AI-przymiarka dla kupca — selekcja towarów podczas zakupów
Zadanie klienta:
Właściciel sklepu z męską odzieżą regularnie wyjeżdża na zakupy. Na miejscu trzeba szybko zrozumieć: czy konkretna rzecz pasuje do już istniejących garniturów w asortymencie?
Rozwiązanie:
Opracowałem zautomatyzowany system oparty na n8n z interfejsem Telegram. Kupujący w sklepie fotografuje rzecz i wysyła zdjęcie. System automatycznie ładuje 5 wcześniej załadowanych modeli w garniturach z Google Drive i dla każdej pary formułuje podpowiedź z wyraźnymi zasadami przymierzania. System automatycznie określa typ rzeczy i stosuje odpowiednie zasady. Gemini generuje 5 zdjęć i zwraca wynik bezpośrednio w Telegramie — kupujący widzi wszystkie kombinacje i podejmuje decyzję o zakupie na miejscu.
Wynik dla biznesu
Zakupy stały się dokładniejsze: kupujący podejmuje decyzję nie na podstawie intuicji, ale na podstawie wizualnego wyniku. Rzeczy, które źle komponują się z asortymentem, są odrzucane jeszcze w sklepie — zanim pieniądze zostaną wydane. To obniża procent nieudanych zakupów i zwiększa średnią rotację towaru w katalogu.
Liczby
5 zdjęć z różnymi garniturami na jedno zapytanie
Czas od wysłania zdjęcia do wyniku ~1-2 minuty
Koszt jednej weryfikacji ~0,9-1,2$
Stos
n8n · Telegram Bot API · Gemini 3.1 Flash Image · Google Drive · JavaScript Code
Nodes
Właściciel sklepu z męską odzieżą regularnie wyjeżdża na zakupy. Na miejscu trzeba szybko zrozumieć: czy konkretna rzecz pasuje do już istniejących garniturów w asortymencie?
Rozwiązanie:
Opracowałem zautomatyzowany system oparty na n8n z interfejsem Telegram. Kupujący w sklepie fotografuje rzecz i wysyła zdjęcie. System automatycznie ładuje 5 wcześniej załadowanych modeli w garniturach z Google Drive i dla każdej pary formułuje podpowiedź z wyraźnymi zasadami przymierzania. System automatycznie określa typ rzeczy i stosuje odpowiednie zasady. Gemini generuje 5 zdjęć i zwraca wynik bezpośrednio w Telegramie — kupujący widzi wszystkie kombinacje i podejmuje decyzję o zakupie na miejscu.
Wynik dla biznesu
Zakupy stały się dokładniejsze: kupujący podejmuje decyzję nie na podstawie intuicji, ale na podstawie wizualnego wyniku. Rzeczy, które źle komponują się z asortymentem, są odrzucane jeszcze w sklepie — zanim pieniądze zostaną wydane. To obniża procent nieudanych zakupów i zwiększa średnią rotację towaru w katalogu.
Liczby
5 zdjęć z różnymi garniturami na jedno zapytanie
Czas od wysłania zdjęcia do wyniku ~1-2 minuty
Koszt jednej weryfikacji ~0,9-1,2$
Stos
n8n · Telegram Bot API · Gemini 3.1 Flash Image · Google Drive · JavaScript Code
Nodes