Создайте новое будущее с нашими решениями
Как чат-боты с ИИ приносят выгоды ритейлу и онлайн-шоппингу?
В эпоху развития ИИ многие компании, работающие в сфере ритейла и онлайн-шоппинга, стремятся применять AI-инструменты с целью улучшить клиентский опыт и извлечь дополнительную прибыль. И у них это хорошо получается: персонализированные чат-боты, помогающие клиентам сделать выбор и отвечающие на популярные вопросы, способны значительно снизить издержки и увеличить продажи.
Я – Егор Красильников, product-менеджер и CEO компании AllSee. Более 7 лет я развиваю ML и AI в стартапах и корпорациях – Газпромнефть, МегаФон, AutoCoach, MVP Lab. В рамках AllSee реализовал ряд успешных проектов: бот для подбора готовой еды для ВкусВилл, проект для распознавания и синтеза речи пользователей в сфере знакомств и другие.
Егор Красильников
product-менеджер и CEO компании AllSee
Для начала разберемся в понятиях: чат-боты, ИИ-ассистенты – что это такое?
Виртуальные ассистенты для шоппинга – это инструменты, которые помогают покупателям на их пути от первого посещения сайта до совершения покупки. Они часто представлены в виде чат-ботов, виджетов, всплывающих окон, мобильных приложений или плагинах для браузера. Ассистенты могут выполнять различные функции – одни лишь предоставляют базовую информацию о продукте и отвечают на популярные вопросы, другие же могут делать чуть больше, например:
- Предоставлять персональные скидки
- Напоминать о забытых в корзине товарах
- Предоставлять персональные рекомендации по продуктам
- Обрабатывать и отслеживать заказы и возвраты
А теперь о выгодах: как ИИ-ассистенты приносят прибыль ритейлу и онлайн-шоппингу?
Чат-боты, как и другие AI-инструменты, способны обеспечить четкое и быстрое исполнение рутинных задач. Вот, в чем они помогают бизнесу:
1. Улучшение клиентского опыта – ключ к увеличению количества заказов
Ассистенты, облегчающие поиск и навигацию на сайте, помощники, оказывающие круглосуточную помощь в оформлении заказов, системы автоматизации поддержки, улучшающие качество и скорость обслуживания – все эти инструменты позволяют увеличивать число лояльных клиентов и побуждать их быстрее и чаще совершать покупки.
2. Сокращение числа несовершенных покупок
Когда клиент сталкивается с недостатком информации о продукте, сомнения могут замедлить процесс покупки или вовсе заставить отказаться от нее. Виртуальные ассистенты позволяют покупателям быстро получать ответы на вопросы, предоставляют персональные скидки и напоминают о снижении цены на товары в корзине – все это ускоряет принятие решения клиентом.
3. Увеличение продаж путем предоставления рекомендаций
Умные помощники анализируют поисковые запросы и предыдущие покупки клиентов и предлагают им товары на основе этой информации. Например, если человек купил пару кроссовок, ассистент может предложить подходящие по стилю брюки или средства для ухода за обувью. Как результат, увеличивается средний чек и удовлетворенность клиентов.
4. Сокращение издержек на обеспечение поддержки
ИИ-ассистенты могут отвечать на популярные вопросы и, анализируя проблему клиента, предлагать наиболее подходящее решение. Это значительно сокращает затраты на оплату работы сотрудников поддержки и ускоряет процесс получения ответа покупателем.
5. Поиск потенциальных лидов и прокачка новых клиентов
Не секрет, что продать что-либо человеку, впервые узнавшему о продукте, довольно непросто. AI-ассистенты могут благодаря анализу поведения клиентов вычислять потенциальных лидов, а также с помощью ведения диалога с посетителями сайта быстро привести их к совершению покупки.
Итак, ИИ-ассистенты способны значительно улучшить клиентский опыт, что обеспечивает сокращение издержек и увеличение объема покупок.
