Przykładowa realizacja · fine jewelry D2C
Z zablokowanego SaaS do platformy, która jest AI-native
Marka biżuterii fine jewelry sprzedająca D2C i na marketplace. Platforma SaaS blokowała kampanie, praca nad treściami zjadała dwa dni w tygodniu, a start na marketplace ciągle się przesuwał. Dowieźliśmy pełny cykl BEAM: Blueprint, budowę w stałym zakresie, automatyzację AI i stały rozwój.
- Migracja z SaaS
- AI Content Engine
- Feed Kaufland
- Maintenance & Growth
Od warsztatu do startu
9 tygodni
Mniej ręcznej pracy
34 h / mies.
Konwersja po starcie
+18%
Kanały sprzedaży na starcie
3
Storefront
Sklep jak lookbook, który konwertuje jak landing page
Autorski, szybki storefront: pełnoekranowe zdjęcia kampanijne, edycje kolekcji i siatka produktów z quick add, wszystko edytowalne przez zespół bez developera. Dane produktowe uporządkowaliśmy przy migracji, więc filtry, materiały i atrybuty kamieni wreszcie działają.
Przykładowa realizacja: pokazuje zakres, tempo i model współpracy typowego wdrożenia BEAM. Marka jest poglądowa, stąd zamazane logo.
Panel admina
Jeden panel do prowadzenia całej operacji
Zamówienia, produkty i magazyn w standardowym adminie platformy (Medusa), plus moduły Seedlight: automatyzacja AI, analityka i feedy marketplace. Bez żonglowania pięcioma narzędziami.
01
AI Workflows
Opisy produktów, tłumaczenia PL/DE/EN, lokalizacja feedów i analiza błędów ofert działają jako workflowy wewnątrz admina. Każdy pokazuje trigger, historię uruchomień i oszczędzony czas, a wyłącza się jednym przełącznikiem. 34 godziny ręcznej pracy mniej co miesiąc.
02
Analityka
Przychód, zamówienia, konwersja i podział na kanały w jednym widoku, obok panelu wpływu AI: ile opisów wygenerowano i ile błędów feedów naprawiono automatycznie. Miesięczne priorytety wzrostu wychodzą wprost z tego ekranu.
Stack
- Medusa.js 2.0
- Storefront Next.js
- PostgreSQL
- Seedlight AI Content Engine
- Feed & Listing Engine
- Cloudflare
Start w 9. tygodniu. Od tamtej pory rośnie.
Po starcie platforma przeszła w Maintenance & Growth: monitoring, miesięczne priorytety i Feature Sprints. Kaufland ruszył na tych samych danych produktowych, przetłumaczonych i zwalidowanych automatycznie.
