ZuBrIQ

Ecommerce · Продажи

Поиск, который понимает запрос, и персональные подборки

«Что подарить папе-рыбаку тысяч до двух» — поиск по словам, а не по совпадению букв в названии. И письма, которые пишутся не под всех сразу.

Демо: поиск понимает запрос обычными словами, рядом — письмо под сегмент

Проблема

Поиск по магазину ищет подстроку: клиент пишет «тёплая куртка на весну», а получает пустой экран, потому что в карточке написано «ветровка утеплённая». Рассылки уходят одним текстом на всю базу и попадают в спам.

Решение

Каталог прогоняется через embeddings платформы — поиск начинает понимать смысл запроса, а блок «похожее» перестаёт показывать случайные товары. Модель собирает подборки под сегмент и пишет к ним тексты: брошенная корзина, время повторной покупки расходника, сезонная смена ассортимента.

Тексты, за которые не стыдно

Письма и push генерируются в вашем тоне, с реальными позициями и ценами из каталога. Варианты уходят на A/B — что лучше сработало, видно по вашей аналитике, а не по обещаниям.

База клиентов остаётся у вас

Векторы и запросы считаются в контуре РБ. Персональные данные покупателей не передаются зарубежным сервисам рекомендаций.

Хотите так же — на своей закрытой модели во внутреннем контуре?

Покажем на ваших данных и задачах.