AI
w produkcie

Recommendation engines („podobne produkty", „możesz polubić..."), search semantyczny (vector search — szuka po sensie, nie po słowach), personalizacja UX, generowanie contentu, chatbot dla klientów końcowych. AI tym razem nie dla zespołu, ale dla użytkowników końcowych.

Czas trwania6-20 tygodni

WycenaPer feature / per produkt

StackEmbeddings, RAG, vector DB

Dla kogoB2C, e-commerce, SaaS

↓ Co dostajesz ↓ Proces ↓ Use case'y ↓ FAQ ↓ Powiązane usługi

Co dostajesz

AI feature jako element produktu — z monitoringiem, eval suite, A/B test'em zwracającym mierzalny lift biznesowy.

Feature gotowy do production

Recommendation engine / vector search / personalizacja — wdrożone w produkcie, dostępne dla użytkowników końcowych.

A/B test framework

AI feature vs baseline. Mierzymy lift na business KPI (conversion, AOV, retention) — żeby wiedzieć że się opłaca.

Monitoring + cost tracking

Latency, error rate, koszt per recommendation/search/personalization. Dashboard z business KPI vs ML metrics.

Iteration plan

Co dalej: dodatkowe signals, lepszy model, więcej personalizacji. Roadmap improvement'ów oparta na A/B results.

Proces krok po kroku

Discovery + hipoteza (1-2 tyg)

Definicja problemu biznesowego (low conversion, słabe wyszukiwanie), hipoteza co AI poprawi, success metrics.

PoC + offline eval (3-5 tyg)

Pierwsza wersja modelu/feature na sample data, offline metrics (precision@K, recall, MRR). Walidacja czy ma sens iść dalej.

Production + A/B (4-10 tyg)

Integracja z produktem, deploy z feature flag, A/B test 10% → 50% → 100% z monitorowaniem business KPI.

Monitoring + iteracja

Sprint review co miesiąc: business impact, model performance, koszty, plan iteration. AI feature żyje i ewoluuje.

Use case'y, w których pomagamy

Use case 01

Recommendation engine

„Podobne produkty", „Klienci kupili także", „Dla Ciebie". Conversion lift zwykle 10-25%, AOV (avg order value) +5-15%.

Use case 02

Search semantyczny

Klasyczny full-text szuka po słowach, vector search po sensie. „Buty na rower w deszczu" znajdzie wodoodporne kaski rowerowe.

Use case 03

Personalizacja UX

Główna strona, kolejność produktów, treści — dopasowane do tego konkretnego użytkownika. Higher engagement, lower bounce.

Use case 04

Chatbot dla klientów

Public-facing assistant: odpowiada na FAQ, prowadzi przez katalog, pomaga wybrać. 24/7 wsparcie pierwszej linii.

Najczęstsze pytania

Czy potrzebujemy duzo danych?

Zależy od use case. Recommendation potrzebuje historii (zakupy/kliknięcia) — minimum 1000-10000 zdarzeń. Search semantyczny — wystarczy katalog (bez historii). Personalizacja — średnio: wymaga user signals.

Cold start (nowi użytkownicy, nowe produkty)?

Hybryda: content-based dla nowych (po atrybutach produktu), collaborative dla istniejących (po wzorcach z historii). Dla brand new user/product — fall-back na bestsellers / heuristics.

Czy to jest „explainable"?

W większości tak — pokazujemy „dlaczego to recommendation" („bo kupiłeś X" / „bo szukałeś Y"). Transparentność buduje zaufanie. Black-box modele zostawiamy do bardziej krytycznych decyzji.

Ile to kosztuje?

Recommendation engine: 40-120 tys. PLN implementacji + 1-5 tys. PLN/mc cost. Vector search: 20-50 tys. PLN + 0.5-3 tys. PLN/mc. Pełna personalizacja jako system: 80-300 tys. PLN. ROI zwykle widoczny w 3-6 miesięcy.

Powiązane usługi

AI feature
w Twoim
produkcie?

30-minutowa rozmowa: opowiesz nam o produkcie i metrykach, zaproponujemy gdzie AI najszybciej zwróci się A/B testem.

Umów konsultację hello@softmasters.pl

AIw produkcie