Как я создал ИИ-бота-консультанта по мерчандайзингу — практический кейс и пошаговое руководство
ИИ сегодня уже не только про фантастику — это рабочий инструмент, который помогает бизнесу экономить время и деньги. На примере моего недавнего проекта расскажу, как я разработал ИИ-бота для консультирования по мерчендайзингу — без бюджета и глубоких технических знаний.
Вызов: автоматизация рутинных задач мерчендайзеров
Мерчендайзинг — это целый комплекс задач по анализу продаж, контролю остатков и оптимизации выкладки товаров. Часто эти процессы отнимают много времени и ресурсов, потому что выполняются вручную.
Клиент поставил задачу — помочь менеджерам быстрее получать рекомендации по заказам и выкладке с помощью ИИ, минимизировав рутину.
Мой подход — шесть этапов к результату
1. Анализ задачи и сбор данных
Первый шаг — глубокое погружение в бизнес-процессы клиента. Я изучил, какие именно вопросы задают сотрудники, какие данные доступны и как принимаются решения.
Были собраны отчёты по продажам, остаткам, выгрузки из 1С и CRM, а также описания правил по мерчандайзингу и мерчбук заказчика.
2. Подготовка и структурирование данных
Данные были неструктурированными — разные форматы, ошибки, разнобой. Я привёл таблицы к единому виду, убрал дубли и исправил ошибки, чтобы в дальнейшем бот работал с качественным материалом. Сделал шаблон для заказчика на будущее.
3. Формулирование промптов для ИИ
Ключевая задача — написать промпты, которые позволяют ChatGPT отвечать именно так, как нужно бизнесу. Примеры:
- «Анализируй продажи и остатки, выдели товары с высоким спросом и низкими запасами, дай рекомендации по заказам.»
- «Посоветуй оптимальную выкладку товара X для увеличения продаж в регионе Y.»
Я тестировал и адаптировал промпты, чтобы повысить точность и полезность ответов, с этим пришлось повозиться.
4. Разработка Telegram-бота
С помощью Python и библиотеки aiogram создал бота, который принимает вопросы от менеджеров и отправляет их в ChatGPT, затем возвращает ответы в удобном формате.
Регистрация бота через @BotFather, настройка вебхуков и базовый функционал заняли несколько дней.
5. Интеграция с данными
Написал скрипт для загрузки и обработки актуальных данных из Excel, чтобы бот мог учитывать реальные показатели продаж и остатков при формировании рекомендаций.
6. Тестирование и оптимизация
Проводил совместные тесты с командой клиента: получал обратную связь, корректировал промпты и функционал бота, добавлял новые сценарии для максимальной пользы.
Результаты проекта
- Экономия времени на рутинных операциях — до 4 часов в день на одного менеджера
- Быстрые и точные рекомендации для заказов и выкладки
- Повышение качества принятия решений и снижение ошибок
- Удобный интерфейс в Telegram, не требующий сложных навыков от сотрудников
Что важно знать и учитывать
- Не обязательно быть программистом — можно использовать готовые библиотеки и API
- Правильно сформулированные промпты — 80% успеха любого ИИ-проекта
- Не стоит пытаться автоматизировать всё сразу — выделяйте приоритетные задачи
- Работа с качественными данными — залог полезных и точных ответов ИИ
Теперь делюсь с вами этим кейсом
Я веду Telegram-канал «Ум + AI = Доход», где открыто публикую свои рабочие промпты, гайды и практические кейсы. Это не коммерческий проект, а мой некий способ самовыражения.
Если хотите узнать, как применять нейросети для реальной работы и заработка — добро пожаловать: «Ум + AI = Доход».
И в заключении:
Создание ИИ-бота-консультанта — отличный пример, как нейросети можно встроить в бизнес-процессы, повысить эффективность и сэкономить время.
Главное — начать с малого, экспериментировать и улучшать решения вместе с пользователями.
Если у вас есть вопросы или вы хотите обсудить ваш проект — пишите в комментариях.
P.S. Хотите попробовать? Начните с простого запроса в ChatGPT, который решит вашу рутинную задачу — и убедитесь, насколько это реально работает.