VLM-технологии переосмысливают управление ассортиментом в DIY-ритейле: бизнес-кейс автоматизации
В современном мире строительного ритейла управление широким ассортиментом товаров становится всё более сложной задачей. Многие DIY-ритейлеры сталкиваются с необходимостью обрабатывать тысячи наименований, создавать качественные описания и поддерживать актуальность технических характеристик. Новые решения на базе Vision Language Models (VLM) предлагают революционный подход к этим проблемам, оптимизируя процессы управления товарными запасами и повышая эффективность работы с контентом.
Для кого
Директор по продажам, Директор по цифровизвции, Директор по маркетингу
Тип контента
Изображения, описание товаров, seo-оптимизация
Индустрии
DIY-ритейл, Интернет магазины, Маркетплейсы
Дата публикации
28 апр. 2025 г.
Проблематика DIY-ритейла: почему управление ассортиментом становится узким местом
DIY-ритейл отличается исключительно широким и разнородным ассортиментом. Магазины строительных материалов часто содержат от 20 000 до 100 000 товарных позиций — от крепежных элементов до сложных электроинструментов. Каждая категория имеет свои уникальные характеристики, которые необходимо правильно классифицировать и описать.
Основные вызовы отрасли:
Сложность категоризации многочисленных строительных материалов по техническим параметрам и соответствию строительным стандартам
Высокие требования к техническим описаниям, которые должны соответствовать нормативам и быть понятными покупателям
Ресурсоемкость процессов создания качественного контента для тысяч товарных карточек
Медленный вывод новинок на маркетплейсы из-за трудоемкости процессов наполнения карточек
Как отмечают специалисты по управлению ассортиментом, для обработки одной товарной позиции контент-менеджеру требуется от 40 до 90 минут. Это создает серьезные ограничения для масштабирования бизнеса, особенно в условиях быстро меняющегося рынка строительных материалов.
VLM-технологии: прорыв в автоматизации контента для строительного ритейла
Vision Language Models представляют собой новейшее направление в области искусственного интеллекта, объединяющее распознавание изображений и обработку естественного языка. Эти модели способны "видеть" изображения и генерировать на их основе осмысленные текстовые описания.
Ключевые возможности VLM-технологий для DIY-ритейла:
Автоматическое распознавание изображений товаров — система анализирует фото упаковки или самого товара, выделяя ключевые визуальные характеристики
Извлечение технической информации из многостраничных спецификаций строительных материалов
Интеллектуальная категоризация товаров по строительным стандартам, включая ГОСТ, СНиП и другие нормативы
Генерация SEO-оптимизированных описаний с учетом требований маркетплейсов и поисковых систем
Важное преимущество современных VLM-решений — возможность использования open-source моделей, которые существенно снижают стоимость внедрения по сравнению с проприетарными решениями.
Бизнес-кейс: внедрение VLM-технологий в сети DIY-магазинов
Рассмотрим практический опыт внедрения системы автоматического управления ассортиментом в региональной сети DIY-магазинов с омниканальной моделью продаж. Компания столкнулась с критической проблемой: время обработки новых товарных позиций стало основным фактором, сдерживающим расширение ассортимента и своевременное пополнение товарных запасов.
Профиль компании:
Региональная сеть из 15 магазинов строительных материалов
35 000+ товарных позиций в ассортименте
B2B-маркетплейс для работы с оптовыми клиентами
Штат контент-менеджеров: 12 человек
Этапы внедрения VLM-технологий:
Обучение модели на специфическом датасете Первым шагом стало обучение нейронной сети для распознавания изображений на базе 30 000 фотографий смарт-инструментов и отделочных материалов. Модель была дообучена распознавать специфические элементы упаковок строительных товаров, маркировки и технические обозначения.
Интеграция с мобильным сканером для сотрудников склада Для ускорения процесса была разработана мобильная система, позволяющая сотрудникам склада фотографировать упаковки товаров. Изображения автоматически обрабатывались VLM-моделью, которая извлекала ключевую информацию о продукте.
