Стас Гольденшлюгер

Опробуйте обязательно! И потом свяжитесь как-нибудь, чтобы обсудить что было удобно, что нет. Мнение человека, который давно работает в этой области и пробовал разные решения — для молодого бизнеса абсолютно бесценно.

Наш сервис изначально строился как для крупных клиентов, так и для начинающих продавцов, поэтому настройки обработки отзывов в Spix намного более гибкие.

Ключевые отличия:
1. Мы сначала категоризуем отзыв в одну из 20+ тем, и потом для каждой темы можно решить: либо ответит ИИ, либо ответ будет по набору шаблонов, либо ответит человек. Плюс у нас можно настроить правила автоответов: например, что ответы на тему подделки всегда проверяют люди, а "не тот размер" всегда отправляется автоматически. Подход "на все отзывы улетают ответы ChatGPT" — подходит далеко не всем селлерам и очень мало каким брендам.
2. Наш интерфейс заточен под удобную обработку отзывов, чтобы сразу видеть предложенные ответы и, при необходимости, быстро их отредактировать
3. Через нас можно обрабатывать отзывы с Яндекс Маркета
4. Мы предоставляем умную аналитику по всем вашим отзывам и даже по конкурентам
5. Выявляем аномалии в динамике отзывов по оценкам и содержанию, и отправляем ежедневные алерты

А еще мы отдаем часть прибыли в фонд попугаев :)

Это была олимпиада для абитуриентов, мы двое были единственными мелкими детьми среди толпы одиннадцатиклассников, поэтому заметили друг-друга и познакомились.

видимо, мой прогерский склад ума делает мои ответы слишком похожими на нейросетевые))

Уважаемый %USER%, спасибо, что обратились к нам с комментарием о нашем %PRODUCT%, ваш %BRAND%

Мы, к сожалению, не можем влиять на то, как селлеры обрабатывают отзывы, но мы можем дать им инструмент, который позволит это делать, прости господи, более осознанно - отвечать на негатив со стороны потребителя, который возник, скажем, из-за недостаточно четкой инструкции по сборке продукта. А не вешать всю работу на ИИ и пускать общение с потребителем на самотек.

При этом мы не видим ничего плохого, если селлер отвечает на все отзывы, в том числе и на оценки без текста. Это ведь не засоряет никому жизнь, а потребителю, возможно, поднимет настроение, что ему ответили так или иначе.

Владимир, немного обоснованного хейта всегда полезно :) но давайте я все же попробую ответить:

Вы верно заметили, что ответ на отзыв - это возможность помочь сомневающемуся покупателю, который впервые смотрит на карточку товара, принять решение. И для того, чтобы пользователь, который читает ответы, принял все-таки решение приобрести этот товар, ответы на "сложные" отзывы должны быть содержательными.

Однако сложно писать содержательные ответы, когда приходится руками отвечать на тонну несодержательных отзывов. Даже если у компании есть армия операторов, способных обрабатывать 1000+ отзывов в день, эти ответы будут шаблонными. А еще и зачастую с ошибками в категоризации и, соответственно, темах ответа. Вы, например, похвалили доставку, но сделали замечание качеству товара, а оператор в свою очередь поблагодарил вас за положительный отзыв о доставке, потеряв при этом суть вашего отзыва.

Мы помогаем компаниям и их оператором разобрать "белый шум" и автоматизировать работу с ним, чтобы у них была возможность сконцентрироваться на действительно важных отзывах - содержательном и конструктивном негативе, предложениях со стороны потребительской аудитории, вопросах о характеристиках продукта и т.д.

А вот про GPT-говно задело..

Спасибо за оценку)
Про международные рынки - у нас несколько целей. Во-первых, это работа с крупными маркетплейсами, который позволяют отвечать на отзывы. Во-вторых, это выход в горизонтальном направлении и работа с сервисами отзывов на бизнесы, картографическими сервисами и пр. Ну и, на самом деле, со всеми сервисами, где существует функционал обработки отзывов.

Что касается кейсов - у нас не так много конкурентов сейчас и мы не видим явного лидера в этой сфере, поэтому и ориентира как такового нет. Будем своего рода первопроходцами :) Ну а если вы знаете международные сервисы, на которые нам стоит обратить внимание - делитесь в комменте!

спасибо! :)

Отзывы это инструмент коммуникации клиентов с селлерами, а ответ на них - возможность эту коммуникацию продлить.
По разным исследвоаниям и оценкам, во время принятия решение о покупке того или иного товара люди очень много внимания уделяют карточке товара и тому, как селлер ведет коммуникацию. Т.е. отсутствие ответов может негативно сказаться на конверсии посетителя в покупателя
И мы ведь не только про ответы на отзывы, но и про их аналитику. Мы покажем селлерам, когда негативных отзывов стало сильно больше обычного, чтобы вы могли своевременно решить проблему, которую обозначают в отзывах

мы проводили слепое тестирование нашего категоризатора - посадили несколько десятков человек и отдали им отзывы на категоризацию, параллельно запустили наш категоризатор. В итоге вышло, что тестовая группа из людей-операторов распределила отзывы по категориям с точностью около 86%, а наша нейронка - 98.5%
мы делали еще одно независимое исследование от компании прогнозис - можно вот тут почитать: https://prognosis.ru/spix. Но тут скорее про точность самих ответов

Я полностью айтишник, а не спец по е-кому. У меня нет практического опыта продажи товаров на МП. А вы, наоборот, звучите, как человек, который в этом деле не первый день. Не хотите у нас на сайте зарегаться и протестировать программу?

