ИИ-агент или менеджер, которого у вас нет. Реальный пример, как ИИ агент помогает не терять по 30 000 рублей в пиковые часы на Avito

ИИ-агенты всё чаще находят применение там, где раньше казалось, что без человека не обойтись: продажи, клиентская поддержка, работа с площадками вроде Avito, Wildberries или Ozon. И именно такие кейсы демонстрируют, что искусственный интеллект способен не просто помогать, а реально увеличивать показатели компаний.

Сегодня расскажу об одном их таких кейсов с цифрами. Наш студент собрал ИИ-агента для магазина Авито - не ради эксперимента, а для решения задачи клиента. Огромная ниша товарного бизнеса создает большой спрос на подобные решения!

ИИ агент - это просто программа, которая может самостоятельно думать, принимать решения и выполнять задачи в какой-то среде, чтобы достичь поставленной цели.

ИИ агент умеет автоматически читать сообщения клиента, понимает его вопросы (например, "сколько стоит эта услуга?"). ИИ агент сам ищет или генерирует подходящий ответ на основе данных бизнеса из предоставленной базы знаний.

Так ИИ агент способен быстро и эффективно помочь клиенту разобраться в услуге или товаре без прямого участия человека. При этом в отличии от обычной языковой модели, ИИ агент, как правило, имеет доступ к вспомогательным инструментам и способен ими осознанно пользоваться.

К сути задачи: Заказчику требовалось незамудренное решение - ИИ агент (ассистент) с загруженной базой его товаров, регламентами, VoT и грамотными примерами ответов прошлым клиентам. Главная задача ИИ ассистента - освободить от рутинной задачи менеджеров и взять на себя обработку, квалификацию и уточнения заявок.

Проблема, что в пиковые часы менеджер не успевал отвечать на 30-40 или даже 200 приходящих заявок. А если на заявку вовремя не ответить, например на вопрос по доставке или размерному ряду, то клиент уходит.

Так студент Роман с опытом работы на Avito реализовал ИИ ассистента для заказчика в нише одежды. Ассистент получился простой, и все хорошо работало (Спойлер: до определенного момента). Это был первый коммерческий заказ Романа, поэтому не судите строго.

Собираем полную базу товаров с описанием (в этом кейсе около 500) → Когда клиент спрашивает про товар, ассистент должен найти нужный товар → Сгенерировать ответ, который подходит для этого товара → Отправить ответ в Авито от имени владельца магазина.

Проблема: Клиент отправил 3 сообщения подряд в течении 10 секунд (это распространено на Avito). Ассистент ответил также в 3 сообщения и клиент получил ответ, который может выглядеть странно + вместо 1 токена openaiмы потратили 3 токена. (Заказчику не понравился такой стиль ответа клиенту)

Решение: внедрение Redis, который будет объединять все сообщения клиента, отправленные в течении нескольких секунд (интервал определяем мы сами - желательно ставить не меньше 8 секунд), в единое сообщение для анализа и отправки четкого ответа сразу на все вопросы.

Повезло, что Ассистент хоть и ответил в 3 сообщения, но сделал это грамотно. В нашем случае, удалось обнаружить изъян + клиент нормально отреагировал на такой ответ.

Наша автоматизация должна отвечать клиенту, значит главный показатель для ее оценки — качество ответа клиенту. Если нам удалось подвести этот показатель близко к идеальному, то можем идти дальше и работать над удобствами для владельца Avito магазина.

— Клиенту иногда пишут в Avito с предложением сотрудничества и другими вопросами, поэтому он попросил реализовать такую задумку - «Я бы хотел, чтобы Ассистент, когда ему пишут с предложением сотрудничества или нечто подобное, перенаправлял клиента мне»

Ассистент помогает клиенту с его вопросами про товар, доставку и если диалог переходит в другую стезю — клиент отвечает в нужной манере(как указано на скриншоте) → Автоматизация отправляет уведомление в тг канал заказчику.

Посмотрите на результаты и сделайте свои выводы. Экономия со стороны не только финансов, но и количества освобожденного времени. Вдобавок еще и возможность масштабироваться. Без учета затрат на найм персонала.

Все это было достигнуто без найма новых сотрудников. Просто нужно было понять, какую задачу автоматизировать и как это сделать правильно.

Причем мы не убираем человека полностью из процесса. Мы всего лишь усиливаем его с помощью автоматизации. Тем самым мы продолжаем иметь контроль над процессом в случае ошибок, но при этом легко перевариваем пиковые и волнообразные всплески спроса.

Агентский режим можно включить, когда количество приходящий заявок в текущий час пришло больше 30 штук. Тогда это явный маркер того, что человеку уже не справится и пришло время включить ИИ агента.

Эта автоматизация буквально спасает бизнес от перегруженности. А при обороте магазина 3 000 000 в месяц такая интеграция может помимо снижения боли еще и достаточно хорошо увеличить маржинальность бизнеса (хотя в этом случае это было незначительно).

Причем разработка была с нуля, и интеграция занимает меньше суток (неделя #5 на графике) вместе с отладкой на небольшом количестве заявок. Это не волшебство, это навык, который можно освоить.

Можно присоединиться к нам и перенять наш 10-летний опыт в IT. Научим вас или ваших сотрудников находить крючки автоматизаций и правильно их реализовывать. Подробнее тут

В нашем сообществе уже более 900 человек: фрилансеров, сотрудников компаний и владельцев бизнеса. И каждый имеет свою уникальную историю и специализацию. Мы показываем уровень на рынке автоматизаций. И находимся в топе на платформе Stepik - посмотрите и убедитесь.

Хочешь освоить навыки? - Приходи к нам. Научим избавляться от рутинных болей за счет автоматизации, ИИ агентов и n8n за неделю.

🔥Ставьте лайк и пишите, какие задачи хотели бы попробовать решить с помощью автоматизации! Мы попробуем собрать кейс на основе этого для следующих статей.

Если вы дочитали до конца и вам интересна тема автоматизаций, можете забрать себе бесплатный бонус в виде сервера для n8n!