1000 карточек товаров в час: кейс внедрения ИИ в FMCG
Как ИИ превратил недели ручной работы в часы и дал компании преимущество на маркетплейсах
Задача
Кардинально ускорить запуск новых товаров на маркетплейсах и обновление карточек под инфоповоды и тренды. Клиент поставил задачу обеспечить возможность выпуска 1000+ карточек в разных форматах, сократить зависимость от подрядчиков, уменьшить количество ручных циклов правок и согласований, а также сэкономить команде около месяца для креативной и стратегической работы.
Причина
В современной рознице скорость выхода продукта и апдейта контента на маркетплейсе — ключевой фактор конкурентоспособности. Если карточка товара задерживается из-за ручной подготовки, товар может опоздать на пик спроса или тренд, что напрямую влияет на продажи и оборачиваемость капитала. E-commerce компании в России обращаются к внешним агентствам и штатным дизайнерам, что требует 2–3 цикла правок, перевода текста, фотосъемки, ретуши, согласований с разными отделами и т. п. Все это растягивает time-to-market на дни или недели, увеличивает бюджет и затягивает возврат инвестиций.
Ситуация осложняется тем, что контент необходимо создавать отдельно под каждую площадку. Согласно исследованию «Яндекс Маркета», 81 % продавцов, работающих на нескольких маркетплейсах, разрабатывают уникальные карточки для каждого сервиса.
Таким образом, компании вынуждены не только тратить значительные ресурсы на подготовку карточек, но и дублировать работу для разных каналов продаж, что увеличивает стоимость и замедляет вывод продукта на рынок.
Что сделали?
Разработали ИИ-генератор карточек товара AI Product Visuals на базе нескольких нейронных сетей, который позволяет автоматически создавать позиции из исходных изображений и заданных промптов. Система производит не только фото, но и короткие видео-превью, дополняет карточку текстами и адаптирует их под требования разных площадок. Встроенные модули обеспечивают ресайзинг под стандарты Ozon, Wildberries, Яндекс Маркета и других маркетплейсов, что исключает монотонную ручную работу и ускоряет запуск продукции. Такой подход помог объединить весь процесс — от генерации визуала до готовой карточки — в одном решении.
Технические условия
- решение должно соответствовать политике конфиденциальности компании и не нарушать законы РФ: техническую работу необходимо вести локально или с определенными ограничениями через внешний API;
- все права на интеллектуальную собственность должны принадлежать заказчику;
- стоимость создания креатива должна оставаться низкой;
- разработка карточек должна быть удобна для внутренней команды без внешних агентств;
- креатив должен соответствовать высокому качеству: сохранять продукт в исходном виде без искажений.
Проблемы существующих решений
Перед решением о запросе на создание платформы заказчик провел собственный анализ и выяснил следующее:
- многие решения на рынке РФ использует в основе ChatGPT, хоть и заявляют, что соблюдают требования конфиденциальности
- не нашли готовый продукт, позволяющий сохранять целостность продукта (не менять текст этикетки, не применять сглаживание, не менять размеры)
- другие решения сосредоточены, в основном, на конструкторе шаблонов и простой генерации — и не закрывают весь спектр потребностей клиента.
Этапы разработки
Месяц 1. Анализ датасетов клиента (10 000 единиц предыдущих карточек) для выявления параметров «идеальной карточки». Уточнение требований к платформе, согласование видения, интервью с бренд-менеджерами. Проектирование архитектуры системы.
Месяцы 2-3. Параллельная работа: настройка и интеграция ИИ-моделей и создание платформы на инфраструктуре заказчика. За основу была взята оптимизированная версия Stable Diffusion, для более сложных задач — тяжелые модели класса JuggernautXL и кастомизированные пайплайны. Встроенный модуль «мини-фотошоп» позволяет накладывать текстовые блоки и инфографику, оперативно редактировать изображения. Отдельный модуль отвечает за ресайзинг и автоматическую адаптацию под требования разных маркетплейсов. Видеомодуль создает короткие превью-ролики из статических изображений продукта.
Тестирование. Проводили итерационно на протяжении всей работы, корректировали курс с учетом обратной связи.
Месяцы 4-5. Перешли к опытной эксплуатации со стороны бренд-менеджеров. Корректировали работу системы в соответствии с реальным опытом. После этого система полностью перешла в свободное пользование заказчику.
Запуск ИИ-генератора AI Product Visuals от Студии Искусственного Интеллекта FOKINA.AI дал клиенту возможность автоматической генерации до 1000 карточек в час, что позволило отказаться от недельной ручной подготовки и снизить зависимость от подрядчиков. Были достигнуты поставленные KPI:
- снизить стоимость креатива минимум в 3 раза;
- ускорить публикацию минимум в 2 раза;
- обеспечить рост конверсии на переход в карточку продукта и на добавление продукта в корзину до 50% от их стартовых значений.
«С помощью решения AI Product Visuals клиент экономит более 200 часов сотрудников ежемесячно, сократила затраты на агентства на 73% и ускорила вывод новых товаров на маркетплейсы на 44%. Это стало ключевым преимуществом при работе на маркетплейсах, где скорость и качество контента напрямую влияют на продажи», —
Комментирует Дарья Фокина, СЕО Студии Искусственного Интеллекта FOKINA.AI
Актуальность решения на рынке
Контент напрямую влияет на продажи: 71% предпринимателей на маркетплейсах уверены, что качественный визуал повышает выручку. При этом значительная часть бизнеса продолжает создавать карточки вручную — в среднем тратя до 8 часов в неделю на каждую итерацию. Более половины продавцов признают, что хотели бы делегировать эти задачи.
Кейс наглядно показывает, что автоматизация контента с помощью ИИ перестала быть экспериментом и превращается в новый стандарт для компаний, работающих в высококонкурентных сегментах e-commerce.
Рубрики
Интересное:
Новости отрасли:
Все новости:
Публикация компании
Профиль
Социальные сети
Рубрики