Кейс: Walmart и генеративный ИИ для клиентского сервиса (2025)
В данной статье постарались разложить практический опыт одного из гигантов ритейла при внедрении ИИ в свой клиентский сервис. С чего начинали, что сделали, и к каким результатам это привело.
1. Проблема: Рост нагрузки и затрат на поддержку
После пандемии Walmart столкнулся с резким увеличением спроса на услуги поддержки:
- +40% обращений в кол-центры (по сравнению с 2023 годом)
- Основные причины были: вопросы по возвратам, отслеживанию заказов, наличию товаров
- Рост операционных расходов:
- Наём и обучение операторов Масштабирование инфраструктуры кол-центров
- Падение удовлетворённости клиентов:
- Долгое время ожидания ответа.Неперсонализированные решения.
2. Решение: Внедрение генеративного ИИ (GPT-5)
Walmart интегрировал многоуровневую ИИ-систему на базе GPT-5, которая включала:
a) Голосовые и текстовые чат-боты
- Обработка 80% типовых запросов без участия человека:
- Возвраты и обмен товаров.Проверка статуса заказа.Информация о наличии в магазинах.
- Голосовой интерфейс с естественным звучанием (адаптация под региональные акценты).
b) Анализ эмоций клиентов (NLP + Tone Analysis)
- Система определяла агрессию, разочарование или срочность и перенаправляла сложные кейсы операторам.
- Приоритизация обращений: жалобы обрабатывались быстрее, чем общие вопросы.
c) Персонализация в реальном времени
- ИИ анализировал историю покупок и корзину клиента, предлагая:
- Персональные скидки.Альтернативные товары при отсутствии нужного.Рекомендации на основе предпочтений.
3. Результаты (за первый квартал 2025 года)
a) Экономическая эффективность:
- Снижение затрат на поддержку на 35% (отчёт Walmart):
- Сокращение числа операторов.Уменьшение времени обработки запроса.
- Рост конверсии на +12% (Harvard Business Review):
- Клиенты чаще завершали покупку после общения с ИИ (благодаря мгновенным ответам и скидкам).
b) Улучшение клиентского опыта
- Индекс NPS вырос на 18 пунктов (метрика лояльности):
- Скорость ответа: 90% запросов решались менее чем за 1 минуту.Уменьшение числа повторных обращений.
- Снижение нагрузки на операторов на 50%:
- ИИ брал на себя рутинные задачи, сотрудники фокусировались на сложных случаях.
c) Технологические преимущества
- Масштабируемость: система работала в 10 странах с поддержкой 20+ языков.
- Обучение в реальном времени: GPT-5 адаптировался под новые тренды (например, всплеск спроса на товары после рекламы).
4. Будущие шаги (планы компании 2026 и далее)
Walmart планирует:
- Внедрить ИИ-ассистентов в физических магазинах (роботы-консультанты).
- Запустить прогнозирование жалоб до их возникновения (превентивный сервис).
Выводы:
Этот кейс показывает, как генеративный ИИ (GPT-5) помог Walmart:
✅ Сократить расходы, автоматизировав 80% обращений.
✅ Повысить лояльность за счёт скорости и персонализации.
✅ Увеличить продажи через умные рекомендации.
+ данный кейс создал эффект для отрасли: ритейлеры массово начали внедрять аналогичные системы, чтобы оставаться конкурентоспособными.
"Хотите так же снизить затраты на поддержку и повысить лояльность клиентов? 🚀 Внедряем аналогичные AI-решения под ваш бизнес! 📩 Пишите в личку или оставляйте контакты в комментариях — обсудим вашу задачу!
#ИИ #CRM #Автоматизация #RetailTech"