Brelok dla XTB w minutę, zero sesji zdjęciowych
Zamiast trzech godzin pracy grafika jedna minuta w ChatGPT. Zamiast wynajmowania studia i modeli - kilkadziesiąt zdjęć produktu i model AI. Zamiast pracowników wklepujących adresy do systemów kurierskich - zautomatyzowana platforma. Rozmawiamy z Aleksandrem Paczkiem, współzałożycielem MerchUp, który opowiedział nam, jak chce zmienić podejście do firmowych gadżetów.
MerchUp to polska firma specjalizująca się w personalizowanej odzieży i akcesoriach reklamowych, która w ostatnich latach przeszła wyraźną transformację - z dostawcy gadżetów w dostawcę kompleksowej usługi. Firma nie tylko produkuje firmowy merch, ale przejmuje całą otoczkę operacyjną: magazynowanie, kompletowanie zamówień, wysyłkę, obsługę reklamacji i zwrotów. Klientom oferuje dedykowane platformy sklepowe z kontrolą budżetów, dostępów i stanów magazynowych.
To rozwiązanie szczególnie przydatne dla działów HR i marketingu, które tradycyjnie musiały zarządzać merchem przy użyciu maili i arkuszy kalkulacyjnych. Coraz większą rolę w procesach firmy odgrywa AI — od generowania zdjęć produktowych bez potrzeby organizowania sesji, po tworzenie konceptów gadżetów z brandingiem klienta w ciągu minut. O tym, jak technologia zmienia codzienność firmowego merchu, opowiedział nam Aleksander Paczek, współzałożyciel MerchUp (na zdjęciu poniżej).
Karol Kopańko, Bizblog.pl: O ile procent AI skraca proces przygotowania wizualizacji dla klienta w porównaniu do tradycyjnej sesji?
Aleksander Paczek, współzałożyciel MerchUp: Aktualnie nie używamy AI do tworzenia wizualizacji dla klientów, a do tworzenia zdjęć produktowych na stronę. Do tej pory wyglądało to tak: żeby zrobić taką sesję musieliśmy przygotować ubrania w każdym kolorze, wynająć studio, modeli i zorganizować sesję. Teraz robimy dużo zdjęć danego produktu z różnych perspektyw i wrzucamy go na naszego “modela” AI. Oczywiście dalej będziemy też realizować realne sesje, ale bardziej w celu pokazania firmy od wewnątrz.
Tutaj dla porównania zdjęcie z sesji (lewa), zdjęcie z modelem AI (prawa).
Dzięki wdrożeniu tego procesu jesteśmy w stanie znacznie szybciej (i taniej) wprowadzać nowe produkty odzieżowe, gdzie takie zdjęcia są kluczowe, aby pokazać krój produktu.
A wizualizacje z brandingiem klienta?
Dopiero od niedawna modele AI są w stanie generować jakościowe projekty. Jesteśmy w fazie testowania możliwości. Tutaj jest tak samo wiele szans, jak i zagrożeń.
O jakich zagrożeniach mówimy?
To tworzenie projektów, które są bardzo trudne do wyprodukowania. Największy potencjał jest zaś w przypadku produkcji naszej odzieży, gdzie mamy bardzo duże możliwości personalizacji względem typowej odzieży reklamowej. Druga grupa produktów, gdzie można to dobrze wykorzystać, to produkty tworzone od podstaw pod wytyczne klienta, a nie gotowy produkt do wykonania zdobienia. Przykład to drobne dodatki, jak naklejki, breloki, piny metalowe.
Poniżej przykład prostej wizualizacji z ChatGpt bez trenowania modelu po wgraniu brandingu firmy XTB oraz prośby o wygenerowanie pomysłów na breloki dla pracowników.
Tutaj model nie tylko przygotował wizualizację, ale także przygotował kreatywne hasło spójne z tym co robi firma “remove before trade”. Całość trwała ok. 1 minuty od przesłania briefu w ChatGPT do otrzymania kilku projektów. W przypadku typowego procesu (współpraca z naszym zespołem graficznym) zajęłoby to ok. 3 godzin do 1 dnia roboczego.
LLM-y mogą okazać się bardzo kosztowne. Jak staracie się kontrolować koszty?
Oto kilka przykładów:
- Dedykowane dostępy dla danych użytkowników do odpowiednich grup produktowych - np. u jednego klienta tylko zespół HR ma dostęp do zestawów prezentowych na różne okazje (tak aby otrzymujący prezent miał jakikolwiek element zaskoczenia i otrzymał prezent, którego nie widział w platformie, ale również dlatego, żeby pracownicy nie zamawiali niektórych produktów).
- Maksymalna ilość produktu z danej kategorii per zamówienie (np. max 10 plecaków w koszyku).
- Ogólny dashboard z podglądem sumy zamówień każdego z użytkowników (imię, nazwisko, dział, suma netto wydana w danym okresie, ilość zamówień).
