Гид: как проверять AI-отчёт магазина до управленческого решения
Shopify Sidekick умеет по запросу собирать отчёты по продажам, себестоимости, прибыли, возвратам и скидкам, строить графики и выгружать результат в CSV, Parquet, JSONL или XML. Это сокращает путь к разбору ассортимента, но не отменяет проверку исходных данных.
Практический сценарий: запросить топ-100 товаров сразу с продажами, затратами, прибылью, возвратами и скидками; отделить позиции с ростом выручки от позиций с ростом маржи; затем сверить спорные SKU в исходном отчёте. Ссылки на выгрузку действуют десять минут, поэтому результат лучше сохранять сразу.
Ограничение принципиальное: Sidekick показывает предлагаемые действия и изменения для проверки, а применяет их только после подтверждения пользователя.
Источник: Shopify Help Center
Shopify Sidekick умеет по запросу собирать отчёты по продажам, себестоимости, прибыли, возвратам и скидкам, строить графики и выгружать результат в CSV, Parquet, JSONL или XML. Это сокращает путь к разбору ассортимента, но не отменяет проверку исходных данных.
Практический сценарий: запросить топ-100 товаров сразу с продажами, затратами, прибылью, возвратами и скидками; отделить позиции с ростом выручки от позиций с ростом маржи; затем сверить спорные SKU в исходном отчёте. Ссылки на выгрузку действуют десять минут, поэтому результат лучше сохранять сразу.
Ограничение принципиальное: Sidekick показывает предлагаемые действия и изменения для проверки, а применяет их только после подтверждения пользователя.
Источник: Shopify Help Center
«Стокманн» связал приложение с консультантами и остатками в магазинах
В мобильном приложении сети появилась функция вызова сотрудника прямо к кассе или примерочной. Покупатель сканирует QR-код, указывает точку и получает помощь с размером или выбором товара — без поиска консультанта по универмагу.
Второй сценарий соединяет офлайн-полку с общим каталогом: по штрих-коду приложение показывает наличие вещи в других магазинах региона и позволяет сразу оформить заказ. Выбранный товар обещают подготовить в магазине, где его нашли, за полчаса.
Для омниканальной торговли это практичная автоматизация «последних метров»: эффект стоит считать по времени ответа, доле найденных размеров и заказам после проверки остатков.
Источник: Retail.ru
В мобильном приложении сети появилась функция вызова сотрудника прямо к кассе или примерочной. Покупатель сканирует QR-код, указывает точку и получает помощь с размером или выбором товара — без поиска консультанта по универмагу.
Второй сценарий соединяет офлайн-полку с общим каталогом: по штрих-коду приложение показывает наличие вещи в других магазинах региона и позволяет сразу оформить заказ. Выбранный товар обещают подготовить в магазине, где его нашли, за полчаса.
Для омниканальной торговли это практичная автоматизация «последних метров»: эффект стоит считать по времени ответа, доле найденных размеров и заказам после проверки остатков.
Источник: Retail.ru
Semantico проверит, готов ли товарный каталог к покупкам через ИИ
На eCommerce Expo компания покажет трёхминутный Catalog Maturity Calculator. Инструмент оценивает каталог по сигналам, которые влияют на конверсию, SEO и скорость вывода товаров, а также используются в покупательских сценариях ChatGPT, Perplexity и Gemini.
Результат включает общий уровень зрелости, сравнение с компаниями того же сегмента и список быстрых исправлений. Для каталожной команды это способ проверить не только тексты карточек, но и полноту структуры данных, по которой ИИ должен распознать товар и сопоставить его с запросом.
Практический предел такого аудита — его выводы ещё нужно подтвердить на реальной воронке: видимостью товара, переходами в карточку и заказами.
Источник: eCommerce Expo
На eCommerce Expo компания покажет трёхминутный Catalog Maturity Calculator. Инструмент оценивает каталог по сигналам, которые влияют на конверсию, SEO и скорость вывода товаров, а также используются в покупательских сценариях ChatGPT, Perplexity и Gemini.
Результат включает общий уровень зрелости, сравнение с компаниями того же сегмента и список быстрых исправлений. Для каталожной команды это способ проверить не только тексты карточек, но и полноту структуры данных, по которой ИИ должен распознать товар и сопоставить его с запросом.
Практический предел такого аудита — его выводы ещё нужно подтвердить на реальной воронке: видимостью товара, переходами в карточку и заказами.
Источник: eCommerce Expo
Walmart превращает аналитику поставщика в действия по запасам и рекламе
Walmart Data Ventures развивает Scintilla из набора отчётов в единую commerce intelligence-платформу. На Inspire 2026, где собрались более 2 000 поставщиков и сотрудников Walmart, компания показала AI-функции для разбора продаж на собственных данных сети, персональных сигналов и автоматических уведомлений.
