Před implementací čelila společnost Display Me několika zásadním problémům: – Více než 20 hodin týdně strávených manuální aktualizací produktových dat. – 900+ hodin ročně věnovaných správě produktových informací. – Potřeba synchronizace mezi 6+ dodavatelskými zdroji, 7+ marketplaces a e-shopem. – Neschopnost škálovat nad 350 SKU bez zvýšení personálních nákladů. Ambiciózní cíl růstu na 1000+ SKU do konce roku 2024 ohrožen manuálními procesy.
Automatizace správy a obohacování produktových dat pomocí AI
Jméno klientaDisplay Me
Země klientaČeská republika
- Typ klientaVelký podnik
- OdvětvíElektronika a senzory
- Oblast nasazeníAutomatizace provozu a procesů, IT, kybernetická bezpečnost a datová infrastruktura, Marketing, prodej a zapojení zákazníků
- AI technologieAI agenti a orchestrace úloh, Generativní AI, Konverzační AI (chatboti, voiceboti), Strojové učení, Velké jazykové modely (LLMs)
- Přínos pro byznysProduktivita a podpora zaměstnanců, Zákaznická zkušenost a růst trhu
- Typ datObrazová data, Strukturovaná tabulková data, Textová data
- Model dodání Služba / Předplatné
- NasazeníCloudové řešení
- Klíčové schopnostiDoporučování a personalizace, Generativní obsah a syntetická data
- Fáze projektuŠkálování / rozšířená implementace
- Formy řešeníRozhraní přes API / Mikroslužby, Webový portál / dashboard
Popis řešení
Obchodní problém
Řešení
Display Me využívá Boost.space jako AI-driven platformu pro automatizovanou správu produktových dat. Jednotná datová vrstva propojuje ERP, e-shop a marketplaces, čímž zajišťuje rychlou obousměrnou synchronizaci. AI agenti automaticky importují produkty od dodavatelů, generují popisky, optimalizují SEO a upravují obrázky. Napojení na Baselinker a další klíčové nástroje probíhá bezpečně přes integrační vrstvu Boost.space.
Hlavní uživatelé řešení
Produktoví manažeři, administrátoři e-shopu
Časový rámec projektu (měsíce)
6
Použité technologie
OpenAI API, GPT-4V, Azure AI API, Meta Llama 4, Qdrant, MariaDB, LangChain, Cursor
Dodatečné služby
- Identifikace a prioritizace vhodných use‑casů
- Anotace / syntetická data / rozšíření datasetu
- Datová governance a kvalita dat
- Podpora změny a školení uživatelů
Implementace
Vlastník projektu na straně klienta
Vedoucí obchodní jednotky
Participace na straně klienta
- Koncoví uživatelé
Forma zapojení dodavatele
Pouze technická podpora / konzultace
Dopad a výsledky
Kvalitativní přínosy
Klient trávil +- 1000 hodin ročně manuální správou dat, sdílením a nahráváním 6+ dodavatelských zdrojů a jejich a aktualizací napříč 7+ marketplaces a eshopy. Nebyl schopný dál škálovat SKU bez zvyšení personálních nákladů. Boost.space zavedl obousměrnou synchronizaci napříč ERP, eshopem a marketplaces, zautomatizoval import produktů a jejich okamžité obohacování pomocí AI (generování popisků, SEO optimalizace, úprava obrázků), napojil data na další klíčové platformy a umožnil tím jejich hladký přenos.
Kvantitativní výsledky
Hodiny strávené správou produktů: předtím 900+ ročně, potom < 100 ročně Počet SKU 350 => 1000+ Manuální zásahy: předtím z 90 % eliminováno, po plná automatizace
Poučení a doporučení
Klíčové faktory úspěchu
Spolupráce na straně klienta je velmi důležitým faktorem pro úspěch.
Doporučení pro ostatní
Před samotnou implementací projít kvalitně provedenou discovery fází, která poté zaručí, že zákazník dostane takový výsledek, který mu skutečně vyřeší jeho problémy.
Propagace
Demo / veřejné výstupy
- www.boost.space/tour
- SpolečnostBoost.space
- KontaktLiesbeth Bronsema
- Emailliesbeth.bronsema@boost.space
- Webhttps://boost.space
- AdresaOhradní 24b, 140 00 Praha