Учебные издания

Настоящее методическое пособие представляет собой комплексную академическую и практическую структуру для оптимизации карточек товаров на платформах электронной коммерции с использованием технологий генеративного искусственного интеллекта (ИИ). В работе систематизированы подходы к созданию высококонверсионного контента, охватывающие генерацию текстовых и визуальных материалов с помощью больших языковых моделей (LLM) и диффузионных моделей. Рассматривается методология проведения A/B-тестирования для эмпирической валидации эффективности сгенерированных вариантов контента. Эффективность предложенной методики оценивается через призму ключевых показателей эффективности (KPI), таких как кликабельность (CTR), коэффициент конверсии (CR) и стоимость привлечения клиента (CAC). Центральным элементом исследования является детальный анализ практического кейса бренда одежды SIMPLE PARIS, демонстрирующий применение методики на маркетплейсе Wildberries. Результаты кейса показывают значительный рост CTR главного изображения (с 3,89% до 5,91%), что привело к увеличению среднедневной выручки на 280% и существенному повышению рентабельности за счет снижения доли рекламных расходов. Хотя эффективность предложенной методики детально демонстрируется на практическом кейсе бренда одежды SIMPLE PARIS, её фундаментальные принципы являются универсальными и могут быть адаптированы для широкого спектра e-commerce проектов, независимо от товарной категории. 

Методика адресована как академическим исследователям, так и маркетологам, стремящимся внедрить data-driven подходы для повышения конкурентоспособности на онлайн-площадках.