для вашего каталога

Покажем, как байер, мерчендайзер и поддержка будут работать на ваших данных, и оценим срок первого запуска.

Обсудить проект