Telegram Group & Telegram Channel
#case LLM Ассистент для продаж - разбор нового кейса

Давно я не разбирал тут кейсов с продуктов с LLM под капотом. Распишу свежий вчерашний инсайт.

Клиент - это компания, которая продает специфичные электронные компоненты на международных рынках. В своей нише она отжевала значительную долю рынка. И они делают классную вещь - очень внимательно отслеживают любые движения конкурентов на рынке:

- А сколько они товара продали? А по какой цене?
- А какие новые аналогичные продукты выпускают?
- А почему мы не получаем столько же прибыли, сколько они в каком-то сегменте?

И тому подобное. Зная ответы на подобные вопросы можно очень тонко играть с выпуском новых компонентов, их продвижением и ценообразованием. Это они и делают, довольно успешно максимизируя прибыль.

А в основе всего - достаточно простая таблица, не более 200000 строк. Это список всего товарного ассортимента компании клиента и их конкурентов в одном Excel файле. Помимо самих продуктов там еще и ключевые характеристики, по которым покупатели сравнивают и выбирают эти электронные компоненты: размеры, пины, питание, допуски итп.

И вот как раз составление этой таблицы и поддержание ее в актуальном состоянии - это головная боль. Надо ходить ручками по сайтам конкурентов и аггрегаторов, собирать оттуда файлы с техническими спецификациями и сводить в одну таблицу. А ведь каждая компания еще и выпускает по 20-30 новых компонентов в месяц или обновляет данные на существующие. Надо отслеживать и это.

Чтобы разгрузить людей, разрабатывается ассистент для продаж с LLM под капотом. Его первичная задача - автоматически собирать всю информацию о новых товарах конкурентов и сводить ее в одну таблицу. А информация хранится в разнообразных PDF data sheets, внутри которых даже не просто таблицы, а графики допусков.

Если получится достаточно хорошо решить первую проблему с отслеживанием продуктов конкурентов, то дальше на очереди будут более простые компоненты ассистента - движок сопоставлений продуктов, генератор ключевых слов и текстов для кампаний, сервис поиска сопоставлений для дистрибьюторов итп

А что под капотом?

(1) достаточно простой web crawler
(2) Пара алгоритмов извлечения табличных данных из PDF, с GPT-4 для причесывания всего
(3) Немножечко GPT4-Vision для извлечения некоторых редкостных edge cases из графиков

Ну и естественно, что никаких векторных баз данных или LangChain/LLamaIndex тут и даром не надо)

Ваш, @llm_under_hood 🤗

---
Еще кейсы:
- Кейс с ChatGPT про 10.000 € в месяц
- Ассистент маркетолога с LLM под капотом
- Нишевый lead generator для B2B продаж
🔥33👍165🤔1



tg-me.com/llm_under_hood/304
Create:
Last Update:

#case LLM Ассистент для продаж - разбор нового кейса

Давно я не разбирал тут кейсов с продуктов с LLM под капотом. Распишу свежий вчерашний инсайт.

Клиент - это компания, которая продает специфичные электронные компоненты на международных рынках. В своей нише она отжевала значительную долю рынка. И они делают классную вещь - очень внимательно отслеживают любые движения конкурентов на рынке:

- А сколько они товара продали? А по какой цене?
- А какие новые аналогичные продукты выпускают?
- А почему мы не получаем столько же прибыли, сколько они в каком-то сегменте?

И тому подобное. Зная ответы на подобные вопросы можно очень тонко играть с выпуском новых компонентов, их продвижением и ценообразованием. Это они и делают, довольно успешно максимизируя прибыль.

А в основе всего - достаточно простая таблица, не более 200000 строк. Это список всего товарного ассортимента компании клиента и их конкурентов в одном Excel файле. Помимо самих продуктов там еще и ключевые характеристики, по которым покупатели сравнивают и выбирают эти электронные компоненты: размеры, пины, питание, допуски итп.

И вот как раз составление этой таблицы и поддержание ее в актуальном состоянии - это головная боль. Надо ходить ручками по сайтам конкурентов и аггрегаторов, собирать оттуда файлы с техническими спецификациями и сводить в одну таблицу. А ведь каждая компания еще и выпускает по 20-30 новых компонентов в месяц или обновляет данные на существующие. Надо отслеживать и это.

Чтобы разгрузить людей, разрабатывается ассистент для продаж с LLM под капотом. Его первичная задача - автоматически собирать всю информацию о новых товарах конкурентов и сводить ее в одну таблицу. А информация хранится в разнообразных PDF data sheets, внутри которых даже не просто таблицы, а графики допусков.

Если получится достаточно хорошо решить первую проблему с отслеживанием продуктов конкурентов, то дальше на очереди будут более простые компоненты ассистента - движок сопоставлений продуктов, генератор ключевых слов и текстов для кампаний, сервис поиска сопоставлений для дистрибьюторов итп

А что под капотом?

(1) достаточно простой web crawler
(2) Пара алгоритмов извлечения табличных данных из PDF, с GPT-4 для причесывания всего
(3) Немножечко GPT4-Vision для извлечения некоторых редкостных edge cases из графиков

Ну и естественно, что никаких векторных баз данных или LangChain/LLamaIndex тут и даром не надо)

Ваш, @llm_under_hood 🤗

---
Еще кейсы:
- Кейс с ChatGPT про 10.000 € в месяц
- Ассистент маркетолога с LLM под капотом
- Нишевый lead generator для B2B продаж

BY LLM под капотом


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/llm_under_hood/304

View MORE
Open in Telegram


telegram Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

Telegram announces Anonymous Admins

The cloud-based messaging platform is also adding Anonymous Group Admins feature. As per Telegram, this feature is being introduced for safer protests. As per the Telegram blog post, users can “Toggle Remain Anonymous in Admin rights to enable Batman mode. The anonymized admin will be hidden in the list of group members, and their messages in the chat will be signed with the group name, similar to channel posts.”

telegram from us


Telegram LLM под капотом
FROM USA