Разработка ИИ-помощника для розничной сети

Компания «Подружка» развивает онлайн-продажи и цифровые каналы коммуникации с покупателями, поэтому для бренда важно не только показывать товары в каталоге, но и помогать клиентам выбирать подходящие средства под конкретные потребности.

С ростом e-commerce и увеличением количества клиентских запросов классический поиск по каталогу перестает быть достаточным инструментом. Покупателю часто нужен не просто список товаров, а персональная консультация: какое средство выбрать, что подойдет для конкретного типа кожи, как сравнить продукты и где найти нужный товар в интернет-магазине.

Чтобы протестировать новый формат онлайн-взаимодействия, компания инициировала пилотный проект по созданию ИИ-помощника для подбора косметики. Решение должно было работать в формате живого диалога и помогать покупателям получать персональные рекомендации в Telegram и на сайте интернет-магазина.

Перед командой «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг») встала задача разработать прототип ИИ-помощника для ритейла, который позволит оценить влияние ИИ на ключевые e-commerce-показатели и принять решение о дальнейшем развитии решения.

В рамках проекта требовалось:

• Разработать чат-бота для интернет-магазина и Telegram-бота, интегрированных с LLM-моделью.
• Реализовать сценарий персонального подбора товаров в формате диалога.
• Подключить бота к открытому API заказчика для получения актуальной информации о товарах.
• Обеспечить выдачу релевантных товарных рекомендаций со ссылками на позиции в интернет-магазине.
• Настроить несколько вариантов ранжирования товаров в соответствии с требованиями заказчика.
• Предусмотреть ограничение на максимальное количество итераций уточнения запроса.
• Оценить влияние прототипа ИИ-помощника на e-commerce-метрики: выручку, конверсию, точность обработки запросов и вовлеченность пользователей.
• Подготовить основу для дальнейшего масштабирования решения на сайт, мобильное приложение и внутренние инструменты консультантов.

Команда «ДАР» начала проект с анализа онлайн-каналов розничной сети: поведения пользователей, конверсии из поисковых запросов и потенциальных точек роста в цифровом взаимодействии с покупателями. На основе этих данных был сформирован пилотный сценарий использования ИИ-ассистента для e-commerce.

В основу решения легла open source-разработка с подключением внешней коммерческой LLM-модели Gemini 3 Flash. Архитектура была спроектирована так, чтобы в дальнейшем можно было менять или донастраивать языковые модели, расширять сценарии применения и повышать качество рекомендаций.

В результате пилотного проекта компания «Подружка» протестировала новую модель взаимодействия с покупателями, где персонализация напрямую влияет на качество клиентского опыта и коммерческий результат.

• Разработан и внедрен чат-бот на сайте интернет-магазина.
• Разработан и внедрен Telegram-бот для подбора косметики.
• Реализована интеграция с LLM-моделью Gemini 3 Flash.
• Настроена интеграция с открытым API интернет-магазина для получения сведений о товарах.
• Реализован диалоговый сценарий продаж с уточнением потребностей пользователя.
• Настроена выдача товарных рекомендаций с учетом нескольких вариантов ранжирования.
• Подготовлен план внедрения векторного хранилища и RAG-подхода для повышения качества ответов и рекомендаций после завершения тестового периода.

Такой подход позволил приблизить онлайн-взаимодействие к консультации с продавцом: покупатель может не знать точного названия продукта, но описать задачу. Например, подобрать средство для ухода, сравнить варианты или получить совет по категории. ИИ-помощник не ограничивается только прямыми товарными рекомендациями. Он выступает как цифровой консультант, к которому можно обратиться за советом по уходу и подбору косметических средств.

• Python
• Gemini 3 Flash

Этот кейс показывает, как ИИ-помощник для ритейла может стать не просто дополнительным чат-ботом, а инструментом развития клиентского опыта и онлайн-продаж. Для компаний с большим ассортиментом особенно важно помогать покупателю быстро ориентироваться в каталоге, получать персональные рекомендации и принимать решение о покупке без лишних шагов.

Такой подход актуален для e-commerce, косметического ритейла, fashion, фармы, DIY и других сегментов, где выбор товара зависит от потребностей клиента, характеристик продукта и качества консультации.

Внедрение ИИ-помощника для интернет-магазина позволяет бизнесу:

• Повысить качество цифрового сервиса.
• Персонализировать коммуникацию с покупателями.
• Увеличить вовлеченность в онлайн-каналах.
• Сократить путь от запроса до покупки.
• Оценить влияние ИИ на конверсию, выручку и точность обработки запросов.
• Подготовить основу для масштабирования ИИ-решения в омниканальной рознице.

Как отметил Дмитрий Мамонтов, ИТ-директор розничной сети «Подружка», для компании важно, чтобы бренд был не только местом покупки косметики, но и источником понятного и своевременного совета. ИИ-помощник помогает сделать взаимодействие с покупателями более живым и персональным.

Подробнее о проекте читайте в пресс-релизе.