AI-агенти для e-commerce: де вони окупаються першими

В інтернет-магазині AI-агенти окупаються першими там, де одна і та сама робота повторюється сотні разів: відповіді покупцям, підбір товару, стеження за цінами конкурентів, персональні пропозиції і описи товарів. У кожному з цих процесів дані вже є у вашій CRM, обліку чи каталозі, тому агенту є на що спертися, а менеджер лишає собі рішення і винятки.

Нижче пʼять агентів з каталогу Initask, приклади з наших проєктів для рітейлу і з чого почати.

1. Чат-бот першої лінії

Чат-бот першої лінії відповідає на типові питання покупців і передає менеджеру складні звернення разом з контекстом розмови.

• Кому: магазинам з потоком від 100 звернень на день.
• Приклад: покупець пише в Telegram «який статус мого замовлення». Агент бере статус і номер ТТН з обліку і відповідає за секунди.
• Ціль у каталозі: мінус 60-70% навантаження на операторів у перший місяць, цілодобова відповідь без нічних змін.

З нашої практики: для бренду шовкових аксесуарів ми зробили AI-помічницю у віджеті на сайті. Вона показує галереї принтів, чесно відповідає «є» чи «немає» за принтом, розміром і типом друку з даних CRM, впізнає постійного клієнта і доводить покупця до оформлення, а складні випадки передає менеджеру. Детальніше у статті бот для інтернет-магазину.

2. Консультант з підбору товару

Personal shopper для e-commerce питає покупця про задачу, бюджет, стиль і розмір і підбирає кілька варіантів з тих, що є на складі.

• Кому: магазинам з широким асортиментом, де покупці губляться в каталозі.
• Приклад: «шукаю костюм на весілля брата, бюджет 8 тисяч». Агент уточнює стиль, колір і розмір, дивиться залишки і показує три варіанти з фото.
• Ціль у каталозі: плюс 15-25% конверсії до третього місяця, менше повернень завдяки кращому підбору.

Поруч з консультантом працює рекомендаційна система. Для національної мережі електроніки ми зібрали пілот рекомендаційної системи за шість тижнів на подіях каталогу, з метриками, погодженими до старту: CTR, конверсія, A/B-порівняння.

3. Ціни в ринку

Динамічне ціноутворення щодня збирає ціни конкурентів, зіставляє товари і пропонує зміну ціни за формулою ваших правил.

• Кому: магазинам і дистрибуторам, де ринок рухається щотижня.
• Як захищена маржа: ціну рахує формула з порогом мінімальної маржі, модель лише збирає і зіставляє дані. У демо динамічного ціноутворення агент зняв 2 315 цін конкурентів за 30 днів, зробив 124 пропозиції, і 24 з них поріг маржі стримав.
• Хто вирішує: менеджер погоджує кожну зміну одним кліком.

Якщо потрібен лише моніторинг, без зміни цін, дивіться статтю парсинг цін конкурентів. Схожий моніторинг ми робили для мережі пекарень: система щогодини перевіряє меню в Glovo і Bolt Food по кожній локації і повідомляє менеджерів про позиції, недоступні для замовлення.

4. Персональні пропозиції

Персональні знижки і програма лояльності рахує пропозицію для кожного покупця з історії його замовлень.

• Кому: магазинам з програмою лояльності і базою від 10 тисяч клієнтів.
• Приклад: покупець косметики отримує нагадування, що улюблений крем закінчується, і персональну знижку саме на нього.
• Ціль у каталозі: плюс 15-20% повторних покупок у перший місяць.

5. Описи товарів і контент

Контент-фабрика пише описи товарів, статті і пости за брифом і голосом бренду, з урахуванням SEO.

• Кому: магазинам, які публікують десятки матеріалів на тиждень або заводять тисячі нових позицій.
• Приклад: агент готує опис товару з характеристик і фото, редактор перевіряє і публікує.
• Ціль у каталозі: мінус 70% часу на контент у перший місяць.

Порівняння пʼяти агентів

Цілі в каталозі це орієнтир, з яким ми йдемо в пілот. Фактичний результат міряємо на вашому магазині за перший місяць.

З чого почати

1. Візьміть вивантаження звернень покупців за місяць і подивіться, які питання повторюються найчастіше.
2. Перевірте, де лежать відповіді: статуси і наявність у CRM чи обліку, умови на сайті.
3. Почніть з одного агента на найчастішому питанні і одного каналу.
4. Через місяць порівняйте частку звернень без менеджера і час відповіді з тим, що було.

Агентів для магазину будуємо в напрямі розробки AI-агентів, чат-ботів у напрямі розробки чат-ботів, а сам магазин і його інтеграції в напрямі розробки інтернет-магазину. Опишіть магазин і канали у формі на головній, оцінку дамо після брифу за робочий день.