Блог
ИИ Персонализация: стратегии роста, лучшие практики и гайды
Как найти и устранить слабые места ИИ-консультанта
Рост количества диалогов помогает бизнесу, если новые обращения приближают покупателей к покупке. Чтобы улучшать ассистента последовательно, команда находит ограничение в воронке, проверяет конкретную гипотезу и подтверждает результат по продажам. В первой статье серии о метриках ИИ-консультанта мы разобрали, что измерять и как интерпретировать показатели. Теперь рассмотрим, как принимать решения по отчёту: что менять первым, какой […]
Читать
Как измерить пользу ИИ-консультанта в интернет-магазине
Метрики ИИ-консультанта помогают оценить путь от первого открытия до покупки. Для управления продуктом нужны показатели вовлечения, качества ответов и работы с товарами, а для оценки вклада в бизнес — дополнительная выручка, подтверждённая экспериментом. Покупатель просит подобрать пылесос для квартиры с собакой. Ассистент уточняет бюджет, объясняет разницу между моделями и предлагает три варианта. Ответ выглядит полезным. […]
Читать
Шопинг-агент — новый интерфейс интернет-магазина
Покупателю не нужен ещё один чат на сайте. Ему нужно быстрее найти подходящий товар, разобраться в выборе, снять сомнения и оформить заказ. Именно вокруг этих задач мы строим шопинг-агента Gravity AI. От поиска по словам — к поиску по задаче Классический интернет-магазин ждёт, что покупатель уже знает, что искать. Нужно сформулировать запрос, выбрать категорию, настроить […]
Читать
Как увеличить выручку в приложении магазина алкоголя: ML-рекомендации, которые работают как сомелье
Мобильное приложение винного или алкогольного магазина — не каталог с кнопкой «в корзину». Для покупателя это место, где нужно быстро решить: что взять к ужину, что подарить, чем заменить привычную бутылку, если её нет в наличии. Для бизнеса это канал, который напрямую влияет на конверсию, средний чек и число бутылок в заказе. Проблема в том, […]
Читать
Как создавать товарные бандлы в Интернет-магазине и увеличивать выручку без скидок
Когда маркетолог слышит «комплект товаров», рука тянется к скидке. Для бухгалтерии это привычно, для маржи — дорого. Умные товарные бандлы работают иначе: они продают закрытую задачу покупателя, а не «минус пятнадцать процентов». Для продакт-менеджера интернет-магазина комплект — отдельный продукт внутри каталога: со своей логикой сборки, правилами показа, остатками и метриками. Ниже — практическая схема без […]
Читать
Как работает персонализация в ecommerce и почему она влияет на продажи
У интернет-магазина редко бывает проблема «мало данных». Обычно проблема другая: данные есть, но витрина для всех одинаковая. Покупатель из Яндекс Директ, постоянный клиент, человек с брошенной корзиной и новичок, пришедший посмотреть цену, видят один и тот же набор баннеров, товаров и скидок. В этот момент магазин теряет деньги. Персонализация в ecommerce решает именно эту задачу: […]
Читать
Фабрика фичей: как ускорить разработку с ИИ-агентами
Последние несколько лет разработчики учились работать с отдельными ИИ-ассистентами. Сначала они дописывали строки кода, затем научились создавать целые модули, исправлять ошибки и выполнять задачи из трекера. Теперь появляется следующий уровень — фабрика фичей. Это уже не один агент, которому передают задачу и ждут результат. Фабрика — управляемая система из нескольких агентов, инструментов, правил и контрольных […]
Читать
Как проводить A/B-тесты в интернет-магазине: метрики, этапы и примеры роста
A/B-тестирование — это способ проверить идею на реальных пользователях до того, как выкатывать ее на всю аудиторию. Одной группе показывают текущий вариант, другой — новый, а затем сравнивают результат по заранее выбранной метрике. Для крупного интернет-магазина A/B-тесты — это не только про цвет кнопки. Они помогают растить CTR промо, конверсию в покупку, средний чек, выручку, […]
Читать
RecSys Studio: запускайте собственные алгоритмы рекомендаций — и проверяйте их на выручке
RecSys Studio в Gravity Field: подключайте собственные рекомендательные алгоритмы (BYOA) — ваша модель выбирает товары, а платформа отвечает за показ, A/B-тест и оценку эффекта на выручку.
Читать