Omnichannelowy eCommerce i rozwiązanie AI do analizy skóry

• Zaktualizowaliśmy starą bazę kodu pod kątem wydajności i bezpieczeństwa.
• Przenieśliśmy sklep z OpenCart na nowoczesny stack przy minimalnym czasie niedostępności.
• Wdrożyliśmy potoki CI/CD, które przyspieszają wydania.

• Zintegrowaliśmy narzędzia do e-mail marketingu i automatyzacje.
• Dodaliśmy dynamiczne rekomendacje produktów oparte na zachowaniu użytkowników.
• Uruchomiliśmy testy A/B dla landing page’y i przycisków CTA.

• Podłączyliśmy WayForPay, LiqPay, Stripe, PayPal i Klarna.
• Wdrożyliśmy obsługę wielu walut i regionalnych metod płatności.
• Zapewniliśmy zgodność z PCI i bezpieczną obsługę transakcji.

• Zautomatyzowaliśmy synchronizację zamówień między platformą e-commerce a CRM.
• Ograniczyliśmy ręczne wprowadzanie danych i błędy ludzkie o 90%.
• Umożliwiliśmy aktualizację danych klientów w czasie rzeczywistym we wszystkich systemach.

• Zaimportowaliśmy do Zoho całą historię danych o klientach i sprzedaży.
• Dostosowaliśmy moduły Zoho do procesów biznesowych firmy.
• Przeszkoliliśmy zespół z codziennej pracy w Zoho.

• Zbudowaliśmy model AI do rozpoznawania twarzy, który wykrywa twarz na zdjęciu klienta, wyznacza jej strefy i w czasie rzeczywistym odrzuca zdjęcia złej jakości.
• Wytrenowaliśmy model analizy skóry na zebranym zbiorze danych, aby na podstawie zdjęcia rozpoznawał typ skóry i główne problemy.
• Połączyliśmy oba modele z katalogiem produktów przez API, dzięki czemu każde skanowanie kończy się spersonalizowaną pielęgnacją i rekomendacjami produktów w ścieżce zakupowej w wersji webowej i mobilnej.

• Dlaczego nowa platforma: stare sklepy na OpenCart zwalniały w szczytach ruchu i traciły konwersje, konflikty wtyczek podnosiły koszty utrzymania, a aktualizacje psuły bezpieczeństwo i kompatybilność.
• System opiera się na nowoczesnej architekturze: React.js i Node.js z PostgreSQL zapewniają stabilność i skalowalność. API ułatwiają integrację z CRM, systemami analitycznymi (PowerBI) i narzędziami do e-mail marketingu (eSputnik).
• Jeden rdzeń commerce obsługuje teraz wszystkie rynki regionalne, z wbudowaną obsługą wielu walut, wielu języków i regionalnych metod płatności.

Zmapowaliśmy katalog, logikę profilu skóry i trzy rynki regionalne oraz określiliśmy, czego AI musi się nauczyć.

Zbudowaliśmy i wytrenowaliśmy model skanowania twarzy: wskaźniki skóry, wykrywanie problemów i warstwę rekomendacji powiązaną z katalogiem produktów.

Jeden rdzeń commerce obsługujący web i mobile, z rozwiązaniem AI osadzonym w ścieżce zakupowej.

Podłączyliśmy CRM, analitykę i realizację zamówień; rozwiązanie AI przetestowaliśmy na prawdziwych urządzeniach i prawdziwych profilach skóry.

Wdrożenie regionalne z testami A/B punktów wejścia do AI; model rekomendacji wytrenowany ponownie na danych o rzeczywistym zachowaniu użytkowników.