Przykładowa realizacja · multibrand retail
12 000 SKU opisanych przez workflowy, zatwierdzanych przez ludzi
Multibrandowy retailer z 12 000 SKU i trzema rynkami. Zespół contentu nie nadążał: nowe produkty startowały bez opisów, tłumaczenia czekały tygodniami. Nie przebudowaliśmy ich platformy, wpięliśmy w nią workflowy AI: opisy, tłumaczenia i lokalizację feedów z krokiem recenzji człowieka.
- Istniejąca platforma
- AI Content Engine
- 3 języki
- Wycena per workflow
SKU pokrytych w 3 językach
12 000
Mniej ręcznej pracy
58 h / mies.
Treści publikowanych z recenzją
100%
Workflowów na produkcji
6
Efekt
Treści, które klient naprawdę widzi
Niemiecka karta jednego z 12 000 SKU: kompletny opis, pełne atrybuty i zlokalizowane szczegóły, wygenerowane przez workflowy, zatwierdzone przez zespół contentu, dostępne w trzech językach. To właśnie kupują oszczędzone godziny: karty produktów, które sprzedają, zamiast pustych szablonów.
Przykładowa realizacja: pokazuje zakres, tempo i model współpracy typowego wdrożenia BEAM. Marka jest poglądowa, stąd zamazane logo.
Wdrożenie
Start od jednego workflowu, skalowanie na liczbach
Pilotem były opisy produktów dla jednej kategorii. Gdy liczby się obroniły, oszczędzone godziny, jakość zaakceptowana przez zespół contentu, weszły kolejne workflowy. Wyceniane per workflow, dokładane tylko tam, gdzie się zwracają.
01
AI Workflows
Sześć workflowów działa w adminie: opisy, tłumaczenia na dwa języki, lokalizacja feedów, mapowanie atrybutów i analiza błędów ofert. Każdy pokazuje trigger, historię uruchomień i oszczędzone godziny, a każdy wynik czeka na akceptację człowieka, zanim trafi na produkcję.
02
Analityka
Panel wpływu AI pokazuje wygenerowane opisy, pokrycie tłumaczeń i oszczędzone godziny per workflow, obok przychodu i zamówień. Decyzja o każdym kolejnym workflowie zapada na tych danych, nie na entuzjazmie.
03
Marketplace Feeds
Zlokalizowane treści płyną wprost do feedów kanałów: opisy i atrybuty pod wymagania marketplace, walidowane przed publikacją. Content i kanały przestały być osobnymi projektami.
Stack
- Seedlight AI Content Engine
- Integracja z istniejącą platformą
- Bramki recenzji człowieka
- Feed & Listing Engine
- Cloudflare
58 godzin z powrotem co miesiąc. Content przestał być wąskim gardłem.
Nowe produkty startują z opisami w trzech językach pierwszego dnia. Zespół contentu recenzuje zamiast pisać, a szósty workflow, podpowiedzi odpowiedzi supportu, jest w testach.
