• USD/RUB USD/RUB 82.85
  • EUR/RUB EUR/RUB 93.23
  • CNY/RUB CNY/RUB 12.39
  • Bitcoin Bitcoin BTC $81419
  • Ethereum Ethereum ETH $2391
  • Ripple Ripple XRP $1.30
  • Solana Solana SOL $104.38
  • Cardano Cardano ADA $0.22
  • USD/RUB USD/RUB 82.85
  • EUR/RUB EUR/RUB 93.23
  • CNY/RUB CNY/RUB 12.39
  • Bitcoin Bitcoin BTC $81419
  • Ethereum Ethereum ETH $2391
  • Ripple Ripple XRP $1.30
  • Solana Solana SOL $104.38
  • Cardano Cardano ADA $0.22

ИИ вместо агентств: как FMCG-компания генерирует 1000 карточек в час

ИИ вместо агентств: как FMCG-компания генерирует 1000 карточек в час
Самое популярное
19.10
Пропускную способность границы с Абхазией увеличат в 9 раз к 2028 году
19.10
США снизят пошлины на китайские игрушки и товары для дома на $30 млрд
17.10
Trepzy запустила мультивалютные счета для бизнеса в 90+ странах
16.10
Кантонская ярмарка отмечает 70 лет: 30 000 экспонентов и рекорд по зелёным товарам
16.10
Россия и Казахстан запустили грузоперевозки с электронной накладной e-CMR
16.10
Налоговый законопроект: блокировка маркетплейсов и штрафы до 121 000 рублей
ИИ-система от FOKINA.AI позволила FMCG-компании отказаться от недель ручной работы и создать до 1000 карточек товаров в час. Это позволило быстрее выходить на маркетплейсы, снизить издержки и повысить конверсию.

В условиях стремительного роста e-commerce и острой конкуренции между продавцами на маркетплейсах, скорость вывода нового товара становится решающим фактором успеха. Один из крупнейших игроков FMCG-сектора столкнулся с необходимостью кратно увеличить темпы подготовки карточек товаров и решил задачу с помощью ИИ-платформы AI Product Visuals от FOKINA.AI.

Задача стояла амбициозная — формировать более 1000 карточек в час без привлечения подрядчиков, при этом сохранить контроль над качеством визуального контента. В традиционной схеме создание карточек — это долго: несколько раундов правок, фотосъёмка, адаптация под каждую площадку, согласования между отделами. Всё это растягивало time-to-market на недели, снижая доход и замедляя оборот продукции.

Решение включало в себя генератор, который на основе базового изображения и текстового запроса создаёт готовую карточку: с фото, коротким видео-превью, текстами и автоматическим адаптированием под стандарты крупнейших маркетплейсов (Ozon, Wildberries, Яндекс Маркет и др.). Архитектура построена на кастомных версиях моделей Stable Diffusion и JuggernautXL, а также собственных пайплайнах с модулем редактирования визуала, инфографики и ресайзинга.

Технические требования включали работу в пределах политики безопасности и конфиденциальности, с правами на все создаваемые материалы, а также возможность полного управления без внешних подрядчиков.

Разработка заняла 5 месяцев. На первом этапе — анализ более 10 000 старых карточек, чтобы выделить характеристики идеального контента. Далее — параллельная настройка ИИ и внедрение инфраструктуры, а затем опытная эксплуатация. Итогом стало масштабируемое решение, с которым компания избавилась от зависимости от агентств, снизила затраты на производство контента на 73% и ускорила запуск новинок на 44%.

Кроме сокращения затрат и времени, компания добилась роста показателей: конверсия на карточке увеличилась почти на 50%. Это стало критическим преимуществом в условиях, где 71% продавцов уверены — визуальный контент напрямую влияет на продажи. В отличие от шаблонных решений, AI Product Visuals обеспечивает индивидуальность карточек, их адаптацию под площадки и соблюдение брендовых стандартов.

Этот кейс наглядно показывает: ИИ в e-commerce — уже не эксперименты, а инструмент, который даёт конкурентное преимущество.