Поиск товара

Маркетологи и закупщики часто сталкиваются с задачей: найти товар, который соответствует точным характеристикам и доступен в нужном регионе. Просмотр сотен каталогов, фильтрация вручную, разрозненные данные — обычный сценарий, отнимающий время и силы.

ИИ-поиск товаров по характеристикам и региону превращает эту рутину в автоматизированный процесс: на вход — параметры и геозона, на выход — релевантные предложения.

Ниже — пошаговая методика внедрения системы интеллектуального поиска товаров в вашем бизнесе.

Шаг 1. Формализация требований и регионального охвата

Определите, какой регион важен: город, область, вся Россия.Составьте список параметров: цена, бренд, технические характеристики, срок доставки, экологические показатели и др.Разделите требования на “обязательные” и “желательные”.Проведите сессию с командой NeuroJelly : чем точнее формулировки — тем лучше работает автоматизированный поиск товара по региону.

Шаг 2. Сбор и нормализация данных

Подготовьте источники: каталоги поставщиков, маркетплейсы, сайты, внутренние прайс-листы.Мы проводим очистку данных: удаление дубликатов, приведение единиц измерения к единому формату.Проведите подготовку метаданных: наличие, состояние, дистанция до склада — важные атрибуты для регионального поиска товаров.

Шаг 3. Построение алгоритма поиска и ранжирования

Применяем семантический / векторный поиск — система оценивает смысл, а не просто ключевые слова.Вводим весовой коэффициент для региона: предложения из ближнего региона получают приоритет, даже при чуть более высокой цене.Работаем с A/B-тестами: разные схемы ранжирования, разные весовые коэффициенты, чтобы понять, какой алгоритм более полезен для конечных пользователей.

Шаг 4. Интерфейс с механизмом уточнения

Создаем форму запроса: фильтры + возможность уточнений в формате диалога (вопросы-подсказки).Пользователь имеет возможность корректировать выдачу: “не подошло — хочу ближе / с другими параметрами” — система подстраивается.Показываем, почему конкретный товар попал в выдачу (например: совпадение по ключевым параметрам + геопривязка). Это укрепляет доверие к интеллектуальному поиску товаров.

Шаг 5. Пилот, тестирование, масштабирование

Запускаем минимальный рабочий прототип (MVP) на небольшой категории или регионе.Измеряем метрики: среднее время поиска, долю релевантных попаданий, процент отклонений.На базе анализа корректируется модель с добавлением новых поставщиков и расширением регионального охвата.

Вывод

Мы трансформируем ручной перебор предложений в эффективный ИИ-поиск товаров по заданным критериям и региону. Система, которая понимает ваш запрос на входе, и выдаёт релевантные варианты — на выходе. Не просто инструмент, а бизнес-акселератор: ускорение принятия решений, снижение операционных затрат, уменьшение человеческих ошибок.