ИИ-контент за 1 клик: LHMALL ускорил заполнение карточек в 5 раз
Задача: Сократить время заполнения карточек в LHMALL и убрать рутину контент-менеджеров при ассортименте 5000+ позиций.
Решение: В админку Битрикс внедрен ИИ-модуль: в 1 клик заполняет карточки, проверяет свойства и обрабатывает изображения без внешних сервисов.
Результаты внедрения ИИ-модуля генерации контента
20 мин → < 4 мин
Время на заполнение одной карточки товара
12% → менее 1%
Доля товаров с ошибками в свойствах
100% → снято 90% задач
Объем ручной обработки фото
3 сервиса → 0
Количество внешних сервисов в процессе
Особенности проекта
Умное заполнение карточки в один клик
ИИ по артикулу подтягивает недостающие свойства из открытых источников или прайса поставщика, формирует SEO-описание, заголовки и список преимуществ. Это устраняет ручной сбор данных по каждому товару и ускоряет публикацию.
Анализ корректности и целостности свойств
Система автоматически проверяет полноту и качество характеристик: наличие бренда, корректность единиц измерения, логические ошибки в значениях (например, некорректные пары типа «вес: синий»), а также выявляет конфликтующие свойства.
Обработка изображений через ИИ внутри процесса
Модуль выполняет удаление фона, улучшение качества (upscale, шумоподавление) и при необходимости генерацию недостающих ракурсов. Это снимает большую часть ручной работы с изображениями.
Работа полностью в интерфейсе Битрикс
Кнопки «Сгенерировать описание», «Проверить свойства», «Обработать фото» доступны прямо в карточке товара. Менеджерам не нужны отдельные кабинеты, внешние API-ключи и переключение между сервисами.
Масштабируемость под большой ассортимент
При объеме 5000+ SKU решение снижает операционную нагрузку на контент-отдел и высвобождает сотни часов в месяц, которые можно направить на задачи развития, а не рутину.
Быстрый вывод карточки в публикацию
После автоматической проверки и заполнения данные готовы к выгрузке на сайт без лишних промежуточных этапов, что сокращает time-to-market для новых товаров.
Только 20% компаний решились на сокращение штата, а 42% нанимают людей под новые ИИ-роли. Так заменять или не заменять? История с цифрами, провалами и неочевидными выводами.
Почему служба поддержки перестаёт справляться с типовыми вопросами и как алгоритм забирает на себя две трети обращений, оставляя операторам только то, что требует человеческого участия.
Что поручить алгоритму уже сегодня, чтобы завтра не отвечать на сотни одинаковых писем и не терять клиентов из-за медленной реакции? Пять задач, где машина выигрывает с разгромным счётом.