Сценарий не заканчивается дашбордом: если товар рискует закончиться в 50 магазинах, пользователь сможет перейти к пополнению запасов. Insights Activation уже связывает аналитику с Walmart Connect, а рекомендации для полевых команд должны подсвечивать проблемы прямо в магазинах.
Для брендов практический эффект измеряется не числом AI-ответов, а сокращением out-of-stock, скоростью реакции и дополнительными продажами после конкретного действия.
Источник: Walmart
Walmart Data Ventures развивает Scintilla из набора отчётов в единую commerce intelligence-платформу. На Inspire 2026, где собрались более 2 000 поставщиков и сотрудников Walmart, компания показала AI-функции для разбора продаж на собственных данных сети, персональных сигналов и автоматических уведомлений.
Сценарий не заканчивается дашбордом: если товар рискует закончиться в 50 магазинах, пользователь сможет перейти к пополнению запасов. Insights Activation уже связывает аналитику с Walmart Connect, а рекомендации для полевых команд должны подсвечивать проблемы прямо в магазинах.
Для брендов практический эффект измеряется не числом AI-ответов, а сокращением out-of-stock, скоростью реакции и дополнительными продажами после конкретного действия.
Источник: Walmart
Кассы самообслуживания впервые обогнали обычные по популярности
В 2026 году 55% россиян предпочитают оплачивать покупки самостоятельно, а кассу с сотрудником выбирают 40%. Год назад оба формата набирали по 47%. Данные получил SuperJob в опросе 1600 экономически активных респондентов.
Разрыв особенно заметен среди покупателей младше 35 лет: 83% выбирают самообслуживание. При этом в группе 45+ обычная касса пока сохраняет преимущество — 49% против 45%.
Для ритейла это уже не эксперимент с оборудованием, а изменение базового сценария оплаты. Следующий показатель для оценки — не число установленных терминалов, а доля чеков без помощи сотрудника и время прохождения кассовой зоны.
Источник: New Retail
В 2026 году 55% россиян предпочитают оплачивать покупки самостоятельно, а кассу с сотрудником выбирают 40%. Год назад оба формата набирали по 47%. Данные получил SuperJob в опросе 1600 экономически активных респондентов.
Разрыв особенно заметен среди покупателей младше 35 лет: 83% выбирают самообслуживание. При этом в группе 45+ обычная касса пока сохраняет преимущество — 49% против 45%.
Для ритейла это уже не эксперимент с оборудованием, а изменение базового сценария оплаты. Следующий показатель для оценки — не число установленных терминалов, а доля чеков без помощи сотрудника и время прохождения кассовой зоны.
Источник: New Retail
Google превратил семейные планы в общий список покупок
Google тестирует новую версию ИИ-агента CC для домашних задач. Он собирает разрешённые пользователями данные из писем, календаря, чатов и списков дел, а затем помогает составлять меню на неделю, перечни школьных покупок и общие задачи семьи.
К одному агенту можно подключить до шести взрослых участников. Каждый сам выбирает, какие письма и события открыть системе; CC работает в отдельной облачной среде и при нехватке данных задаёт уточняющие вопросы.
Для e-commerce это ещё один шаг от поиска товара к формированию корзины из бытового контекста. Пока эксперимент доступен только совершеннолетним пользователям личных Gmail в США, а новым участникам нужна запись в лист ожидания.
Источник: TechCrunch
Google тестирует новую версию ИИ-агента CC для домашних задач. Он собирает разрешённые пользователями данные из писем, календаря, чатов и списков дел, а затем помогает составлять меню на неделю, перечни школьных покупок и общие задачи семьи.
К одному агенту можно подключить до шести взрослых участников. Каждый сам выбирает, какие письма и события открыть системе; CC работает в отдельной облачной среде и при нехватке данных задаёт уточняющие вопросы.
Для e-commerce это ещё один шаг от поиска товара к формированию корзины из бытового контекста. Пока эксперимент доступен только совершеннолетним пользователям личных Gmail в США, а новым участникам нужна запись в лист ожидания.
Источник: TechCrunch
Salesforce связала витрину, каталог и доставку с ИИ-агентами
В обновлении Commerce Cloud появился агент Carter: он ведёт покупателя от подбора до оформления заказа, сравнивает товары внутри диалога и учитывает открытую страницу. Для мерчандайзеров отдельный агент умеет по текстовой команде распределять позиции по категориям и менять правила сортировки.
