Пн – Вс: 8–21 по НСК
+7 383 380-81-89 
Клиент
Менеджер каталога в e-commerce, ведёте огромный ассортимент от разных поставщиков. Из-за несогласованных данных появляются многочисленные дубли одной и той же позиции. Это захламляет опыт клиента, «размазывает» остатки и продажи по разным карточкам (из-за чего точный прогноз становится невозможным) и ухудшает позиции в поиске — при этом команда тратит уйму времени на ручной поиск и объединение дублей.
Технологический стек
BigQuery, Vertex AI, Dataflow.
Сфера
eCommerce, Off-line Retail.
Данные каталога обрабатываются в пайплайне обработки данных (Dataflow) → Dataflow вызывает модель Vertex AI, чтобы преобразовать текст и изображения товаров в векторные представления (embeddings) → эмбеддинги сохраняются в BigQuery → модель кластеризации BigQuery ML группирует товары с похожими эмбеддингами в наборы дубликатов → эти наборы отправляются в дашборд для проверки или в сервис автоматического объединения.
Как с помощью ИИ объединить онлайн и офлайн опыт розничной торговли
Рекомендации по запасам в ритейле — прогноз спроса в реальном времени
Персонализированный поиск уникальных товаров для маркетплейса
ИИ для процессов в магазине — контроль полок и запасов
Голосовой AI ассистент для для бренда с видео подсказками
Уникальные описания карточек товаров с ИИ для e-commerce
Поиск похожих товаров по фото для интернет-магазина
Персональные рекомендации товаров для интернет-магазина онлайн
Аналитика отзывов и обращений с Gemini в Google Sheets
Сравнение предложений поставщиков в Gmail с Gemini
Создаём ИИ-контент для вашего бизнеса.
От строгих иконок, до модных фотосессий.
