Ольга Височинська
Head of Product
Клієнт продає електроніку та побутову техніку через інтернет-магазин, мобільний застосунок, мережу фізичних магазинів і власний маркетплейс. Усі чотири канали живляться з одного каталогу, а контент для нього готує одна внутрішня команда категорійних менеджерів і редакторів.
Нові моделі надходять від постачальників кілька разів за сезон, і рівень документації в кожної свій.
До автоматизації збагачення кожна картка починалася з порожнього шаблону і файлу постачальника, який рідко йому відповідав.
На кожному складному товарі команда контенту повторювала одну й ту саму послідовність:
На складній картці товару, як-от велика побутова техніка чи ноутбук, це займало близько двадцяти п'яти хвилин, і більша частина цього часу йшла на пошук характеристик, а не на створення контенту.
Вартість цього ресерчу проявлялася на рівні всього каталогу:
Ритейлер підключив HootCore AI-збагачення товарних даних як сервісний шар над каталогом, що обслуговує чотири канали продажу.
Замість заміни систем, на яких працює бізнес, збагачення додали до них, а решту стека залишили як є.
Із підключеним збагаченням бізнес отримав можливість:
Підготовка карток перетворилася на один потік:
Фід постачальника → AI-збагачення → перевірка редактором → публікація
Кожне значення має джерело і оцінку впевненості. Поля, які система не може підтвердити, залишаються порожніми.
Каталог зберіг власну структуру, а та сама модель даних переноситься далі, якщо бізнес згодом візьме більше платформи, тому старт зі збагачення нічого не закриває.
Команда каталогу працює у власній структурі, а збагачення закриває ті точки, де робота раніше зупинялася.
Фіди надходять у CSV, XML або як вивантаження з ERP, і кожен постачальник називає та вимірює той самий атрибут по-своєму. Вхідні поля автоматично зіставляються з атрибутною структурою ритейлера, тому категорійний менеджер отримує дані увигляді, з яким каталог уже працює.
Значення характеристик беруться з джерел виробника та постачальника, а не генеруються з назви товару. Ресерч, який раніше займав більшу частину підготовки картки, відбувається до того, як її хтось відкриє.
Редактори підтверджують значення з високою впевненістю пакетно, а увагу віддають пропускам і позначкам.
Заголовки, описи та SEO-поля формуються окремо для кожного каналу, мови й категорії, а правила tone of voice застосовуються до всього каталогу, а не до кожної картки окремо.
Зображення товарів шукаються за SKU або назвою моделі, обробляються і прикріплюються до картки, що знімає крок, який команда контенту раніше робила окремо для кожної нової моделі.
Збагачення працює поверх тієї структури каталогу, якою ритейлер уже користувався, тому в суміжних системах нічого не замінювали.
Робота на боці ритейлера звелася до двох речей: підключити фіди постачальників і узгодити, які вхідні поля відповідають яким внутрішнім атрибутам.
Категорії підключали по черзі, і команда контенту весь цей час працювала у звичному режимі.
Заміри нижче - власні дані ритейлера, порівняння ручної підготовки картки зі збагаченням і перевіркою редактором.
Подивіться, як збагачення спрацює на вашому каталозі: запишіться на демо і візьміть категорію з найважчими характеристиками.
«Складна картка товару займала в нас близько двадцяти п'яти хвилин, і більшість цього часу йшла на пошук характеристик на сайтах виробників. Тепер ми відкриваємо картку вже заповненою і тільки перевіряємо значення».
Категорійний менеджер, ритейл електроніки, компанія під NDA
«Складність була не в тому, щоб AI написав опис. Питання було в тому, чи можемо ми довіряти значенням, які потрапляють у поля характеристик. Кожне значення приходить із джерелом, і команда підтверджує, а не шукає».
Керівник напряму товарного контенту, ритейл електроніки, компанія під NDA
Ресерч характеристик не потрапляє в контент-план, але забирає більшу частину часу, витраченого на найскладніші картки каталогу.
Перенесення цієї роботи на AI-збагачення з перевіркою редактором скоротило підготовку складної картки з двадцяти п'яти хвилин до дев'яти. Картки тепер приходять зібраними, а редактор вирішує, чому довіряти.
Надішліть фід постачальника і подивіться, що повернеться заповненим, із джерелами та оцінкою впевненості: запросити демо-каталог.
Поспілкуйтеся з нашою командою та подивіться, як HootCore інтегрується у ваш існуючий tech stack — від управління товарними даними до обробки замовлень