AI produktový asistent

Produkt bez parametrů je produkt, který nikdo nenajde

Zákazník na vašem e-shopu zaškrtne filtr „průměr 55 mm” — a produkt, který přesně tohle splňuje, ve výsledcích není, protože má průměr napsaný jen kdesi v popisu. Interní vyhledávání ho nenabídne, srovnávač položku vyhodí kvůli chybějícím údajům a feed do reklamních systémů odejde děravý. Produkt fyzicky máte, ale prodejně neexistuje.

A je to čím dál dražší problém. Produkt dnes nesoupeří jen cenou a fotkou — soupeří i tím, jestli ho dokáže najít filtr, feed, srovnávač nebo AI nákupní asistent. Všechny tyto kanály pracují se strukturovanými daty: kdo je má vyplněná, toho zobrazují; komu parametr chybí, ten se do výběru často vůbec nedostane. Katalog skládaný z několika dodavatelských feedů se přitom kazí sám od sebe: jeden dodavatel píše rozměry v milimetrech, druhý v centimetrech, třetí je nepíše vůbec, tentýž produkt dorazí dvakrát pod jiným názvem. Ručně to u tisíců položek nikdo nedožene — a tak to zůstává „na potom”, zatímco konkurence s vyplněnými daty sbírá zákazníky, kteří hledali přesně to, co vy máte na skladě.

Nejste si jistí, kolik prodejů vám kvůli neúplným datům utíká? Pošlete nám export katalogu — ukážeme vám, kde chybí parametry, které produkty mizí z filtrů a co půjde opravit automaticky.

Žádná černá skříňka: audit → číselníky → produkce → kontrola

Nenaléváme katalog do chatbota a nedoufáme. Workflow má čtyři vrstvy a každou vidíte:

1. Audit dat. Projdeme celý katalog a řekneme na rovinu, jak na tom je: které kategorie mají vyplněné parametry, kde si hodnoty odporují, kolik položek je duplicitních a které mezery vás reálně stojí viditelnost.
2. Pravidla a číselníky. Pro každou kategorii definujeme parametrickou šablonu — jaké parametry má položka mít, jaké hodnoty jsou povolené a v jakých jednotkách. K tomu mapování: „0,5 l”, „500ml” i „500 ML” je jedna hodnota. Pravidla jsou psaná a verzovaná, ne ústní dohoda.
3. Hromadné zpracování. AI projde názvy, popisy a datasheety a vytěží z nich hodnoty do šablon: doplní parametry, zařadí produkty do vašeho kategorického stromu, extrahuje benefity, přidá štítky a označí duplicity a varianty k spárování. U každé hodnoty eviduje, z čeho ji vyčetla — co ve zdrojích není, to nevymýšlí.
4. Kontrola a zápis. Hodnoty s nízkou jistotou jdou do fronty na lidskou kontrolu, zbytek schvalujete vzorkem. Teprve pak se změny zapíšou do e-shopu — s auditní stopou, takže se dá každá hodnota dohledat a vrátit.

Výsledek není jednorázový úklid. Pravidla a číselníky zůstávají — každý nový dodavatelský feed už do katalogu vstupuje přes stejnou linku a nepořádek se nevrací.

Z „Láhev nerez 500ml termo” na položku, která prodává

Ilustrační příklad, jak asistent zpracuje jednu položku:

• Vstup: název „Láhev nerez 500ml termo”, popis od dodavatele v jednom odstavci, PDF datasheet výrobce, kategorie „Ostatní”.
• Zpracování: AI vytěží hodnoty ze všech tří zdrojů, porovná je mezi sebou a napasuje na parametrickou šablonu kategorie; zároveň najde, že tatáž láhev už v katalogu je v jiné barvě jako samostatný produkt.
• Výstup: objem 0,5 l, materiál nerezová ocel, dvoustěnná izolace, hmotnost, rozměry — vše ve sjednocených jednotkách; produkt přeřazený do „Termosky a láhve”; štítky „do myčky” a „bez BPA” doložené datasheetem; barevné provedení spárované jako varianta, ne duplicita.
• Finále: položka se objevuje ve filtrech podle objemu i materiálu, interní vyhledávání ji našeptává, srovnávač ji přijme a feed do reklam odchází kompletní.

Jedna položka ručně: dohledat datasheet, přepsat hodnoty, přepočítat jednotky, zkontrolovat duplicity. U tisíců položek je to práce, kterou nikdo nikdy neudělá — přesně proto ji dáváme stroji a člověku necháváme kontrolu.

Do katalogu se nezapíše nic, co jste neschválili

• Žádné vymýšlení. Asistent smí doplnit jen hodnoty doložitelné ve zdrojových datech — v názvu, popisu, datasheetu nebo podkladu, který určíte. Co dohledat nejde, zůstane prázdné a označené, ne odhadnuté.
• Jistota se měří. Každá doplněná hodnota nese informaci, z čeho vznikla. Jednoznačné extrakce schvalujete vzorkem, nejisté jdou položka po položce na lidskou kontrolu.
• Začínáme vzorkem, ne celým katalogem. Nejdřív jedna kategorie, doladění pravidel na reálných datech, teprve pak zbytek.
• Vaše data zůstávají vaše. Pracujeme s produktovým katalogem, ne s osobními daty zákazníků. Předem si odsouhlasíme, přes jaké nástroje a API zpracování poběží — a vaše katalogová data nepoužíváme k trénování vlastních modelů ani pro jiné projekty.
• Všechno se dá vrátit. Změny se zapisují s auditní stopou; kdykoli dohledáte, co se změnilo, z čeho a kdy — a případně to jedním krokem vrátíte.

Kdy vám AI produktový asistent nepomůže

Řekneme vám to i na úvodní konzultaci, ale ať to zazní rovnou:

• Máte pár desítek produktů. Ruční doplnění bude rychlejší a levnější než stavět pravidla a číselníky — automatizace se vyplatí od stovek položek výš.
• Zdrojová data neexistují. Když k produktům není popis, datasheet ani použitelný název, nemá AI z čeho vytěžovat. Nejdřív je potřeba sehnat podklady od výrobců — poradíme jak, ale negenerujeme parametry z ničeho.
• Nejdřív potřebujete jiný kategorický strom. Pokud struktura kategorií neodpovídá tomu, jak zákazníci nakupují, je zbytečné do ní automaticky třídit. Napřed strom, pak asistent.
• Vaše úzké hrdlo je jinde. Když e-shop trápí návštěvnost nebo konverzní cesta, kompletní parametry to samy nespraví — začneme tam, kde to bolí nejvíc.

Dodavatelské feedy známe z vlastního skladu

Produktová data neřešíme teoreticky. Přes 10 let stavíme a customizujeme e-shopy na Upgates a Shoptetu (u obou jako Gold Partner), provozujeme vlastní e-shop MEGA DETAIL a přes naše nástroje SYNKRO a GPTFEED denně pracujeme s reálnými dodavatelskými feedy. Pro vás to znamená jediné: víme, kde se importy lámou, kde AI chybuje a co musí před zápisem zkontrolovat člověk — a máme to ošetřené dřív, než to uvidíte.

Pošlete nám export katalogu — ukážeme vám, kde vám utíkají prodeje

Stačí produktový export nebo feed. Vrátíme vám praktické posouzení s jasným výstupem: seznam největších datových děr, návrh pilotní kategorie, ukázku pravidel a upřímný odhad, co zvládne automatizace a co bude chtít lidskou kontrolu. Nezávazně. A pokud u vás automatizace smysl dávat nebude, řekneme vám to taky.

Domluvit nezávaznou konzultaci