Нейросети — инструмент, который помогает в развитии интернет-магазина. Нужно сэкономить деньги на дизайнере и копирайтере — используйте нейросети. Хотите улучшить сегментацию и персонализацию — используйте нейросети. Нужно автоматизировать общение с клиентами — снова помогут нейронки.
Как это правильно использовать нейросети в e-commerce, рассказываем в этой статье.
Как использовать нейросети для создания контента
Нейросети умеют создавать картинки и писать тексты. Разберемся, как использовать эти возможности при работе с интернет-магазином.
Как создавать изображения
Один из главных элементов на странице интернет-магазина — фото товара. Если заказать фотосессию и красиво обработать картинку, шанс продать будет выше. Но есть проблема — деньги на создание качественных изображений есть не всегда, да и услуги фотографов иногда стоят слишком дорого.
Делать фото на телефон не вариант — такие картинки вряд ли зацепят пользователя и мотивируют его к покупке. Выход из ситуации есть — сгенерировать картинки в нейросетях, а потом обработать в Photoshop или другом редакторе. Например, можно сгенерировать фото товара, похожего на ваш, с нуля в Midjourney, а потом наложить на объект логотип компании.
Помогают в этом разные промпты. Вот несколько примеров готовых запросов для нейросетей.
Для генерации товаров в разных банках, склянках, тюбиках: hyperrealistic photograph of a [товар] for women, clean aesthetic cinematic image, advertisement, Cinestill 800T.
Для генерации бутылок: Unbranded blank [бутылка чего] bottle, no label, white background
Для генерации рекламных постеров. Very sharp empty poster white colored, placed in the middle of the picture, daylight, with Sony Alpha 7R5 on a stative with SONY FE 135mm F1.8 GM, ultra realistic, high resolution.
Для генерации одежды. Photo of man in a full-body, he is wearing a plain [во что одета модель], photography, black background.
Важно
Кто-то может посчитать генерацию картинок товаров в нейросети неэтичным. Чтобы не вводить пользователей в заблуждение, рекомендуем указывать на сайте, что фото сделаны с помощью нейросети. Либо генерируйте только задний фон, а фото самого товара вставляйте через Photoshop.
Также нейросети можно использовать для генерации иконок на сайт. Например, на сайте ниже иконки сделаны с помощью нейросети. Они не вводят покупателя в заблуждение, а просто дополняют визуальный контент сайта.
Кроме создания картинок с нуля, можно использовать сервисы для обработки изображений:
FP-GAN — убирает шумы и увеличивает размер изображения не теряя его качество.
AI Image Enlarger — улучшает качество, накладывает ретушь, удаляет фон. Есть бесплатная версия.
Большой плюс использования нейросетей — ускорение работы. Если на фотосессию может уйти несколько дней, то в нейронках можно за день генерировать сотни изображений и использовать их на сайте.
К нам обратился заказчик с запросом сделать функциональный интернет-магазин на Tilda для бренда натуральной SPA-косметики «Цветы и море». На этапе дизайн-концепции мы развили мысль о море, песке и цветах до такой степени, что сгенерировали для своих задач 400+ изображений за 30+ часов.
В итоге у нас получился такой результат:
Мы помогли заказчику решить проблему с контентом, который отсутствовал. При этом заказчик сильно сэкономил на разработке продуктовых рендеров. Подробнее о кейсе можно прочитать на VC.
После работы над проектом у нас появилось несколько мыслей и советов касательно использования нейросетей.
Используйте сервисы только для генерации релевантного контента. На большее визуальные нейросети пока что не способны. Например, мы пробовали генерировать прототипы, структуру и дизайн сайтов, но нейросети оказались не способны даже на минимальную версию прототипа.
Делите промпт на две основные части. Первая имеет больший вес, поэтому она приоритетная. В первой части нужно описывать предмет: его цвет, положение, настраивать детализацию. Вторая часть — окружение. Здесь нужно описывать фон, ракурс, второстепенные объекты.
Не пытайтесь полностью переложить создание сайта на нейросеть. В любом случае для создания красивого и удобного ресурса нужны знания проектирования веб-интерфейса и правил веб-дизайна. Да и пока что нет нейросетей, которые могут сделать что-то более-менее вменяемое.
Наш вердикт — нейросеть это лишь помощник в генерации контента, когда его нет от заказчика. При этом мы всегда рекомендуем заказчикам в дальнейшем заменить сгенерированный контент на реальные изображения.
