ИИ-продавец для магазина на 265 000 товаров

Один из крупнейших интернет-магазинов бытовой техники и электроники обратился к нам, чтобы оптимизировать работу контакт-центра. Мы внедрили наш продукт Тарон – ИИ-продавца, который работает со всем ассортиментом магазина, консультирует покупателей в чатах, доводит до продажи и оформляет заказ. Среднее время ответа сократилось более чем в шесть раз, а низкая стоимость обработки позволяет направлять в персональную консультацию гораздо больше покупателей и увеличивать продажи.

Хороший продавец должен разбираться во всем

У магазина огромный каталог: холодильники, посудомойки, электроника, посуда и даже товары для сада. Покупателю бывает трудно самостоятельно разобраться в характеристиках и выбрать подходящую модель, поэтому он пишет в чат на сайте или в мессенджер. Здесь хороший продавец может объяснить разницу между вариантами, ответить на возражения и довести до покупки человека, который иначе просто закрыл бы страницу.

Когда покупатель получает грамотную консультацию, вероятность заказа гораздо выше, чем при самостоятельном просмотре каталога. Казалось бы, стоит приглашать в разговор как можно больше людей, но каждый такой разговор занимает время оператора, а рост потока требует новых сотрудников. Чтобы консультировать по всему ассортименту круглосуточно, нужно в каждой смене собирать специалистов по разным категориям. Ночью обращений может быть мало, но заранее неизвестно, что понадобится покупателю, поэтому обеспечить такую консультацию силами одного дежурного сложно, а держать полную команду дорого.

Когда мы изучили реальные диалоги, обнаружилась еще одна проблема: среднее время ответа оператора превышало три минуты! Для человека, который прямо сейчас выбирает покупку, это довольно долго, и продолжения разговора можно уже не дождаться.

Настроили Тарона под ассортимент и процессы магазина

Тарон рассчитан на работу с большими каталогами: он индексирует товары со всеми доступными характеристиками и дает языковым моделям инструменты для поиска и сравнения. При внедрении мы подключили весь ассортимент магазина и настроили работу с его данными. У разных категорий совершенно разные свойства и принципы выбора, а принятая в магазине структура каталога не всегда удобна для консультации. Поэтому Тарон преобразует дерево категорий в структуру, подходящую для работы LLM (большой языковой модели), сохраняя соответствие исходному каталогу.

Отдельная работа была с инструкциями. У заказчика уже были скрипты контакт-центра, но инструкция для человека и инструкция для модели устроены по-разному. Мы разобрали реальные разговоры операторов и вместе с заказчиком подготовили сценарии консультации и продажи для разных категорий: что выяснить у покупателя, как сравнивать варианты, объяснять отличия и работать с возражениями.

При этом хороший продавец учитывает и интересы магазина: какие товары выгоднее продавать, что можно предложить в дополнение, когда уместны расширенная гарантия или другие услуги. Для этого в Тароне есть настройка коммерческих приоритетов: при рекомендациях он умеет учитывать маржинальность, а степень ее влияния регулируется, вплоть до полного отключения.

От первого вопроса до заказа

Тарон подключили к системе, в которой магазин уже собирает обращения с сайта и из мессенджеров. Покупатель пишет в привычный канал, а ИИ-продавец выясняет потребности, подбирает подходящие товары, помогает их сравнить и предлагает аксессуары или услуги. Тарон умеет провести весь разговор до покупки: самостоятельно собрать данные, согласовать доставку или самовывоз и оформить заказ во внутренней системе магазина прямо из чата.

Если возникает ситуация, требующая решения человека, например претензия или просьба об особых условиях, Тарон переводит диалог оператору в той же системе. А если покупатель перестает отвечать в мессенджере, примерно через час мягко напоминает о разговоре и предлагает продолжить выбор. Так магазин может возвращаться к прерванным диалогам и помогать людям завершить покупку.

Больше покупателей получают персональную консультацию

После внедрения среднее время ответа сократилось более чем в шесть раз, а ответов с ожиданием дольше пяти минут больше нет. По нашей оценке, стоимость обработки одного сообщения получается на порядок ниже, чем у удаленного контакт-центра.

Это дает магазину возможность по-другому выстроить воронку продаж. Пока консультируют люди, приходится соотносить каждый дополнительный поток обращений со стоимостью смен, наймом и загрузкой операторов. С Тароном магазин может направлять в чаты гораздо больше трафика, потому что обработка диалогов обходится дешево и ее легко масштабировать.

Чем больше покупателей получают грамотную консультацию, тем больше возможностей довести их до заказа.

Вместо того чтобы оставлять человека один на один с огромным каталогом, магазин может предложить ему помощь в выборе. Для покупателя это возможность разобраться в отличиях товаров и подобрать то, что ему подходит, а для бизнеса – повысить конверсию и получать больше заказов из входящего трафика. Доступность такой консультации теперь гораздо меньше зависит от того, сколько специалистов нужного профиля работает в текущей смене.