Помимо перечисленных стандартных методов, некоторые ритейлеры находят и необычные способы удивить клиентов и облегчить процесс выбора:
Например, AI-инструменты могут помочь наиболее точно определить, как одежда, купленная онлайн, будет смотреться на реальном человеке. Развитие онлайн-примерки позволяет сейчас с помощью одного лишь снимка предмета одежды определить, как он будет смотреться на моделях с самыми разными типами фигуры.
Помимо перечисленных стандартных методов, некоторые ритейлеры находят и необычные способы удивить клиентов и облегчить процесс выбора:
Например, AI-инструменты могут помочь наиболее точно определить, как одежда, купленная онлайн, будет смотреться на реальном человеке. Развитие онлайн-примерки позволяет сейчас с помощью одного лишь снимка предмета одежды определить, как он будет смотреться на моделях с самыми разными типами фигуры.
В AllSee мы с командой работаем со схожим проектом – недавно в рамках одного из внутренних продуктов наши специалисты улучшили виртуальную примерку и создали бота «Стильного помощника» — приложения по онлайн-примерке одежды.
Ну а теперь к делу – как идет процесс разработки?
В AllSee процесс разработки любого инструмента с ИИ, в том числе и чат-ботов, строится в несколько этапов – каждый из них играет важную роль в успешной реализации решения, обеспечивая высокое качество и удовлетворение потребностей клиентов. Вот три ключевых шага:
Пошаговый процесс работы для обеспечения высокого качества и прозрачности коммуникации с каждым заказчиком
1. Определение
На этом этапе происходит знакомство с заказчиком и его бизнесом для определения целей и вызовов, которые стоят перед нами. Далее происходит сбор требований, презентация коммерческого предложения и заключение договора. Этот шаг играет значительную роль в разработке, так как от того, насколько четко будет определена цель, зависит эффективность ее достижения.
2. Разработка
Здесь первым делом мы проводим бизнес-анализ – изучаем бизнес-процессы клиента, выявляем ключевых метрики успеха и потребности, которые должно удовлетворять ИИ-решение. Далее мы подготавливаем данные для тренировки ИИ и создаем модель. После, идет период тестирования – проверка работоспособности и качества ИИ-решения через различные тестовые сценарии.
На этом же этапе происходит и разработка UX-дизайна – удобного для пользователя интерфейса чат-бота. Здесь тоже есть несколько важных шагов:
Для того, чтобы при общении с клиентами ИИ-бот был максимально похож на человека, необходимо заранее определить его образ с учетом специфики целевой аудитории. На этом этапе определяется внешность, манера речи и другие характеристики будущего ассистента.
Чаще всего клиенты обращаются к чат-боту с определенным набором типичных проблем – именно их и нужно учесть при разработке интерфейса помощника. Так, при первом контакте с ботом человек получает определенный набор вопросов, с которыми он может к нему обратиться, например: «Сообщить о проблеме», «Узнать подробнее об услугах» и т. д. Это значительно ускоряет и облегчает процесс решения вопроса.
Имея один и тот же вопрос, разные пользователи могут сообщить его по-разному. Например, если человеку необходимо вернуть товар, первый запрос может быть «Как отказаться от покупки», «Как вернуть товар», «Хочу вернуть книгу», «Возврат по браку» и т. д. Все эти варианты должны быть учтены, чтобы любой запрос клиента мог быть решен ИИ-помощником.
На этом же этапе происходит и разработка UX-дизайна – удобного для пользователя интерфейса чат-бота. Здесь тоже есть несколько важных шагов:
- Определение «личности» чат-бота
Для того, чтобы при общении с клиентами ИИ-бот был максимально похож на человека, необходимо заранее определить его образ с учетом специфики целевой аудитории. На этом этапе определяется внешность, манера речи и другие характеристики будущего ассистента.
- Проработка отправной точки
Чаще всего клиенты обращаются к чат-боту с определенным набором типичных проблем – именно их и нужно учесть при разработке интерфейса помощника. Так, при первом контакте с ботом человек получает определенный набор вопросов, с которыми он может к нему обратиться, например: «Сообщить о проблеме», «Узнать подробнее об услугах» и т. д. Это значительно ускоряет и облегчает процесс решения вопроса.
