Come Yeppon ha portato sui marketplace un catalogo di 150.000 SKU, partendo dal proprio sito
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Più veloce nella messa in vendita rispetto al processo manuale
Panoramica
Yeppon è uno dei principali ecommerce di elettronica in Italia: oltre 150.000 SKU tra elettronica, elettrodomestici, fai da te e arredamento, venduti sul proprio sito e su più di dodici marketplace europei. Ogni prodotto è un insieme di varianti, diverse per canale di vendita e per lingua.
L’obiettivo erano entrambi i fronti insieme: dati prodotto corretti su tutto il catalogo del proprio sito, e il catalogo sui marketplace, a partire da Leroy Merlin e Amazon.
La sfida
Prima di noi il catalogo era in gran parte un lavoro manuale. Una persona a tempo parziale inseriva i nuovi SKU, l’arricchimento dipendeva da un flusso di dati di terze parti e dai fornitori che mandavano dati buoni, e filtri come dimensione dello schermo, RAM e disco venivano ricostruiti a mano. Circa il settanta per cento delle schede veniva creato o aggiornato, molte senza foto, con una cadenza irregolare.
Per quindici anni, per ragioni economiche, lo sforzo vero si è concentrato sul venti per cento del catalogo legato ad Apple, elettrodomestici e TV. Il resto andava sui marketplace abbinato solo su prezzo e disponibilità, senza mai essere arricchito.
Un partner già avanti sull’AI
Yeppon è uno dei team più avanti sull’AI con cui lavoriamo. Il team aveva già costruito i propri agenti AI su ChatGPT per scrivere titoli, descrizioni e punti elenco. Quell’intuizione l’ha portato lontano, poi si è scontrata con i limiti dello strumento: risultati che non restavano coerenti da un’esecuzione all’altra, lacune colmate con ciò che il modello aveva imparato invece che con i dati del prodotto, immagini lente e costose sull’intero catalogo, e nessuna prova che un’inserzione superasse la soglia di qualità di un marketplace prima della pubblicazione.
Un catalogo è un problema più difficile dell’interfaccia di un sito. Decine di migliaia di prodotti, una soglia di qualità che continua a spostarsi e risultati che devono restare dimostrabili a ogni esecuzione. Per questo serve un sistema progettato su misura.
Come l’abbiamo risolto: agenti AI e un Retail Engineer
Prima, il proprio sito
Yeppon gestisce il suo sito su Shopify, costruito dal team stesso. Gli agenti AI completano ogni prodotto con dettagli, specifiche e immagini e lo collocano nella categoria giusta, tramite un’integrazione via API nei flussi di Yeppon. Siamo partiti dalla gamma Apple, abbiamo validato il lavoro su un lotto e poi l’abbiamo esteso a tutto il catalogo: oggi funziona in autonomia.
Poi, i marketplace
Ogni marketplace è un ecosistema chiuso con le sue regole. Tre cose rendevano il lavoro difficile. Leroy Merlin assegna un punteggio alle inserzioni e pubblica solo sopra la soglia, e Yeppon era ben al di sotto, tanto che quasi metà del catalogo non poteva essere pubblicata senza problemi. Nessuno ti dà la formula, nemmeno il team del marketplace. E i numeri sono grandi: circa 37.000 brand da abbinare ai rispettivi codici e 63.000 dettagli di prodotto da completare.
- Abbinare brand e codici a barre di Yeppon ai codici prodotto del marketplace.
- Creare le inserzioni per i prodotti non ancora presenti sul marketplace.
- Migliorare le inserzioni esistenti su ciò che alza davvero il punteggio: dettagli completi, immagini, specifiche, campi obbligatori.
- Verificare rispetto alla soglia prima di pubblicare qualsiasi cosa.
Gli stessi agenti AI lavorano su qualsiasi categoria. Li abbiamo validati prima su quattro categorie (trapani, fioriere, tubi da giardino e avvolgitubi) e poi estesi al resto. Questa fase è ancora in corso: finora circa 24.000 prodotti sono attivi sui canali di vendita, circa 19.000 su Leroy Merlin e 5.000 su Amazon.
Il Retail Engineer
Gli agenti AI non lavorano da soli. Un Retail Engineer di CommerceClarity lavora come un’estensione del team di Yeppon: la stessa persona definisce il perimetro, costruisce e mette in produzione seguendo i processi che Yeppon ha già. Ha dato al catalogo anche qualcosa che mancava da quindici anni: un responsabile dedicato. Il team marketing di Yeppon ha l’ultima parola, e ogni inserzione generata passa da una revisione umana prima della pubblicazione.
Prima e dopo
L’approccio fai da te a confronto con il sistema che l’ha sostituito.
Nelle loro parole
Un team che sapeva già dove si ferma l’AI
“We had built our own agents on ChatGPT before this, so we knew where AI helps and where it stops. The agents handle the volume across the full catalog, but every listing still passes our team’s review before it goes live. We got the scale without giving up the final call on quality.”
“It connects straight into our flows through the API, so we shape content around what each product actually needs instead of running one template across the board. The same product can go out with a different angle on Amazon than on Leroy Merlin, and the speed holds even when we switch language.”
