AI-персонализация каталога

Персонализация каталога AI: структура витрины под каждого

Агенты BASE перестраивают не блок рекомендаций, а сам каталог — категории, фильтры, порядок выдачи — под сегмент и сессию, опираясь на единую память G-Brain.

Обсудить проект

Что болит

Что теряет каталог без персонализации структуры

01

Категории одинаковы для всех

Постоянный покупатель и случайный визитёр видят одну и ту же навигацию, один порядок фильтров, одну сетку товаров. Путь к покупке длиннее, чем нужен именно этому клиенту.

02

Персонализация ограничена одним блоком

Рекомендательный виджет что-то подсказывает внизу страницы, но структура каталога, поиск и фильтры остаются статичными и не меняются под покупателя.

03

SKU растут быстрее, чем правила

Ручные правила ранжирования и мерчендайзинга покрывают верхние категории, а длинный хвост ассортимента показывается без логики и без учёта спроса.

Решение BASEMIND

Каталог как живая структура, а не статичная витрина

BASE строит многоагентную систему поверх G-Brain — общей модели клиента, где хранится история покупок, поведение в поиске и обращения в поддержку. Агент-байер держит прогноз спроса по каждой категории, агент-мерчендайзер перестраивает структуру каталога, порядок фильтров и выдачу под сегмент, агент-поддержка закрывает вопросы о наличии и подборе прямо в интерфейсе. Персонализируется не виджет, а сам каталог целиком.

Единая модель клиента

G-Brain связывает заказы, поисковые запросы и обращения в поддержку в один профиль, доступный всем агентам сразу.

Динамическая структура каталога

Категории, фильтры и порядок карточек перестраиваются под сегмент и момент визита, а не остаются фиксированной иерархией.

Покрытие всего ассортимента

Агент-байер удерживает логику ранжирования и для топовых позиций, и для длинного хвоста SKU, где ручные правила не доходят.

Как это работает

Как персонализация встраивается в текущий каталог

  1. 01

    Подключение каталога и данных

    G-Brain получает доступ к товарной базе, истории заказов, поиску и обращениям в поддержку без миграции текущей платформы.

  2. 02

    Настройка агентов под ассортимент

    Агент-байер и агент-мерчендайзер калибруются на реальных категориях, марже и сезонности конкретного каталога.

  3. 03

    Пилот на сегменте трафика

    Персонализация структуры включается на части категорий или доле визитов, эффект измеряется до полного раскатывания.

  4. 04

    Раскатывание на весь каталог

    После пилота динамическая структура распространяется на весь ассортимент, агент-поддержка подключается к чату на витрине.

Ожидаемый эффект

Что меняется в цифрах после внедрения

-40%

Сокращение пути от захода на сайт до первого релевантного товара

×3

Рост конверсии на категориях с динамической структурой против статичных

24/7

Каталог перестраивается под каждую сессию без участия команды

6 нед.

Срок пилотного запуска на выбранном сегменте категорий

Частые вопросы

Что обычно спрашивают

Чем это отличается от блока рекомендаций?

Блок рекомендаций — один виджет на странице. Здесь агенты меняют саму структуру каталога: категории, фильтры, порядок выдачи и поиск, опираясь на единую память G-Brain.

Нужно ли менять текущую e-commerce платформу?

Нет, G-Brain подключается к существующему каталогу и CRM через интеграцию, замена платформы не требуется.

Как система справляется с длинным хвостом SKU?

Агент-байер держит прогноз спроса по всему ассортименту, а не только по топовым позициям, поэтому длинный хвост тоже получает логику ранжирования.

Данные о покупателях остаются у нас?

Да, G-Brain разворачивается в контуре компании или в закрытом окружении, данные покупателей не покидают периметр.

С чего начинается внедрение?

С пилота на одном сегменте категорий или доле трафика — эффект на конверсии виден до раскатывания на весь каталог.

Обсудим структуру вашего каталога

Покажем, как агенты BASE перестроят категории, фильтры и выдачу под ваш ассортимент и что попадёт в память G-Brain уже на пилоте.

Обсудить проект