Параллельно Salesforce готовит интеграцию с протоколом UCP: товары можно будет находить и покупать через Gemini и AI Mode в Google Search, при этом продавец останется стороной сделки. Часть функций уже доступна, расширение контекста покупателя и UCP заявлены на октябрь 2026 года.
Практический ограничитель здесь — качество каталога: агенту нужны точные атрибуты, остатки и правила категорий, иначе автоматизация лишь ускорит ошибки.
Источник: Salesforce
В обновлении Commerce Cloud появился агент Carter: он ведёт покупателя от подбора до оформления заказа, сравнивает товары внутри диалога и учитывает открытую страницу. Для мерчандайзеров отдельный агент умеет по текстовой команде распределять позиции по категориям и менять правила сортировки.
Параллельно Salesforce готовит интеграцию с протоколом UCP: товары можно будет находить и покупать через Gemini и AI Mode в Google Search, при этом продавец останется стороной сделки. Часть функций уже доступна, расширение контекста покупателя и UCP заявлены на октябрь 2026 года.
Практический ограничитель здесь — качество каталога: агенту нужны точные атрибуты, остатки и правила категорий, иначе автоматизация лишь ускорит ошибки.
Источник: Salesforce
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Сгенерировал карточку за 5 минут и опубликовал на WB в одном окне. Показываю, как это работает в Sellerden.ai
Раньше на карточку уходила куча времени: отдельно фотосессия, инфографика, видео. Каждый блок со своими промтами и правками. Мы собрали весь путь в один инструмент "Автогенерация карточки товара".
Как это работает:
1️⃣ Загружаете фото и выбираете маркетплейс.
2️⃣ ИИ разбирает фото и собирает бриф: название, категорию, аудиторию. Вам - пара уточняющих вопросов.
3️⃣ Предлагает план карточки: преимущества, слайды, стиль.
4️⃣ Генерит эталонный кадр - единый стиль всей карточке. Утверждаете.
5️⃣ Дальше сам собирает фото, инфографику и видео, до 12 слайдов под формат маркетплейса.
За вами 3 точки контроля: план, эталонный кадр, главный слайд. Не зашёл слайд? Перегенерируете только его.
И финал: готовую карточку сразу публикуете на Wildberries по API. Ничего не скачивая и не заливая вручную. Собрали, отправили, карточка на WB.
Попробуйте генерацию карточек товаров в SellerDen AI
Раньше на карточку уходила куча времени: отдельно фотосессия, инфографика, видео. Каждый блок со своими промтами и правками. Мы собрали весь путь в один инструмент "Автогенерация карточки товара".
Как это работает:
1️⃣ Загружаете фото и выбираете маркетплейс.
2️⃣ ИИ разбирает фото и собирает бриф: название, категорию, аудиторию. Вам - пара уточняющих вопросов.
3️⃣ Предлагает план карточки: преимущества, слайды, стиль.
4️⃣ Генерит эталонный кадр - единый стиль всей карточке. Утверждаете.
5️⃣ Дальше сам собирает фото, инфографику и видео, до 12 слайдов под формат маркетплейса.
За вами 3 точки контроля: план, эталонный кадр, главный слайд. Не зашёл слайд? Перегенерируете только его.
И финал: готовую карточку сразу публикуете на Wildberries по API. Ничего не скачивая и не заливая вручную. Собрали, отправили, карточка на WB.
Попробуйте генерацию карточек товаров в SellerDen AI
🔥1
Гид: как тестировать автоматические скидки без потери маржи
Google Merchant Center может автоматически менять скидочную цену товаров в Shopping Ads, оценивая спрос, сезонность, конверсии, себестоимость и валовую прибыль. Обычно система снижает цену не более чем на 20%, но продавец сам задаёт нижнюю границу через атрибут минимальной цены.
Для контролируемого теста выделите товары с достаточным числом показов, передайте корректную себестоимость и установите минимальную цену для каждого SKU. Затем сравнивайте не только конверсию и выручку, но и валовую прибыль с оценочным сценарием без автоматической скидки.
Ограничение: функция требует настроенных конверсий Google Ads и не поддерживает измерение через Floodlight или Search Ads 360.
Источник: Google Merchant Center Help
Google Merchant Center может автоматически менять скидочную цену товаров в Shopping Ads, оценивая спрос, сезонность, конверсии, себестоимость и валовую прибыль. Обычно система снижает цену не более чем на 20%, но продавец сам задаёт нижнюю границу через атрибут минимальной цены.
Для контролируемого теста выделите товары с достаточным числом показов, передайте корректную себестоимость и установите минимальную цену для каждого SKU. Затем сравнивайте не только конверсию и выручку, но и валовую прибыль с оценочным сценарием без автоматической скидки.
