AI для интернет-торговли,
который удваивает конверсию

Product Q&A Bot (RAG)

Ответы о товаре из настоящего источника: описание, характеристики, отзывы.

• Индексация каталога и отзывов
• Сравнение товаров в диалоге
• «Кому этот товар подходит» как ответ
• Семантический поиск вместо ключевых слов

Personalization Engine

Рекомендации по поведению, а не только «с этим товаром покупают».

• Поведенческие сигналы в реальном времени
• Коллаборативная фильтрация и контентная
• Объяснимые рекомендации («потому что вы смотрели…»)
• Встроенное A/B-тестирование

Cart Recovery Agent

AI-агент, который пишет личное сообщение в нужный момент именно этому покупателю.

• Определение причины отказа
• Подходящее предложение: купон, размер, замена
• WhatsApp, email и SMS вместе
• Измеримый ROI по каждой кампании

Smart Returns & Sizing

Меньше возвратов за счёт подсказки размера и понимания, почему товар вернули.

• Рекомендация размера
• Автоматический каталог причин возврата
• Замена, предложенная до оформления возврата
• Выводы для каталога и для закупщиков

Multilingual Storefront

Один магазин, пять языков, без команды локализации.

• Автоматический перевод описаний товаров
• Сохранение терминологии бренда
• Автоматический RTL и LTR
• Поддержка покупателей на любом языке

Fraud & Chargeback AI

Подозрительные заказы выявляются до отгрузки.

• Device fingerprinting
• Проверка частоты операций
• Распознавание мошеннических схем
• Автоматическое оспаривание chargeback

Shopify / WooCommerce

Официальное приложение или плагин: разворачивается в одно нажатие и встраивается в существующее меню администратора.

Magento / Salesforce Commerce

Глубокая интеграция через REST и GraphQL, с поддержкой нескольких витрин и B2B-каталогов.

Custom .NET / Node Stack

Если стек самописный, делаем отдельный SDK или вебхуки с полной документацией.

Smart Sizing & Returns Reduction

Что сообщает отрасль: подсказка размера на коллаборативных сигналах вместе с данными о посадке снижает возвраты на 10-25% в размеченных категориях (Forrester Apparel Retail 2024).

В чём наш вклад: проектируем модель посадки по данным продаж и возвратов, встраиваем её в корзину до оформления заказа и строим A/B-рамку, которая доказывает прирост до полного развёртывания.

• Модель на исторических возвратах, холодного старта нет
• Встроенное A/B-тестирование: доказательство до масштабирования
• Калибровка под каждый бренд, а не «одна модель на всех»
• Рассчитано на несколько валют и рынков

Cart Recovery Agent

Что сообщает отрасль: возврат корзин с подбором канала и времени возвращает 20-40% брошенных корзин против 3-8% у обычной email-рассылки (Baymard 2024 cart abandonment study).

В чём наш вклад: классификатор причины отказа (цена, наличие, трение в интерфейсе), выбор канала (WhatsApp, email, всплывающее окно) по поведенческим сигналам, учёт ROI по каждой кампании.

• Канал выбирается по поведению, а не «во все сразу»
• WhatsApp там, где это допустимо (безопасно по GDPR)
• Модель атрибуции, то есть мы знаем, сработало ли
• Логика пауз: одному покупателю не уходит пять сообщений

Product Q&A RAG

Что сообщает отрасль: вопросы о товаре по каталогу и отзывам закрывают 70-85% обращений без оператора и поднимают конверсию карточек на 10-20% (Bain Conversational Commerce 2024).

В чём наш вклад: RAG по каталогу, отзывам и спецификациям со ссылкой на источник (без выдуманного «синего цвета», которого нет), и передача оператору только при низкой уверенности.

• Без галлюцинаций: ответ только из проверенного источника
• Учёт складских остатков в реальном времени
• Несколько языков (HE/EN/RU/AR)
• Интеграция с Shopify, WooCommerce, Magento, самописным .NET