Автоматизация прогнозирования поведения клиентов, Создание товарных карточек

Шаг 1: Автоматическое создание карточек товара
Подбор группы нейросетей для автоматической генерации фотосета, видеоряда и SEO-оптимизации карточки товара.

Автоматизация вышеперечисленных процессов привела к решению проблем и ускорения развития бизнеса.

После анализа процессов заказчика и утверждения обновлённой структуры были сформированы группы сотрудников для последующего обучения.

Шаг 1: Нейросети для автоматического создания карточек товара

На первом этапе сотрудники научились использовать нейросети, такие как Midjourney и Stable Diffusion, для генерации фотосета товара. Эти технологии предоставляют возможность не только автоматизировать создание визуала, но и настраивать его параметры, такие как:

Регулировка освещения и углов съемки: Возможность настроить освещение, выбрав из спектра вариантов от мягкого диффузного до яркого направленного света, что позволяет подчеркнуть текстуру или форму продукта. Углы съемки также могут быть адаптированы.
Подбор композиции: Нейросеть анализирует форму и размер объекта, автоматически предлагая несколько вариантов композиции, которые лучше всего подчеркнут его особенности. Это может быть центрирование для симметричных объектов или динамичное позиционирование для более сложных форм.
Фон и стилизация: Менеджер может организовать фотосессию для наручных часов в элегантной офисной обстановке или представить спортивные кроссовки на фоне городского пейзажа.

После сбора и анализа ключевых слов сотрудник использует ChatGPT-4, чтобы автоматически сгенерировать описание для карточки. Он сочетает поисковые запросы с характеристиками продукта, получая на выходе точные и ясные тексты для карточек товаров с полным вхождением ключевых запросов и категорий.

Шаг 2: Полуавтоматическое ведение соц.сетей

Конкурентный анализ: Сотрудники используют GPT-4 для парсинга данных о страницах конкурентов: информацию о типах контента, частоте публикаций, вовлеченности аудитории и реакциях на различные маркетинговые кампании. Этот анализ помогает выявить успешные стратегии и ошибки конкурентов, на основе которых можно скорректировать собственный подход к ведению соцсетей.

Создание контент-плана и рекламных кампаний: На втором этапе, на основе полученных данных, сотрудник с помощью той же нейросети автоматически генерирует контент-план в таблице с уже готовыми текстами под каждый пост и РК. Это позволяет не только сэкономить время на создании контента, но и значительно улучшить его качество, делая его более релевантным и продающим.

Шаг 3: Автоматизация конкурентного анализа и сбора данных

Провели серию тренингов для сотрудников, направленных на освоение принципов работы по сбору данных о рынке и конкурентах с помощью GPT-4.

Это позволило им не только собирать данные о продажах и конкурентной активности, но и автоматически выводить их в таблицу для последующей аналитики.

Шаг 2: Автоматизация работы по анализу данных и базам данных.
Автоматизация работы по базам данных и анализу данных, в т.ч. конкурентному, сравнительному, классификационному, анализу временных рядов.
SEO-оптимизация: создание контент-плана и рекламных кампаний.
Создание, ведение и заполнение отчётов и таблиц Excel.

Шаг 3: Обучение коллектива работе с нейросетями.
Серия тренингов для сотрудников, по работе с базами данных, анализу данных, SEO-оптимизации, таблицам Excel.

Шаг 4: Последующая поддержка.
Помощь сотрудникам в работе с новыми инструментами, ПО и сервисами.

Общая длительность обучения: 19 часов.

Срок реализации проекта: 7 дней.