0/5

Лента Новостей

10:20 «Золотое Яблоко» научило ИИ подбирать парфюм по ощущениям покупателей
09:55 Атака БПЛА нарушила работу логистического центра Ozon в Адыгейске
09:30 Оператор аутлетов FASHION HOUSE Group выйдет на рынок Египта
Устойчивость ритейла всё больше зависит от чужого ИИ
18:15 «Вкусно — и точка» и Яндекс Еда запускают коллекцию игрушек Помогучики
17:50 «Лента PRO»: спрос на комбинированные закупки вырос на 63%
17:25 Рынок новых автомобилей в России за 10 месяцев показал рост на 2,2%
Онлайн vs офлайн: где сопутствующие товары реально работают
17:00 Фирма основателя сети «Реми» выкупила здание бывшего «Зельгроса» в Зеленограде
16:35 Сеть KFC оформила в Роспатенте заявки на четыре товарных знака
16:10 По итогам опроса, 69% россиян уже применяют ИИ при поиске акций и скидок
Награда, которой нет: мошенники начали обманывать россиян, маскируясь под маркетплейсы
15:45 За 10 месяцев средний чек в продуктовых магазинах вырос только на 6%
15:20 ECOMWEEKEND. Казань, которую хочется исследовать
14:30 Тарифы на курьерскую доставку в РФ упали на 24% в текущем году
Как AI меняет путь к покупке в ритейле
14:05 Роспатент включил «Самокат» в реестр общеизвестных товарных знаков
13:40 В Набережных Челнах открылся первый магазин «Супер Лента»
13:15 Розничные цены на курицу выросли на 15,8%
Дайджест е-com: самые важные обновления для работы на маркетплейсах в октябре
12:50 Роскачество: какие рыбные консервы выбирают россияне
12:25 Сеть «Командор» возглавила Анжела Рябова
12:00 Свободных помещений на торговых улицах Москвы стало больше — исследование
Как победить в высокий сезон: кейс Zigmund & Shtain и Kokoc Marketplaces
11:35 Книжная сеть «Лабиринт» хочет возобновить поставки
11:10 Первый магазин Gloria Jeans в Бресте начал работу
10:45 CORE.XP назвала лидеров среди региональных складских рынков
Кого коснется маркировка в ноябре 2026 года
10:20 Курьерам запретят ездить по тротуарам в рамках новых ПДД
09:55 Спрос на товары для дома и ремонта увеличился после года снижения
09:30 «Лента» ищет нового поставщика кормов вместо Mars
Как изменения в трудовом праве повлияют на найм в 2026 году
20:45 34% россиян скрывают покупки на вторичном рынке — данные опроса
20:20 «Вкусвилл» провёл расследование по факту кишечной инфекции у ребёнка
19:55 Суды трёх инстанций оставили без рассмотрения иск Cartier к Sunlight
«Улучшенная версия себя»: как ЗОЖ перепрошивает привычные FMCG-категории
19:30 SOKOLOV: 14% россиян рассчитывают на скидки в «Чёрную пятницу» при выборе новогодних подарков
19:05 Спрос на подарочные сертификаты в РФ вырос в 3,7 раза
10:00 Готовим рекламу к сезону: бюджет, запуск и аналитика
Все новости →

«Золотое Яблоко» научило ИИ подбирать парфюм по ощущениям покупателей

«Золотое Яблоко» научило ИИ подбирать парфюм по ощущениям покупателей
время публикации: 10:20  05 ноября 2026 года
Фото: «Золотое Яблоко»
«Золотое Яблоко» запустило в мобильном приложении новыйИИ-сервис. «Найди тот самый аромат» подбирает парфюм на основе эмоциональных предпочтений покупателя, а не знания парфюмерных нот.
Пользователю нужно описать, какие ощущения он хочет испытывать, после чего сервис предложит от двух до шести подходящих ароматов.

Для подбора необходимо ответить на шесть вопросов: для кого выбирают парфюм, какое настроение хотят получить, по какому поводу ищут аромат, с каким местом он ассоциируется, каким должен быть шлейф и сколько покупатель готов потратить. Разбираться в парфюмерии для этого не требуется.

В результате пользователь получает описание характера подборки и рекомендации с указанием процента совпадения с его запросом. Ароматы можно открыть в каталоге, добавить в избранное или сразу положить в корзину.

В основе сервиса — эмоциональные профили парфюмов, созданные с помощью искусственного интеллекта. Каждый аромат оценивается по 18 эмоциям с учётом двух источников: описаний бренда и отзывов покупателей. ИИ-агенты анализируют позиционирование аромата в материалах производителя, а затем уточняют профиль на основе отзывов пользователей «Золотого Яблока».

Сервис сопоставляет эмоциональный профиль с ответами покупателя. В подборку включают ароматы, совпадение которых с запросом составляет не менее 25%. Если отзывов о новом парфюме пока недостаточно, система использует дополнительные оценки его нот.

В компании объясняют запуск тем, что в офлайн-магазинах консультанты могут подобрать парфюм по эмоциональному описанию покупателя, тогда как в онлайн-каталоге с более чем 10 тыс. ароматов найти подходящий вариант сложнее. В первоначальном прототипе анализировалось до 100 отзывов на каждый аромат, а в действующем сервисе учитываются все отзывы о нём на платформе.

Читайте также: 5 актуальных прямо сейчас трендов в производстве косметики

***

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях в наших каналах в Telegram и MAX.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail

 
Close
Email
Подпишитесь на нашу рассылку и самые интересные материалы будут приходить к вам на почту
Нажимая «Подписаться» вы принимаете условия политики конфиденциальности