- Ogólny limit kwotowy lub jego brak dla wybranych użytkowników.
- Alerty o niskich stanach magazynowych danego produktu.
- Możemy też tworzyć dedykowane vouchery i kody zniżkowe (per grupa użytkowników/per grupa produktów/per użytkownik).
Jaka jest minimalna wielkość organizacji, dla której ten nowy model staje się opłacalny?
Zwykle taki model ma sens dla organizacji od ok. 300-500 pracowników. Kluczowe ma tutaj znaczenie:
- Stały proces onboardingu (duża liczba zatrudnień i np. pakietów powitalnych),
- Liczba lokalizacji,
- Model pracy - hybrydowy/zdalny (w przypadku modelu zdalnego taki sklep i usługi mogą się sprawdzić),
- Kilka działów składa zamówienia na merch,
- Trzeba pilnować stanów magazynowych,
- Firma dba o spójny branding,
- Firma realizuje merch wewnętrzny jak i na eventy i klientów.
Kiedy ma też zastosowanie dla trochę mniejszych? 100+ pracowników:
- Duże plany rekrutacyjne,
- Brak biura (model zdalny),
- Wykorzystanie merchu w projektach zewnętrznych (konkursy, własna społeczność itp.).
Kto odpowiada za reklamacje i zwroty w modelu outsourcingowym?
To główna zaleta outsourcowania merchu firmowego w postaci własnego sklepu - reklamacjami i zwrotami zajmuje się podwykonawca. Jest to w szczególności przydatne w przypadku odzieży.
Jest to szczególna bolączka dużych organizacji - co nie jest dziwne - osoba zatrudniająca się w zespole HR nie planowała prowadzić sklepu odzieżowego.
W jaki sposób mierzycie trwałość merchu w kontekście wpływu na środowisko?
Kluczowy KPI to ilość reklamacji wynikająca ze zużycia produktu - nie mamy praktycznie w ogóle takich reklamacji, wyjątkami są pojedyncze reklamacje w trakcie roku związane z reklamacją nadruku, które często po rozpatrzeniu wynikają ze złego użytkowania (pranie w zbyt wysokiej temperaturze). Mamy klientów, którzy realizują z nami odzież firmową od wielu lat co pokazuje, że już te osoby, które dostały nasze produkty wiele lat temu są zadowolone z jakości.
A użyteczność?
Nie jest to łatwe do zmierzenia, ale zachęcamy klientów m.in. do minimalistycznego brandingu, który nie powoduje poczucia u osoby otrzymującej merch że jest “chodzącym banerem reklamowym”. Planujemy też wydać w tym roku przewodnik dla osób decyzyjnych w firmach na ten temat.
Ile godzin miesięcznie odzyskuje średniej wielkości dział HR po wdrożeniu automatyzacji wysyłek onboardingowych?
Możemy przyjąć scenariusz, że dział HR ma za zadanie wysłać 15 zestawów miesięcznie.
Co musi zrobić?
- Zebrać adresy do wysyłki od nowych pracowników - może to zrobić w systemie kadrowym przy onboardingu - często te adresy są inne niż adresy podawane w umowach. Dodatkowo systemy kadrowe nie mają możliwości wyboru paczkomatów, gdzie dostarczalność jest wyższa niż w typowej usłudze kurierskiej. Przy dobrym procesie może być to zautomatyzowane.
- HR musi sprawdzić adresy i ew. poprosić o uzupełnienie danych - załóżmy, że brakuje danych w 3 adresach - dodatkowe 30 minut pracy
- HR musi przekazać listę do administracji lub samemu wygenerować listy przewozowe na paczki kurierskiej - ok. 30 min przy użyciu masowego importu/integracji z systemem kurierskim (przy ręcznej pracy ok 1,5h)
- Zapakowanie przesyłek i przekazanie ich kurierowi - ok. 1h jeśli zawartość zestawów jest taka sama i nie ma np. Rzeczy z różnymi rozmiarami (w tym wypadku to już ok. 2h).
- Monitorowanie dostaw - weryfikacja czy wszystkie paczki dotarły, ew. Problem z dostawą i wyjaśnienie szczegółów z odbiorcą/firmą kurierską - ok. 1h
- Wymiany rozmiarów - ok. 1h
- Monitorowanie stanów magazynowych, ich aktualizacja (załóżmy w Excelu) - 0,5 h
Przy optymistycznym założeniu taki proces zajmuje operacyjnie ok. 10h osobie z HR. Jednak patrzymy na to z naszej perspektywy, gdzie korzystamy z różnych narzędzi. W wielu przypadkach naszych klientów wiemy, że była to ręczna praca i np. pojedyncze wklepywanie adresów do systemów firm kurierskich. Dodatkowo nie bierzemy też pod uwagę, że oprócz czasu, zajmowana jest też droga przestrzeń biurowa (zazwyczaj w centrach miast) a biuro zamienia się w centrum wysyłkowe.
