Helyzet: amikor a botanikai rendszer ütközik az üzleti logikával

Az ügyfél dolgozói szakszerűen kialakítottak egy 6 szintű kategóriarendszert, amely botanikai szempontból kifogástalan volt. A probléma? Senki nem így vásárol.

"Kültéri növények > Cserjék > Lombhullató > Virágzó cserjék > Hortenzia > Kerti hortenzia"

Ez egy 6 kattintásos út egyetlen termékig. Eközben a vásárló azt keresi: "milyen növény kell a teraszra".

Az ügyfél helyesen érezte, hogy ez nem fenntartható, de nem volt eszköze a változásra. Itt kezdődött a projektünk.

Első kritikus döntés: nem fogadtuk el a tervüket

A legkényesebb pillanat bármely projektben az, amikor azt kell mondanod az ügyfélnek: "ez így nem fog működni".

A szakemberek botanikai tudása vitathatatlan volt, de az e-commerce UX és az üzleti logika nem az ő szakterületük. Valakinek fel kellett vállalnia a konfliktust.

"Az aki szakértő, a keresőt használja vagy egyből tudja mit keres. Aki amatőr, az elvész a 6 szintes fában."

Döntés született: teljes újratervezés. De ezúttal nem botanikai, hanem vásárlói szándék alapú logikával.

Újratervezés: 8 főkategória, 3 szint, vásárlói nyelven

LLM-asszisztált tervezéssel felépítettünk egy új struktúrát:

Példa az új struktúrára:

• SZOBANÖVÉNYEK → Levéldísznövények → Monstera, Filodendron, Alocasia
• GYÜMÖLCSÖK ÉS BOGYÓSOK → Bogyós gyümölcsök → Áfonya és ribizli
• ÉVELŐ VIRÁGOK → Virágzó évelők → Napfénykedvelő évelők

A döntő különbség: aki orchideát keres, az "Orchideák" alatt mindent megtalál, nem kell 6 alosztályon végigkattintgatnia.

A valódi kihívás: 4800 termék átpakolása

Most jött a neheze. A régi és az új kategóriarendszer köszönőviszonyban sincs. Az áthelyezés kézzel történő megoldása hetekig tartott volna.

"Nem lehet 4800 terméket egyben az AI-nak adni, hogy 'rakd kategóriába'. Hibázni, hallucinálni fog."

Kellett egy előkészítő rendszer. A megoldás többlépcsős lett:

Az első körben a script 50-60%-ot ismert fel helyesen. Minden batch után újabb szabályokat adtunk hozzá ("ha Rosa → Rózsa kategória", "ha Sedum → Sziklakerti növények"). A negyedik fájl végére 90% feletti volt a pontosság.

Fontos: nem az AI-nak adtuk oda a teljes feladatot, hanem hibrid megoldást használtunk (szabályok + validáció).

Egyedi szoftver: amikor az Excel nem elég

Maradt kb. 500 termék, amit a script nem tudott besorolni és másik 4500 amiről mi nem tudtuk eldönteni az AI jó helyre tette-e. Excel? Nem. Túl lassú, túl fárasztó, túl sok a hibalehetőség.

Kellett egy egyedi webes felület kifejezetten erre a célra. Generáltunk egy Single Page Application-t (SPA), egyetlen HTML fájlba csomagolva.

Technikai kihívás: a böngészők biztonsági korlátozásai (CORS) miatt a lokális JSON fájl betöltése problémás volt. Megoldás: Google Cloud Storage Bucket használata statikus tárhelyként, így az adatok online elérhetők voltak, azonnal.

A dolgozók egy vizuális, intuitív felületen tudták finomítani a kategóriákat – nem Excel cellákat másolgatva.

Last Mile: vissza a webshopba

A projekt sok helyen elvérezhetett volna, de a legnagyobb buktatók egyike mindig az utolsó lépés: hogyan kerül vissza az adat a webshopba?

Az "Last Mile" probléma: a felhasználó a böngészőben dolgozik, de az UNAS webshopnak CSV kell, specifikus formátumban.

Megoldás: beépítettünk egy UNAS-kompatibilis CSV export modult a webes felületbe. Egy gombnyomással a rendszer legenerálta a végső CSV-t, pontosan abban a formátumban, amit a webshop el tud fogadni:

Cikkszám;Név;Kategória|Alkategória|Végkategória

A teljes workflow tehát: lokális munka → mentés → további szerkesztés → export → import a webshopba. Semmi közbenső manuális konverzió.

Eredmény: 95% időmegtakarítás, háromszoros nyereség

A projekt végeredménye minden szempontból sikeres lett:

De a számok mögött három szereplő nyert:

1. dolgozók: Nem Excel sorok másolgatásával töltötték a heteket, hanem egy vizuális, intuitív felületen finomítottak. A folyamat egyértelmű volt, nem volt hiba-lehetőség.

2. vásárlók: Már nem vesznek el a túlbonyolított kategóriákban. Aki profi, a keresővel talál. Aki hobbi kertész, az érthető kategórianevekben gondolkodik ("Balkonnövények" nem "Egynyári lomblevelű dekoratív virágzók").

3. üzlet: Jobb UX = magasabb konverzió. Egyszerűbb adminisztráció = kevesebb support. Skálázható rendszer = új termékek könnyen besorolhatók.

Tanulság: a technológia csak eszköz, nem cél

Ez a projekt nem "AI-ról" vagy "Python script-ekről" szólt. Egy üzleti problémáról szólt: hogyan tehetjük átláthatóbbá és hatékonyabbá egy webshop működését.

A siker kulcsai:

• Bátran nemet mondani: A szakértők kategóriarendszere nem volt jó üzletileg
• Rendszerszemlélet: Nem egy lépés, hanem teljes workflow (adat → feldolgozás → UI → export)
• Hibrid megközelítés: AI + szabályok + emberi validáció
• Pragmatizmus: 1 HTML fájl, nem React/Node.js backend
• Last Mile megoldása: Nem álltunk meg a JSON-nál, hanem UNAS CSV-ig vittük

"Ez a projekt bizonyítja, hogy a megfelelő technológia-ötvözettel (Python, AI, webes UI, felhő infrastruktúra) komplex üzleti problémák is megoldhatók gyorsan és skálázhatóan. Nem kell hónapokig várni, nem kell milliókat költeni."