Agentic commerce
Агент-байер, агент-мерчендайзер и агент-поддержка работают на общей модели клиента через G-Brain — вместо трёх разрозненных систем.
Обсудить проект →Что болит
Категорийные менеджеры физически не успевают держать актуальными цены, остатки и карточки по всему ассортименту.
Каждый клик стоит дороже, а конверсия в повторную покупку падает — рекомендации остаются одинаковыми для всех.
Поддержка отвечает медленно и без контекста прошлых заказов, клиент уходит к конкуренту в один клик.
Решение BASEMIND
BASEMIND строит команду агентов на G-Brain — общей модели клиента, каталога и истории заказов. Агент-байер следит за закупками и остатками, агент-мерчендайзер управляет выкладкой и ценами, агент-поддержка ведёт диалог с полным контекстом. Все три работают синхронно, а не как отдельные боты.
G-Brain хранит профиль клиента и историю взаимодействий, доступную всем агентам одновременно.
Байер, мерчендайзер и поддержка обмениваются сигналами в реальном времени без ручной синхронизации.
Система работает поверх текущего каталога, CRM и маркетплейс-API — без замены существующего стека.
Как это работает
Разбираем структуру SKU, источники остатков и текущие точки контакта с клиентом.
Формируем общую модель клиента и каталога, к которой подключаются все агенты.
Разворачиваем агент-байера, агент-мерчендайзера и агент-поддержку на реальном трафике с ограниченным периметром.
Расширяем периметр на весь каталог и подключаем метрики для контроля эффекта.
Ожидаемый эффект
-40%
сокращение времени на обновление карточек и остатков
×3
рост релевантности персональных рекомендаций
24/7
поддержка отвечает с полным контекстом заказа в любое время
6 нед.
срок запуска первой связки агентов на реальном трафике
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
Нет, агенты подключаются поверх существующего стека через API — замена систем не требуется.
Единая модель клиента и каталога, к которой обращаются все агенты вместо разрозненных баз данных.
Да, чаще всего запускаем с агента-поддержки или агента-мерчендайзера и добавляем остальных по мере готовности данных.
Через общую память G-Brain — каждый агент видит актуальный контекст, который обновляют остальные.
Да, агенты интегрируются с API маркетплейсов так же, как с собственной витриной.
Разберём текущую воронку и данные, предложим порядок запуска агентов под вашу нагрузку.
Обсудить проект →