TDI Group





    TDI GROUP

    TDI GROUP

    AI-контент-менеджер

    Направление

    Внедрение ИИ

    Современный e-commerce требует качественного и структурированного контента, который напрямую влияет на конверсию и доверие покупателей. Однако именно управление контентом сегодня является одной из самых сложных задач для онлайн-ретейла.

    Общая проблема на рынке — неунифицированные данные и отсутствие Data Governance. Во многих e-commerce и ретейл-компаниях нет зрелой практики Data Governance, что приводит к серьезным затруднениям:

    • разрозненные источники — данные о товарах поступают из разных систем и не совпадают по структуре;
    • неунифицированные форматы — характеристики, названия и идентификаторы товаров отличаются даже внутри одной категории;
    • ошибки и дубли — отсутствие единых правил валидации ведет к некорректным карточкам товара и усложняет поиск;
    • сложность масштабирования — ручная работа становится «бутылочным горлышком» при росте каталога и увеличении ассортимента.

    В результате бизнес теряет продажи, время и деньги на наполнение каталога, исправление ошибок, работу с рекламациями от клиентов и даже судебные дела. А пользователи сталкиваются с неполными или недостоверными описаниями товаров, теряя доверие к магазинам.

    Сложность нашего проекта

    В нашем проекте потребовалось выстроить полный флоу создания и обогащения карточек товаров для крупного маркетплейса, чтобы:

    • поддерживать до 13 000 категорий товаров с уникальными шаблонами и характеристиками;
    • соблюдать кастомные правила по компиляции и преобразованию данных;
    • исключать ошибки и дубли при загрузке;
    • обеспечивать точность поиска характеристик не ниже 95 %;
    • обрабатывать до 25 000 карточек товаров в месяц;
    • учитывать до 200 изменений в структуре данных ежемесячно.

    Мы разработали решение на базе подхода Data—as—a—Service — облачное решение для онлайн-ретейла, которое обеспечивает высокоточную обработку больших массивов данных и автоматизацию контентных процессов.

    Как это работает: специалист загружает Excel-таблицы со списком товаров, который должен появиться на сайте, а сервис online отдает по API или в требуемом формате контент для карточек товара на витрину маркетплейса или интернет-магазина.

    Функциональные возможности:

    • поддержка регулярного парсинга источников данных;
    • точный поиск по исходным данным в сложносоставных запросах;
    • унификация и преобразование исходного контента и характеристик товаров под заданный формат;
    • индивидуальная настройка логики и правил заполнения;
    • заполнение шаблонов по данным из массива в 30 млн записей;
    • высокая скорость адаптации к изменениям;
    • нормализация и валидация данных и контента;
    • автоматизация всего пайплайна.

    Наше решение:

    чтобы устранить хаос и построить устойчивую архитектуру данных, мы применили связку: «Поиск + Knowledge Graph + LLM»:

    • Knowledge Graph связывает все данные о товарах, категориях, брендах и характеристиках в единую семантическую сеть;
    • LLM обеспечивает интеллектуальное заполнение пропусков, сопоставление характеристик и выстраивание контекста между источниками;
    • автоматическая нормализация через граф снижает количество ошибок и дублирование;
    • гибкая логика управления данными помогает внедрить единые правила даже при отсутствии формализованной политики Data Governance у заказчика;
    • алгоритмический поиск с применением LLM обеспечивает понимание сложносоставных запросов — система находит нужные товары даже при нестрогих формулировках и сложных комбинациях характеристик.

    Результат:

    • крупный маркетплейс получил высокоточную обработку данных в режиме-online;
    • появилась возможность масштабировать каталог без потери качества и продаж, связанной со скоростью наполнения каталога;
    • стоимость формирования одной карточки товара снизилась в несколько раз.

    Проект «AI контент-менеджер» показал, что даже в условиях отсутствия зрелой практики Data Governance можно выстроить эффективную систему управления данными, которая превратит хаос в конкурентное преимущество.

    Где еще можно применить этот подход:

    • в бухгалтерии и финансах (для формирования регулярных отчетов);
    • в аналитике продаж и CRM;
    • в юридическом департаменте и рекламациях, других функциях организации.

    ДРУГИЕ ПРОЕКТЫ В НАПРАВЛЕНИИ ВНЕДРЕНИЯ ИИ