Ограничение: функция требует настроенных конверсий Google Ads и не поддерживает измерение через Floodlight или Search Ads 360.
Источник: Google Merchant Center Help
Instacart строит цифровую карту продуктовой полки из ежедневных сканов
Новые инструменты Instacart объединяют изображения от сборщиков и умных тележек Caper с данными заказов. Inventory Intelligence показывает магазину фактическую выкладку по проходам, а Store Excellence Portal даёт брендам ежедневный срез по магазинам и товарным кодам.
По данным компании, около 600 тысяч сборщиков создают более 10 млн точек данных в день. Система должна находить пустые места, замечать замены товара конкурентом и прогнозировать позиции с риском дефицита. Это связывает компьютерное зрение не с красивой демонстрацией, а с конкретным действием — пополнить полку или изменить выкладку.
Запуск пока ограничен отдельными сетями и брендами. Реальный эффект нужно проверять по точности распознавания, задержке обновления и времени от сигнала до пополнения.
Источник: Instacart
Новые инструменты Instacart объединяют изображения от сборщиков и умных тележек Caper с данными заказов. Inventory Intelligence показывает магазину фактическую выкладку по проходам, а Store Excellence Portal даёт брендам ежедневный срез по магазинам и товарным кодам.
По данным компании, около 600 тысяч сборщиков создают более 10 млн точек данных в день. Система должна находить пустые места, замечать замены товара конкурентом и прогнозировать позиции с риском дефицита. Это связывает компьютерное зрение не с красивой демонстрацией, а с конкретным действием — пополнить полку или изменить выкладку.
Запуск пока ограничен отдельными сетями и брендами. Реальный эффект нужно проверять по точности распознавания, задержке обновления и времени от сигнала до пополнения.
Источник: Instacart
ChannelSight связал консультацию на сайте бренда с остатками у разных продавцов
ChannelSight запустил AI Shopping Assistant: покупатель задаёт вопрос на сайте бренда, получает ответ из товарных данных, а затем видит наличие и цену позиции у разных ритейлеров. Сервис не замыкает заказ на собственной витрине — он переводит человека к выбранному продавцу и измеряет путь до покупки.
Инструмент уже доступен и может работать как виджет на сайте или передавать те же данные внешним ИИ-агентам. В отличие от обычного чат-бота, здесь важна связка точного артикула, актуального остатка и конкретной точки продажи. Ограничение тоже практическое: качество ответа зависит от полноты каталога и своевременности цен у подключённых ритейлеров.
Источник: ChannelSight
ChannelSight запустил AI Shopping Assistant: покупатель задаёт вопрос на сайте бренда, получает ответ из товарных данных, а затем видит наличие и цену позиции у разных ритейлеров. Сервис не замыкает заказ на собственной витрине — он переводит человека к выбранному продавцу и измеряет путь до покупки.
Инструмент уже доступен и может работать как виджет на сайте или передавать те же данные внешним ИИ-агентам. В отличие от обычного чат-бота, здесь важна связка точного артикула, актуального остатка и конкретной точки продажи. Ограничение тоже практическое: качество ответа зависит от полноты каталога и своевременности цен у подключённых ритейлеров.
Источник: ChannelSight
❤1
OfferUp начал перестраивать выдачу прямо во время просмотра
Американский маркетплейс OfferUp расширяет систему рекомендаций Albatross после пилота. Вместо опоры главным образом на популярность и время публикации лента учитывает действия покупателя в текущей сессии и сразу меняет порядок объявлений. Так в выдачу могут попасть релевантные товары новых продавцов, которым прежний алгоритм давал меньше видимости.
Albatross сообщает, что в пилоте вовлечённость выросла на 84%. Это показатель поставщика технологии: в релизе нет методики теста, данных о конверсии и распределении эффекта между продавцами. Поэтому подтверждён пока сам переход к адаптивной выдаче, а коммерческий результат нужно отдельно проверять по покупкам, времени до сделки и доле показов новых объявлений.
Источник: Albatross
Американский маркетплейс OfferUp расширяет систему рекомендаций Albatross после пилота. Вместо опоры главным образом на популярность и время публикации лента учитывает действия покупателя в текущей сессии и сразу меняет порядок объявлений. Так в выдачу могут попасть релевантные товары новых продавцов, которым прежний алгоритм давал меньше видимости.
Albatross сообщает, что в пилоте вовлечённость выросла на 84%. Это показатель поставщика технологии: в релизе нет методики теста, данных о конверсии и распределении эффекта между продавцами. Поэтому подтверждён пока сам переход к адаптивной выдаче, а коммерческий результат нужно отдельно проверять по покупкам, времени до сделки и доле показов новых объявлений.
Источник: Albatross