И пара слов от заказчика, для которого мы создавали контент: сайт не продвигается по коммерческим запросам. Он ранжируется в Яндекс Директе и находится в топе по поисковым запросам в Google. Посещаемость по метрикам естественным образом растет, никакого занижения в выдаче из-за сгенерированного контента нет.
Как писать тексты
Если с картинкой все хорошо, следующее, куда смотрят пользователи — описание товара. В карточку товара можно вставить характеристики, но такой текст вряд ли будет полезен пользователям. Лучше написать интересный текст и рассказать, как продукт пригодится человеку в жизни.
Если не хочется писать текст самостоятельно или заказывать у копирайтера не хочется, можно воспользоваться нейросетями. Здесь пригодятся сервисы ChatGPT, Claude или YandexGPT. Они работают по схожему принципу: нужно добавить промпт, описать товар и отправить текст на генерацию. А потом отредактировать его вручную или дополнительными запросами. Как создавать промпты, т.е. запросы, для нейросетей, мы рассказывали в отдельной статье.
Например, чтобы попросить нейронку написать текст для карточки товара, можно использовать такой промпт.
Представь, что ты опытный копирайтер. Твоя задача — описать товар так, чтобы пользователи захотели его купить. Вот принципы, которыми ты пользуешься в процессе работы: Четко объясняешь, для чего нужен продукт. Показываешь, как и когда можно использовать товар. Подчеркиваешь его преимущества. Предоставляешь необходимую информацию целевой аудитории. Например, молодому поколению важно, чтобы товар был сделан из переработанных изделий, тогда как старшему поколению — долговечность и качество.
Правила, которых ты придерживаешься:
Длина текста — от 400 до 1000 символов.
Ты не продаешь в лоб, ты пишешь простым и понятным языком, пишешь интересно.
Ты разделяешь текст на абзацы.
Ты не просто перечисляешь характеристики, ты объясняешь, что они значат. Например, чтобы пользователь не искал значения дБ, ты пишешь простым языком. «Уровень шума в стиральной машине выше среднего — данный режим рекомендуется использовать днем, чтобы не тревожить сон близких и соседей».
Сделай описание [название товара].
Вот его характеристики: [список]
Представь, что твой параметр top_p=1.
Целевая аудитория текста — [опишите ЦА]. Не обращайся к читателю напрямую, пиши от 3-го лица. В тексте не должно быть вопросительных предложений.
Вот какой обзор iPhone 15 Pro получилось сделать по этому промпту:
Кроме создания текстов нейросети могут выступать в роли редактора. Например в The Washington Post работает бот, который помогает работать с шаблонными материалами: новостями, заметками и даже статьями.
Как использовать нейросети для персонализации
В Mckinsey выяснили, что 71% потребителей ожидают от компаний персонализированных взаимодействий, и 76% негодуют, когда персонализации нет. Стандартных вариантов персонализации много — от обращения к клиенту по имени до скидок за конкретные покупки.
Например, в Т-Банке используют персонализированный кэшбек, которым управляет нейросеть. Система на базе ИИ Tinkoff RECO умеет определять вероятности покупки для брендов и решает, когда давать кэшбек. А Яндекс Маркет предлагает персонализированные подборки товаров, которые нейросеть создает на основе поведения пользователя в сервисе.
В интернет-магазинах можно пойти дальше и визуализировать товары. Например, приложение Style Space позволяет выбрать готовую модель, позу и посмотреть, как одежда будет на ней сидеть. Похожая функция есть в мобильном приложении Lamoda.
При этом разрабатывать свои нейросети для примерок необязательно, есть чужие коробочные решения. Купить такой функционал можно на сайте 3DLOOK или Astrafit.
Но можно разработать и самому — на платформе для разработчиков GitHub есть нейросеть PF-AFN, которая наложит фотографию выбранной одежды на фото покупателя. Исходный код и документацию можно взять на GitHub.
Кроме примерки одежды в интернет-магазин можно интегрировать функцию AR, чтобы человек мог покрутить 3D-изображение товара и осмотреть его со всех сторон. Такой функционал можно заказать у Arigami, 7winds или других сервисов.
Еще один способ повышения персонализации — использование компьютерного зрения. Когда на сайте много похожих товаров, возникает проблема: как описать товары так, чтобы люди могли их быстро находить. Например, чтобы по запросу «стулья с круглыми ножками» клиент действительно находил их на сайте, а не терялся в сотнях похожих карточек.
