produktów w zbiorze roboczym
LA GUSTA.
Złożoność pod kontrolą.
Projekt rozbudowanego ekosystemu commerce dla katalogu wymagającego spójnego modelu produktów, wariantów, zdjęć, nut zapachowych, akordów i relacji.

Duży katalog nie może opierać się na serii wyjątków.
Materiały produktowe pochodziły z wielu źródeł i obejmowały produkty, warianty, zdjęcia oraz rozbudowane relacje zapachowe. Bez jednego kontraktu danych każda kolejna funkcja sklepu zwiększałaby liczbę niespójności.
Wyzwaniem nie było więc samo zaprojektowanie interfejsu. Najpierw trzeba było ustalić, co jest produktem, wariantem i relacją, które źródło ma pierwszeństwo oraz jak bezpiecznie obsługiwać braki i konflikty.
Najpierw prawda danych. Dopiero potem interfejs, automatyzacja i AI.
wariantów produktowych
zasobów zdjęciowych
relacji produktowych
typów opcji
pozycje słownika nut
Jedno źródło logiki.
Wiele doświadczeń.
Każda warstwa korzysta z tych samych reguł danych, dzięki czemu rozwój nowej funkcji nie wymaga ponownego interpretowania katalogu.
Data foundation
Produkty, warianty, nuty, akordy, obrazy i relacje z jasno określoną odpowiedzialnością.
Commerce core
Listingi, wyszukiwanie, karta produktu, warianty, rekomendacje, koszyk i ścieżka zakupu.
Intelligence layer
Deterministyczny AI Finder prowadzący użytkownika przez potrzeby zamiast zmuszać go do znajomości katalogu.
Operations
Panel administracyjny i kontrolowane ścieżki pracy przygotowane do dalszego połączenia z operacjami.
Trust & safety
Jawne statusy braków, blokady dla niepotwierdzonych danych oraz testy przed przejściem do kolejnego etapu.
Architektura ograniczająca ryzyko.
Reconciliation przed migracją
Najpierw porównanie źródeł, identyfikatorów i relacji. Automatyczny import nie może utrwalać błędów.
Fail-closed dla braków
Brak potwierdzonej ceny, wariantu, zdjęcia lub danych bezpieczeństwa nie jest zastępowany fikcyjną wartością.
Jedna logika produktu
Search, listing, PDP, koszyk i finder korzystają z tego samego modelu, a nie z osobnych interpretacji.
Etapy zamiast wielkiego skoku
Storefront, administracja i integracje są sprawdzane osobno przed decyzją o produkcji.
AI pod kontrolą danych
Rekomendacja ma wynikać z jawnego scoringu i dostępnych atrybutów, nie z nieprzewidywalnej odpowiedzi modelu.
Demo jasno oznaczone
Stan demonstracyjny nie jest komunikowany jako ukończone wdrożenie produkcyjne.
Gotowość mierzymy zachowaniem systemu.
Kontrola nie kończy się na ocenie pojedynczego ekranu. Sprawdzane są pełne ścieżki użytkownika i spójność danych między modułami.
Homepage, listingi kategorii, wyszukiwanie, PDP, rekomendacje i zachowanie responsywne.
ZWERYFIKOWANE W DEMODodanie do koszyka, Buy Now, koszyk, checkout PayPal/Bonifico w trybie demonstracyjnym i potwierdzenie.
ZWERYFIKOWANE W DEMODziewięciostopniowa ścieżka pytań i deterministyczny scoring dopasowania produktów.
ZWERYFIKOWANE W DEMOKontrolny panel danych i ścieżki administracyjne z jednoznacznym oznaczeniem danych demonstracyjnych.
ZWERYFIKOWANE W DEMOCo możemy powiedzieć uczciwie.
Główne doświadczenie storefrontu, wyszukiwanie, PDP, koszyk, demonstracyjny checkout, AI Finder oraz panel administracyjny.
AI Concierge, docelowe integracje, produkcyjne źródło danych i kolejne etapy operacyjne.
Wzrostu sprzedaży, konwersji lub oszczędności operacyjnych przed produkcyjnym uruchomieniem i pomiarem na wiarygodnych danych.
Herens potrafi przejąć projekt, w którym UX jest tylko widoczną częścią większego systemu.
Zacznijmy od problemu,
danych i ryzyka.
Podczas konsultacji ocenimy skalę, zależności i najbezpieczniejszy pierwszy etap — bez obiecywania rozwiązania przed diagnozą.
Umów konsultację strategiczną ↗