Да, конечно. Иначе оно не может работать для больших брендво, которым очень важна репутация. У нас можно для каждой темы сделать отдельную настройку. Например:
1) оценки без текст — отправляем ответ всегда автоматом
2) на позитив отправляем автоматом только если текст отызва был короче 5 слов
3) на жалобу на аллергию — всегда отправляем на проверку челвоеком

На самом деле клиент посмеялся и очень сильно оттаял после этого фейла. Так что я эту историю теперь сам рассказываю на презентациях другим клиентам

Оставьте заявку у нас на сайте, мы вам напишем и дадим бесплатно потестить :)

Если у вас есть кабинет на маркетплейсах, приходите к нам и попробуйте бесплатно. Я надеюсь, что сможем вас переубедить) Сейчас несколько крупных мировых компаний уже несколько месяцев пользуются нашим сервисом и пока что полет нормальный

Конкуренты конечно же есть. Но у нас есть несколько принципиальных преимуществ:
1) мы работаем одновременно с ВБ, озоном, яндексом
2) мы, выбирая ответ, ориентируемся не на то, сколько звездочек поставили — мы нейросетью определяем тему отзыва: подделка, недовольство доставкой, не нравится запах и тд.
3) у нас есть аналитика и алерты о сильных изменениях
То есть тот сервис, которые предоставляем мы — сейчас в РФ никто не предоставляет.

Ирина, спасибо! Люди все еще нужны, нейросети надо проверять и контролировать. Пока что они скорее являются инструментом, увеличивающим производительность труда. Точно не заменой.

Дай бог нам столкнуться с такой проблемой, когда клиентов станет слишком много. Конечно же это повлияет на качество работы сервиса: у нас станет много денег, у нас будет огромная команда и мы будем делать много крутых фичей!

Вспомнил! У нас один из покупателей оставил отзыв на средство для волос "Отличная жижа — очень помогает". И наша обычно сдержанная нейросетка ответила "Мы рады, что вам нравится эффект нашей жижи!". И этот отзыв у меня был на весь экран во время демонстрации потенциальному клиенту) Нейрости, насколько бы они не были хорошими все еще несовершенны — их надо проверять.

Мы сперва думали выпускать сервис только для крупного бизнеса. Но потом достаточно быстро поняли, что такой сервис нужен и малым/среднем селлерам тоже. Поэтому сделали разные тарифы - от бесплатного, до корпоративного. У каждого тарифа свой набор функционала, т.к. не все, что нужно крупным компаниям, будет нужно небольшим магазинам

Мы проводили стресс-тест нашей системы. Мы на сервере, по параметрам не сильно превосходящем пылесос, можем обрабатывать до 50 миллионов отзывов в день. При этом у нас есть возможность как вертикального, так и горизонтального масштабирования.

Я не писал, что невозможно. Я написал, что сложно. В любом случае, мы такими вещами не занимаемся, а помогаем обрабатывать и анализировать реальные отзывы покупателей.

Спасибо, я действительно публиковался и здесь, и еще в нескольких местах. Столько лет делали стартапы для других, и вот пришло время и самим принять участие в этой рулетке

Вы верно рассуждаете. Когда мы подключаемся к большому существующему бренду: мы первым делом выгружаем всю их историю отзывов, чтобы уловить их стилистику ответов.

А для новых или небольших брендов, где еще нет достаточной истории для обучения — мы предлагаем базовые настройки, которые клиент может сам доработать под себя.

Ну технических фейлов у нас особо не было, потому что именно в айти опыта очень много было изначально. А вот организационных фейлов, где мы побежали вперед паровоза, надавали клиентам обещаний, и потом неделями спали по 4 часа — такого хоть отбавляй.

нет, не стыдно! мы можем обрабатывать хоть миллиард в день - не упадем :)

Каждый день и не по одному. Даже запуск сервиса пришлось дважды двигать))

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.

1. Нейросети, в том числе ChatGPT, генерируют тексты исходя из всех текстов, что они увидели в интернете. Внутреннего монолога, как у человека, у них нет. Когда они отвечают на вопросы, заданные на русском языке, они базируются на русских текстах и строят фразы так, как это принято на русском языке.
2. У каждого из брендов есть свой подход к тому, как надо отвечать на отзывы. Кто-то обращается к клиенту на ты, кто-то на вы. Кто-то пишет о себе в первом лице, кто-то в третьем. Нет универсального рецепта "что такое хороший ответ на отзыв", каждый бренд решает это сам, исходя из своего позиционирования. Поэтому у нас есть возможность подстраивать ответы под конкретного клиента. Если надо просить подписаться — будем просить подписаться. Если надо отвечать как очень токсичная 15-летняя девочка — тоже можно. Зависит от пожеланий клиента
3. У нас есть две нейросети: одна служит для категоризации отзывов по темам, вторая — для генерации ответов. Улавливать сарказм — это задача для первой сетки. Она сделана на базе дообученного Bert. Именно с сарказмом мы возились очень долго, но у нас вышли неплохие результаты. Точность категоризации 98.5%. Наша сетка смотрит не только на текст отзыва, но и на контекст: название товара, описание, поставленную оценку. Единственное, с чем у нас бывают проблемы, так это с отзывами, где основной смысл скрыт в фотке. Например, отзыв с текстом "какая красота", а на фотографии телефон, сломанный пополам — вот тут мы сарказм не поймем. Но мы и над этим работаем.

С мегастранными отзывами мы справляем неплохо. Большие бренды обычно хотят все скромно, спокойно и корректно. Поэтому наша нейронка обучена быть хорошей девочкой. Но если у нас будет реально боевой клиент, то мы можем для него сделать небольшине настройки: и тогда мы можем отвечать хоть с юмором, хоть в стихах.