Problem awal
Toko online dengan katalog besar sering membuat pelanggan bergantung pada filter kata kunci yang kaku atau bantuan admin untuk menemukan produk. Pertanyaan berulang tentang spesifikasi dan kebijakan memperpanjang waktu respons, sedangkan peluang upsell dapat terlewat karena rekomendasi tidak mempertimbangkan konteks produk. Merchant juga membutuhkan bukti apakah rekomendasi benar-benar menghasilkan click dan conversion. Menambahkan fitur AI secara terpisah berisiko menciptakan banyak integrasi, biaya LLM yang sulit dikendalikan, serta celah data ketika satu layanan menangani beberapa tenant.
Cara kami menyelesaikan
Platform ini menyatukan catalog ingestion, embeddings, semantic search, rekomendasi, upsell, chatbot, dan perbandingan produk dalam satu alur. Merchant memasang widget pada website, lalu pelanggan dapat mencari berdasarkan maksud, menerima saran produk, atau bertanya menggunakan informasi katalog dan kebijakan yang tersedia. Dashboard mencatat interaksi hingga conversion tanpa ikut memproses pembayaran pelanggan. Rust dan axum menangani API, sementara PostgreSQL dengan pgvector menyimpan katalog serta representasi vektor. Pencarian dan rekomendasi menggunakan vector similarity agar permintaan rutin tidak selalu memanggil LLM. Caching membantu menekan biaya jawaban berulang, sedangkan Row-Level Security membatasi akses data per tenant. Pendekatan ini memberi toko online fitur penjualan berbasis AI tanpa harus membangun ulang storefront yang sudah berjalan.
Punya ide?
Mari bicarakan.
Free 30-min consultation. Kami bantu validasi scope dan estimasi sebelum proyek dimulai.