Магазин, который работает сам

Интернет-магазин, где ИИ отвечает покупателю, а заказы и товары ходят между системами без человека.

Обычный магазин требует людей на каждом шаге: ответить покупателю, перенести заказ в учёт, завести товар из прайса, свести выплату площадки. Мы строим магазин, в котором эти шаги делаются сами, а человек подключается там, где нужно решение, а не рутина. ИИ здесь внутри процесса, а не приклеен сбоку чат-ботом.

Когда это нужно

Если хотя бы два пункта про вас — направление стоит рассматривать всерьёз.

  • Менеджеры отвечают на одни и те же вопросы о наличии, сроках и совместимости
  • Ночные и выходные обращения ждут до утра, а часть покупателей уходит
  • Прайсы поставщиков переносятся в каталог руками — днями
  • Заказы с сайта и площадок сводятся в учёт вручную каждое утро
  • Выплата маркетплейса приходит одной суммой, и разложить её по заказам некому
  • Рост продаж упирается в наём новых менеджеров, а не в спрос

Что мы делаем

Состав работ подбирается под задачу — не обязательно всё сразу.

Ассистент, который учится у ваших менеджеров

Отвечает покупателю по каталогу круглосуточно — на сайте, в личном кабинете и в мессенджере. Где не справился, менеджер вписывает верный ответ, и дальше ассистент отвечает так сам. База знаний не пишется месяцами заранее, а растёт из реальных вопросов.

Сложное — человеку, вместе с историей

Ассистент не изображает всезнайку: спорный или дорогой вопрос он передаёт менеджеру вместе со всей перепиской. Клиенту не приходится объяснять заново, а менеджер получает контекст, а не «здравствуйте, что у вас».

Товары из прайса поставщика — за минуты

Присланный прайс — PDF, фотография или таблица — распознаётся в позиции каталога: артикулы, названия, цены. То, на что уходили дни ручного переноса, занимает минуты.

Заказы и остатки ходят сами

Заказ с сайта сразу появляется в учётной системе, а принятый по телефону или пришедший с площадки — на сайте. Цены и остатки идут из учёта круглосуточно. Каждая операция в журнале: при сбое обмен повторяет попытку сам и зовёт человека, только если не справился.

Контроль качества без прослушивания подряд

ИИ оценивает переписки и звонки и поднимает наверх проблемные. Руководителю не нужно слушать всё — только то, где что-то пошло не так.

Дашборд «Сегодня» вместо отчётов по требованию

Подтверждённые, но неоплаченные заказы, зависшие, брошенные корзины в рублях, обращения без ответа. Видно, где встали деньги, — утром, а не в конце месяца.

Как это выглядит у вас

До: покупатель пишет ночью и ждёт до утра; менеджер с утра разбирает почту, переносит заказы в учёт и заводит десяток позиций из присланного прайса. После: ночное обращение получает ответ сразу, заказ уже в учётной системе, позиции из прайса заведены, а менеджер занят тем, ради чего его нанимали, — сложными клиентами и сделками.

Что измеряем

  • 01Доля обращений, закрытых без участия менеджера
  • 02Скорость первого ответа покупателю, включая ночь и выходные
  • 03Часы ручного переноса заказов и прайсов в неделю
  • 04Доля заказов, попавших в учёт без человека
  • 05Количество однотипных вопросов, дошедших до менеджера

Показатели фиксируем до старта — иначе через полгода невозможно доказать, что стало лучше.

Сроки и формат

Начинаем с одного участка, где рутина заметнее всего, — первый эффект за 2–4 недели.

Разбор потока обращений и рутины
3–5 дней
Ассистент на каталоге, пилот
2–3 недели
Обмен с учётной системой
от 2 недель
Обучение на исправлениях, развитие
постоянно

Частые вопросы

ИИ заменит наших менеджеров?

Нет, и мы не строим такие системы. Ассистент снимает поток однотипных вопросов и ночные обращения, а сложное передаёт человеку вместе с историей разговора. Менеджеров становится не меньше — у них меняется работа: больше сделок, меньше «есть ли в наличии».

А если ИИ ответит неправильно и мы потеряем клиента?

Поэтому в промпт зашиты рамки: не выдумывать данные, не называть того, чего нет, при отсутствии достоверной информации — прямо сказать об этом и позвать человека. Ошибочный ответ менеджер исправляет один раз, и дальше ассистент отвечает верно.

У нас специфический товар, ИИ в нём разберётся?

Он и не должен разбираться сам — он отвечает по вашему каталогу и вашим материалам, а не по общим знаниям из интернета. Именно поэтому обучение на исправлениях ваших менеджеров важнее, чем модель.

Можно начать с малого?

Так и правильно. Обычно начинаем с одного участка — ассистент на каталоге или распознавание прайсов, — считаем эффект и только потом расширяем. Если на пилоте эффекта нет, честно скажем об этом.

Обсудим ваш случай по направлению «Магазин, который работает сам»

Расскажите, как процесс устроен сегодня. Мы скажем, что здесь реально даст эффект, а что не окупится — до того, как вы потратите бюджет.

Написать в Telegram
Хочу обсудить