3 месяца, 16 рук и пара км кода: как мы запустили сервис для маркетплейсов с ИИ, который сам отвечает на отзывы
Как любой невротик-перфекционист, после подключения первого клиента я сел развивать продукт и даже не думал соваться на рынок. А потом пришел Валя и жесточайшим образом меня обманул. Он сказал: «Ты все делаешь неправильно. Давай проведем 10 кастдевов, ну придет к нам 1-2 клиента, будет чуть больше работы, все успеем доделать...».
Очень облегчает работу продавцам! Осталось только понять, усложняет ли жизнь покупателям. Кажется, вся эта автоматизация только приведет к тому, что многие операторы перестанут вдумчиво обрабатывать отзывы, мой фидбек упустят и с товаром ничего не произойдет) Или я неправа и сервис сможет подсветить проблему, даже если не оч много негатива упало?
Наоборот, ваш контакт с брендом станет только лучше и быстрее. Обычно у брендов работает армия девочек на аутсорсе и у них стоит KPI тратить на один отзыв не более X секунд. Она вам будет отвечать по скрипту, и не всегда правильно. Со Spix ситуация меняется. Мы разгребаем завал из простых отзывов. А более сложные отзывы мы наоборот подсвечиваем: они доходят по адресу — до отдела контроля качества, до бренд-менеджера и т.д.
Если вы написали отзыв "Класс!!!" — его никто не прочитает. А если вы столкнулись с реальной проблемой, то она гораздо быстрее дойдет до людей, которые могут повлиять на ситуацию.
Более того, у нас есть алерты, которые уведомляют команду об анамалиях в отзывах. Если по одному из тысяч товаров всегда было 2 отзыва из 1000 с темой "кажется, мне прислали подделку", а потом этих отзывов стало 4 из 1000 — живые люди это никогда не заметят. Но это увеличение количества таких жалоб в два раза. Это значительное изменение. И Spix в этой ситуации разошлет уведомления команде. И команда пойдет разбираться, откуда взялись на складе эти подделки.