Создание шаблонов для автоматической генерации контента Команда разработала ряд шаблонов для различных категорий товаров через облачный конструктор, например:
Автоматизация наполнения карточек в B2B-маркетплейсе Финальным этапом стала интеграция системы с API маркетплейса для автоматической публикации карточек товаров с обогащенными описаниями и техническими характеристиками.
Измеримые результаты внедрения VLM-технологий
Внедрение системы распознавания изображений и автоматизации контента привело к значительному улучшению ключевых показателей:
Количественные показатели:
Рост CTR на 18-22% для товаров с AI-описаниями благодаря более полным и релевантным текстам, оптимизированным под поисковые запросы
Сокращение времени обработки новинок с 90 до 25 минут на одну позицию, что позволило ускорить вывод новых товаров на рынок
94-96% соответствия технических данных ГОСТам благодаря автоматической проверке и структурированию информации
Увеличение пропускной способности отдела контента в 3,6 раза без расширения штата
Качественные улучшения:
Унификация стиля описаний по всему каталогу
Повышение точности технических характеристик и снижение количества ошибок
Улучшение пользовательского опыта в онлайн-каталоге
Оптимизация процессов управления товарными запасами благодаря своевременному пополнению информации о товарах
ROI и окупаемость:
Инвестиции в разработку и внедрение системы составили 3,7 млн рублей. При этом:
Экономия на расширении штата контент-менеджеров: 4,2 млн рублей/год
Дополнительная выручка от ускорения вывода новинок: 6,8 млн рублей/год
Срок окупаемости проекта: 5 месяцев
Практическое руководство по старту внедрения VLM-технологий
Если вы заинтересованы в автоматизации процессов управления ассортиментом в вашем DIY-бизнесе, рекомендуем начать с пилотного проекта:
Выберите 50 позиций с плохо структурированными характеристиками Начните с тех категорий товаров, где наблюдаются наибольшие проблемы с качеством описаний или высокая трудоемкость обработки.
Настройте шаблоны через облачный конструктор Разработайте базовые шаблоны для выбранной категории, учитывая особенности товаров и требования SEO:
Для строительных материалов: «Материал: {сталь/дерево/ПВХ}, Назначение: {внутренние/наружные работы}, Совместимость: {тип крепежа}»
Для инструментов: «Мощность: {значение} Вт, Тип питания: {сеть/аккумулятор}, Применение: {бытовое/профессиональное}»
Протестируйте API распознавания в бесплатном режиме Большинство современных VLM-решений предлагают бесплатный пробный период на 14-30 дней, чтобы оценить качество и точность автоматизации.
Проанализируйте результаты пилота и спланируйте масштабирование Оцените изменения в скорости обработки товаров, качестве описаний и влиянии на конверсию. Используйте полученные данные для расчета ROI полномасштабного внедрения.
С чего начать цифровую трансформацию управления ассортиментом
VLM-технологии предлагают революционный подход к автоматизации процессов управления ассортиментом в DIY-ритейле. Они позволяют существенно сократить время обработки товарных позиций, повысить качество контента и улучшить пользовательский опыт без расширения штата контент-менеджеров.
Ключевые факторы успеха при внедрении:
Качественное обучение модели на специфическом датасете
Интеграция с существующими системами управления товарными запасами
Разработка оптимальных шаблонов для каждой категории товаров
Поэтапное внедрение с оценкой результатов на каждом этапе
Хотите узнать, как VLM-технологии могут трансформировать именно ваш бизнес? Команда экспертов xpertnet.ai готова провести бесплатную консультацию и рассказать о возможностях автоматизации процессов управления ассортиментом в вашей компании.
Перспективы развития VLM-технологий в DIY-ритейле
Текущие внедрения VLM-технологий в управлении ассортиментом строительных материалов — это только начало. В ближайшем будущем эксперты прогнозируют следующие возможности:
Автоматический расчет необходимого количества материалов по фото — клиент сможет загрузить фотографию помещения и получить рекомендации по необходимому количеству плитки, обоев или других отделочных материалов
AR-гид по совместимости электроинструментов — система будет оценивать совместимость различных инструментов на основе их визуального анализа
Умная система предзаказа расходников — анализ чеков клиентов позволит прогнозировать потребность в расходных материалах и предлагать их своевременное пополнение