- Продумывание всех возможных вариантов вопросов
Имея один и тот же вопрос, разные пользователи могут сообщить его по-разному. Например, если человеку необходимо вернуть товар, первый запрос может быть «Как отказаться от покупки», «Как вернуть товар», «Хочу вернуть книгу», «Возврат по браку» и т. д. Все эти варианты должны быть учтены, чтобы любой запрос клиента мог быть решен ИИ-помощником.
3. Внедрение
После того, как модель настроена для работы на сайте или в приложении, наша работа не заканчивается. На основе результатов внедрения и обратной связи от пользователя мы проводим дополнительные настройки и корректируем ИИ-решение, а после осуществляем непрерывную поддержку – проводим мониторинг работы моделей, обучаем пользователей и оперативно реагируем на возникающие проблемы.
“
После того, как модель настроена для работы на сайте или в приложении, наша работа не заканчивается. На основе результатов внедрения и обратной связи от пользователя мы проводим дополнительные настройки и корректируем ИИ-решение, а после осуществляем непрерывную поддержку – проводим мониторинг работы моделей, обучаем пользователей и оперативно реагируем на возникающие проблемы.
Почему стоит доверить разработку AllSee?
Мы - молодая быстрорастущая компания, которая делает акцент на развитии команды ИИ-разработчиков и запуске инновационных кейсов для лидеров рынка. Наша миссия - помогать компаниям извлекать максимум пользы из данных для устойчивого развития в эпоху цифровой трансформации.
Мы делаем ИИ, потому что знаем, как делать быстро, просто и понятно для заказчика. Мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения (ML). Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели. Мы верим, что качественный результат, индивидуальный подход и прозрачная коммуникация — главные ценности в проектах с ИИ. Если вы беспокоитесь, что не успеваете за инновациями на рынке, что ваши KPI начнут из-за этого снижаться, а люди уходить к конкурентам — тогда поручите нам решение ваших бизнес-задач.
С помощью продуктов и технологий на базе AI и ML мы поможем сделать процесс создания решения безопасным, а результат — решающим поставленную бизнес-задачу.
Мы делаем ИИ, потому что знаем, как делать быстро, просто и понятно для заказчика. Мы используем готовые технологии искусственного интеллекта, а там, где их не хватает — обучаем свои модели машинного обучения (ML). Поэтому нашей команде можно поручить проект любой сложности: от разработки пилотного AI-проекта до уникальной ML-модели. Мы верим, что качественный результат, индивидуальный подход и прозрачная коммуникация — главные ценности в проектах с ИИ. Если вы беспокоитесь, что не успеваете за инновациями на рынке, что ваши KPI начнут из-за этого снижаться, а люди уходить к конкурентам — тогда поручите нам решение ваших бизнес-задач.
С помощью продуктов и технологий на базе AI и ML мы поможем сделать процесс создания решения безопасным, а результат — решающим поставленную бизнес-задачу.
Если вы хотите увидеть внедрение ИИ на примере реальных компаний, забирайте по ссылке нашу презентацию – там мы рассказываем про AI-решения AllSee для бизнеса и кейсы из реальной практики в разных сферах российских компаний.
Подробнее о наших кейсах и новостях в сфере ИИ читайте в нашем телеграмм-канале.
Вы можете быть уверены, что партнерство с AllSee станет надежным основанием для устойчивого развития и откроет новые горизонты для будущего успеха.
Вы можете быть уверены, что партнерство с AllSee станет надежным основанием для устойчивого развития и откроет новые горизонты для будущего успеха.
Создайте новое будущее с нашими решениями
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2025
ИНН 4000007028
КПП 400001001
КПП 400001001
Реквизиты счета
ФИЛИАЛ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ" АО "АЛЬФА-БАНК"
Корреспондентский счет 30101810600000000786
БИК 044030786
Расчетный счет
40702810032200004699
40702810032200004699
ИНН 7728168971
КПП 780443001
