Крупнейшая сеть магазинов 7-Eleven разработала собственную генеративную ИИ-систему для автоматизации маркетинговых процессов. Ассистент построен на платформе Databricks Mosaic AI с использованием фреймворка LangGraph для оркестрации агентов и интегрирован в рабочие процессы через Microsoft Teams.
От кладбища чат-ботов к реальной пользе
Первые эксперименты с простыми чат-ботами и базовой RAG-архитектурой показали ограниченную эффективность при работе со сложным контентом. Компания выделила три ключевых урока:
- Универсальные модели не соответствуют бренд-стандартам — требуются кастомные промпты и бизнес-контекст
- Управление доступом критически важно для защиты данных неопубликованных кампаний
- Внедрение зависит от интеграции в привычные инструменты вроде Microsoft Teams
Архитектура маркетингового ассистента
Система представляет собой мульти-агентную архитектуру с четырьмя специализированными компонентами:
- Генератор креативных концепций — создает идеи кампаний, слоганы и стратегии для разных каналов
- Копирайтер-бот — пишет текст для email, видео, радио и push-уведомлений в едином бренд-голосе
- Общий ассистент — отвечает на маркетинговые вопросы и помогает в генерации идей
- Супервайзер-агент — оркестрирует workflow, распределяет запросы и контролирует качество вывода
Пользователи могут настраивать тон голоса, демографию, призыв к действию и другие параметры для получения релевантного результата.
Техническая реализация и безопасность
LangGraph управляет сложной оркестрацией: контролирует потоки задач, сохраняет память диалогов, интегрирует инструменты вроде веб-поиска и автоматизации email, а также подключает человеческих ревьюеров в ключевых точках. Это позволяет ассистенту не просто отвечать на вопросы, но планировать, анализировать и итерировать как опытный креативный партнер.
Mosaic AI обеспечивает масштабируемость, управление и наблюдаемость системы. С встроенным MLflow отслеживанием команда может мониторить принятие решений end-to-end, настраивать промпты и использовать автоматическую оценку агентов для измерения обоснованности, безопасности и релевантности перед развертыванием в продакшн.
Ключевые возможности безопасности:
- Рефлексия и контроль качества — супервайзер «думает вслух», планирует шаги и проверяет требования кампаний
- Агент веб-поиска — собирает информацию о трендах и предотвращает повторение устаревших или конкурентных идей
- Участие человека — люди могут проверять и одобрять контент на любом этапе workflow
- Защитные механизмы — фильтрация токсичности, персональных данных и несоответствующих ответов
Интересно наблюдать, как крупный ритейлер переходит от экспериментов с ИИ к созданию полноценных production-систем. Особенно ценно, что 7-Eleven не стала довольствоваться готовыми API, а построила кастомное решение с человеческим контролем — это правильный подход для бизнеса такого масштаба. Хотя «лучше, чем ChatGPT» звучит как маркетинговая уловка, сама идея специализированного ассистента для конкретных бизнес-процессов выглядит значительно перспективнее универсальных решений.
Бизнес-результаты
Раньше создание концепций и сценариев для многоканальной кампании занимало часы или дни с множеством согласований между креативами и ревьюерами. Теперь те же задачи выполняются за минуты.
Ключевые результаты внедрения:
- Экономия ручного труда — автоматизация генерации идей, написания сценариев и суммирования кампаний
- Более быстрый и качественный креатив — процессы, занимавшие часы, теперь выполняются за минуты
- Высокая адаптация — маркетологи реально используют выводы в живых кампаниях
- Позитивная обратная связь — пользователи отмечают «революционность» решения и отказываются от вендорских инструментов
Стратегическое преимущество
Успех маркетингового ассистента 7-Eleven основан не только на умной инженерии промптов или красивых интерфейсах, но на правильном техническом фундаменте. Сочетание оркестрационных возможностей LangGraph с надежной LLMOps-средой Databricks Mosaic AI создало платформу, которая не только эффективна сегодня, но и готова к быстрой эволюции.
Система позволяет командам экспериментировать с идеями, которые ранее были невозможны: тестировать сезонные вариации, осваивать новые каналы и проводить больше A/B-тестов креатива. Внутренние защитные механизмы обеспечивают безопасность данных кампаний, а данные о производительности KPI можно использовать для тонкой настройки будущего контента.
По материалам Databricks.