«Когда мне это привезут?» — один из главных вопросов перед покупкой сантехники. За ним часто стоит конкретный план: на определённый день договорились с монтажником, подготовили помещение, заказали остальные материалы. Покупателю недостаточно знать, что смеситель есть в наличии. Нужно понимать, когда он окажется у него.
В Santehart.by мы хотели отвечать на этот вопрос прямо рядом с товаром. Показывать понятный срок: «Доставим сегодня», «Доставим завтра» или конкретный день и дату — без необходимости самостоятельно разбираться в графиках поставки.
На первый взгляд это небольшая доработка. Но при её оценке речь шла примерно о двух–трёх неделях и ощутимой для интернет-магазина стоимости. В итоге сотрудники Santehart реализовали функцию самостоятельно за несколько часов, используя ИИ как помощника в разработке. Значительная часть времени ушла на проверку того, как расчёт ведёт себя в разных ситуациях.
Почему простая строка потребовала непростого расчёта
Кажется, что достаточно взять срок поставки товара и прибавить его к текущей дате. На практике доставка работает по графикам, а не по одной формуле.
Разные товары поступают от разных поставщиков. Часть можно доставить быстро, для других нужно учитывать определённые дни поставки. Имеет значение и момент просмотра: утром заказ ещё может попадать в ближайший цикл, а позже — уже в следующий. Пятница и выходные требуют отдельного внимания.
Поэтому нам нужен был расчёт, который учитывает условия конкретного товара и переводит их в понятную покупателю формулировку. Если ближайшая доставка действительно завтра, так и нужно написать. Если она приходится на следующую неделю, лучше сразу назвать день и дату.
Ещё одно условие — одинаковый результат в каталоге и подробной карточке. Человек не должен видеть один срок при выборе товара и другой сразу после перехода на его страницу.
Что теперь видит покупатель
Результат расчёта находится рядом с ценой, наличием и кнопкой покупки. Пользователь видит ожидаемый срок в том же месте, где принимает решение о заказе.
На мобильном экране это особенно заметно. Не нужно открывать отдельную страницу с условиями, искать объяснение внутреннего срока или считать, сколько выходных попадёт между заказом и получением товара.
Так выглядит карточка смесителя Ideal Standard Ceraline BC268AA: срок показан непосредственно под информацией о наличии.
У смесителя CeruttiSpa Celso BN CT12096 условия поставки другие — и покупатель сразу видит другой результат.
А в карточке настольного стакана Boheme Uno Gun Metall 10982-GM указан срок на следующей неделе.
Это реальные снимки сайта, сделанные при подготовке материала. Даты на них отражают условия и момент просмотра: позднее результат может измениться.
Та же информация есть в списках товаров каталога. Срок становится одним из условий выбора ещё до открытия подробной карточки. Можно сравнить подходящие модели по цене, характеристикам и ожидаемой доставке.
Для сантехники такая ясность имеет практический смысл. Покупка часто связана с другими работами, и даже небольшой товар нужен к определённому этапу ремонта. Зная ожидаемую дату, человеку проще планировать следующие действия.
От оценки разработчиков к самостоятельной работе
До реализации мы оценивали задачу через разработчиков. Ориентир составлял примерно две–три недели, а стоимость была заметной для магазина. Конкретную сумму здесь не приводим.
Профессиональная разработка имеет свою цену по понятным причинам. Исполнителю нужно разобраться в требованиях, встроить решение в существующий сайт, проверить его и исправить замечания. В оценку входят опыт, ответственность и поддержка. Кроме того, работа обычно выполняется в очереди с другими задачами.
Мы решили попробовать закрыть эту доработку внутри магазина. У сотрудника Santehart уже были знания, которые пришлось бы подробно передавать внешнему исполнителю: как поступают товары, какие графики используют поставщики, что происходит перед выходными и какую информацию важно показать покупателю.
ИИ помог превратить эти знания в работающую логику. Но сначала их нужно было точно сформулировать.
Что делал сотрудник, а что — ИИ
Работа началась с описания реальных условий магазина. Нужно было объяснить, от чего зависит поставка, когда ближайший срок меняется и где результат должен отображаться.
ИИ помогал разбирать эти условия, писать код, исправлять отдельные участки и проверять варианты расчёта. Сотрудник оценивал ответы с точки зрения работы Santehart: соответствует ли результат реальному графику, понятна ли формулировка, не упущена ли ситуация в конце недели.
Мы не получили готовый модуль одной командой. Двигались последовательно: описали правило, посмотрели результат, нашли исключение, уточнили условие и проверили снова.
Особенно много внимания потребовали пограничные ситуации. Решение может правильно работать в обычный будний день, но давать неподходящий ответ вечером пятницы или в выходной. Поэтому значительная часть времени ушла на проверку сценариев, а не на написание самого кода.
Важно было проверить и согласованность интерфейса. Если расчёт есть в подробной карточке, но отсутствует в каталоге, покупатель получает ответ слишком поздно. Если правила в этих местах расходятся, доверять сроку становится сложнее.
В результате на реализацию ушло несколько часов и практически не потребовалось дополнительных финансовых затрат. При этом время сотрудников, проверка и дальнейшая поддержка остаются частью работы. Использование ИИ их не отменяет.
Почему знание своего бизнеса оказалось решающим
В этом кейсе сотрудник магазина одновременно понимал задачу и мог проверить результат. Он знал, что означает срок конкретного товара, как работает поставка и какие вопросы возникают у покупателей.
Это позволяло обсуждать с ИИ конкретные ситуации, а не ограничиваться просьбой «сделай расчёт доставки». Например: что увидит человек, если откроет товар перед выходными? Как объяснить перенос на следующую неделю? Будет ли тот же ответ в каталоге?
Без этих знаний можно получить внешне убедительное решение, которое не соответствует реальной работе магазина. Сам по себе код не определяет правильные условия доставки. Их задаёт бизнес, а затем проверяет, что сайт следует этим условиям.
Если графики поставщиков меняются, правила расчёта тоже нужно пересматривать. Работающая сегодня доработка требует внимания и после запуска.
Что этот опыт изменил для Santehart
Раньше путь от идеи сотрудника до реализации почти всегда проходил через внешнего разработчика: составить задание, получить оценку, согласовать бюджет, дождаться работы, проверить результат и вернуть замечания.
В этой задаче часть пути удалось пройти самостоятельно. Человек, который знает бизнес-процесс, смог сразу участвовать в реализации и проверке, а ИИ помог быстрее справиться с технической частью.
Для небольшого интернет-магазина это открывает возможность делать больше полезных доработок своими силами. Особенно когда задача ограничена, исходные правила понятны, а результат можно проверить на конкретных примерах.
Но этот опыт не означает, что любой сложный программный продукт можно безопасно создать без специалиста. Платежи, защита данных, сложные интеграции и изменения критических процессов требуют профессиональной разработки и независимой проверки. Даже небольшим функциям нужна поддержка.
Мы получили инструмент, который помог быстрее реализовать конкретную идею. Ответственность за условия доставки и правильность результата осталась у Santehart.
Для покупателя техническая сторона остаётся за кадром. Он открывает товар и получает ответ на свой вопрос: когда можно ожидать доставку. Именно ради этого мы и делали доработку.