AI-консультант для интернет-магазина на 1С-Битрикс

Новый интерфейс каталога

Покажите задачу, а не артикул

Покупателю не обязательно знать структуру каталога, названия товарных групп и десятки технических характеристик.

AI полезен там, где покупатель знает свою задачу, но не язык каталога.

Демонстрационный сценарий

От запроса до готового комплекта

Сантехника здесь только как пример. Это прототип интерфейса, а не внедрение у конкретного клиента.

1. 01 Покупатель описывает задачу Нужен чёрный комплект для душа скрытого монтажа до 100 000 ₽.
2. 02 AI уточняет только недостающее Нужен и верхний, и ручной душ?
3. 03 Запрос становится параметрами каталога Цвет: чёрный · Монтаж: скрытый · Бюджет: ≤ 100 000 ₽ · Верхний душ: да · Ручной душ: да
4. 04 Из реального каталога выбираются товары Не генерация «похожих позиций», а существующие SKU магазина.
5. 05 Проверяется комплект Совместимость проверяется по данным и правилам магазина.
6. 06 Результат можно положить в корзину Консультация заканчивается коммерческим действием, а не текстом.

После подбора товара путь к оформлению заказа можно дополнительно упростить с помощью Яндекс Checkout.

Источник данных

Не придумывает товары — работает с вашим каталогом

AI понимает человеческий запрос. Коммерческие данные предоставляет 1С-Битрикс и существующая инфраструктура магазина.

Отличие

Это не просто chatbot

Результатом консультации становится не текст, а конкретное коммерческое действие.

Комплектатор

Может подобрать не только товар, но и комплект

Для сложных категорий одной товарной карточки недостаточно. Выбранный товар может требовать дополнительных компонентов.

1. Душевая система
2. Скрытый монтажный блок
3. Верхний душ
4. Ручной душ
5. Необходимые комплектующие

Комплектатор проверяет обязательные компоненты и совместимость на основе данных и правил магазина. Если данных недостаточно, система не должна угадывать.

Недостаточно данных, чтобы гарантировать совместимость → уточнение или передача менеджеру.

Достоверность

AI понимает запрос. Факты проверяет магазин.

1. Покупатель
2. AI понимает запрос
3. Запрос к каталогу
4. Товары и SKU
5. Правила магазина
6. Совместимость
7. Цена / наличие
8. Результат
9. Корзина

Модель не должна самостоятельно придумывать цену, наличие, SKU или совместимость.

• Catalog
• Price
• Stock
• Rules
• Basket

Где это имеет смысл

Для каталогов, где покупателю недостаточно обычного фильтра

Если ассортимент простой и покупателю достаточно выбрать цвет, размер и цену — обычный фильтр может быть лучше и дешевле.

Существующий магазин

Встраивается в существующий интернет-магазин

У каждого Bitrix-магазина своя архитектура. Перед внедрением нужно определить, где именно хранятся товары, характеристики, цена, остатки и правила совместимости. Не требуется переносить весь каталог в AI.

Внедрение

Начинаем с одной категории, а не со всего магазина

1. 01 Выбираем категорию Например, душевые системы — там, где покупателю уже недостаточно фильтра.
2. 02 Проверяем данные Характеристики, SKU, цены, остатки и то, есть ли правила совместимости.
3. 03 Собираем pilot Ограниченный набор товаров и типовых запросов. Не весь магазин сразу.
4. 04 Подключаем каталог и корзину AI начинает работать с реальными товарами существующего Bitrix.
5. 05 Измеряем результат Смотрим использование, подборы, переходы и добавления в корзину.

Если обычный фильтр решает задачу лучше — внедрять AI ради AI не нужно.

Побочный эффект

AI показывает не только товары, но и пробелы в каталоге

Покупатели регулярно спрашивают: «Подходит ли эта система для низкого давления?» А такого свойства в каталоге может не быть.

Неудачные запросы можно сохранять и использовать для улучшения характеристик, контента и правил магазина.

• Неизвестный термин
• Нет характеристики
• Нет правила совместимости
• Нет подходящего товара