Такие стулья легко вычислить по фото, но сложно описать, если поставщиков несколько, у всех похожие товары и самого товара несколько тысяч. Сделать уникальные описания каждого товара с использованием ключевых запросов невозможно.
Поэтому здесь выручают нейросети и компьютерное зрение. ИИ можно заранее обучить на фотографиях и показать, на каких фотографиях ножки круглые, а на каких — квадратные и т. д. В итоге при поиске по сайту нейросеть будет автоматически проверять фотографии товаров и определять, какие стулья перед ней. А пользователь будет получить наиболее релевантный ответ. Подробнее о компьютерном зрении можно почитать на Yandex.Cloud.
Как использовать нейросети для работы с базой контактов
Нейросети полезны не только для повышения клиентоориентированности, но и для того, чтобы оптимизировать внутренние бизнес-процессы. Например, с помощью ИИ можно актуализировать и реактивировать базу, чтобы заработать на ней неплохие деньги. Пример такого кейса — IT-компания Пинол (PINALL), которая с помощью нейросетей смогла:
Поднять и взбодрить базу лохматых годов — это сотни тысяч контактов.
Придумать, протестировать и сразу запустить новую услугу.
Определить 20% клиентов, которые приносят 80% результата.
Продавать веселее — вдвое быстрее и больше.
Сделать так, что даже новички закрывают сделки в первые недели работы.
Еще один плюс нейронок — их можно использовать внутри CRM. Например, чтобы получать саммари по звонкам, писать тексты, анализировать покупателей и т. д. Пример такой CRM-системы — Bitrix с функцией Copilot. Кроме обычного нейросетевого помощника у Bitrix есть функция скоринга — нейросеть самостоятельно определяет вероятность успешного завершения сделки, обучаясь на основе ваших данных.
Как использовать нейросети для общения с клиентами
Чат-боты со встроенными нейросетями помогают взаимодействовать с клиентами и разгружать отдел поддержки. Все потому, что такие боты умеют поддерживать беседу и логически отвечать на нестандартные вопросы пользователей.
Кроме того, чат-боты на основе ИИ умеют прогнозировать, анализировать и выявлять предпочтения пользователей. А потом на основе этих данных рекомендовать людям какой-то контент, товары и т.д.
По сути, чат-бот на основе ИИ справляется с такими же задачами, как и обычный бот:
Отвечает на вопросы клиентов вместо технической поддержки.
Оформляет заказы.
Подбирает сопутствующие товары к основному заказу клиента.
А еще он сможет рассказать, чем один товар отличается от другого, сравнить их и поделиться другой важной информацией.
Примеры таких «умных» ботов — голосовые помощники Алиса от Яндекса и Олег от Т-Банка. Кейсы успешного внедрения «умных» чат-ботов в e-commerce тоже есть. Например, Нона — бот-консультант в интернете-магазина обоев Palitra. В компании создали бота, который умеет:
Консультировать по ассортименту интернет-магазина: цены, наличие, характеристики отдельных позиций обоев.
Подбирать обои по запросу клиента: бот выдает ссылку на определенные разделы каталога.
Подсказывать, в каких магазинах можно купить выбранные позиции.
Отвечать на популярные вопросы, связанные с обоями или ремонтом. Например, как клеить обои или можно ли их мыть.
В итоге за 4 месяца работы количество продуктивных диалогов и число обращений к боту выросло в 2 раза.
Другой пример — в интернет-магазине матрасов «МногоСна» поручили боту отвечать на вопросы клиентов, и в итоге количество пропущенных диалогов сократилось со 100 до 5–10 в день. А за счет освободившегося времени у менеджеров и быстрых ответов бота число заказов, оформленных через чат, выросло на 20%.
Создать собственного чат-бота на основе нейросетей можно в сервисах Aimylogic, Lia, Chatme.
Что в итоге
Нейросети можно использовать для генерации контента, например, изображений и текстов. С помощью нейросетей можно придумывать описания товаров, генерировать фото товаров или делать иконки для сайта.
Нейросети пригодятся для персонализации при взаимодействии с клиентами. Например, для создания онлайн-примерочных или визуализации продуктов.
Нейросети можно использовать для работы с базой контактов и общения с клиентами через чат-боты.
