Робот по имени Стас: как сеть Street Beat автоматизировала коммуникацию с клиентами (кейс)

О деталях кейса по внедрению ИИ в сети Street Beat рассказала Инна Матчина, директор по клиентским обращениям.

Street Beat — одна из первых сетей одежды и обуви, которая полностью автоматизировала коммуникацию с клиентами в интернет-магазине. Сейчас ИИ обрабатывает все текстовые запросы, ищет модели по фото в чате, помогает с выбором размера и более подходящей формой доставки. 

Уже сейчас скорость ответа сократилась в 10 раз с 6 минут до 9 секунд, коммуникация идет круглосуточно. В будущем сервис научится работать со звонками клиентов и интегрируется в CRM интернет-магазина. С какими вызовами столкнулся отдел по обслуживанию клиентов ритейлера, и как внедрили в процессы ИИ?

Street Beat и общие объемы онлайн-торговли сети

Street Beat — федеральная розничная сеть кроссовок, одежды и аксессуаров. В нашу сеть входит 76 магазинов, онлайн-магазин, собственная торговая марка и экосистема развлекательного контента. Общая база клиентов — больше 2 миллионов человек. 

Онлайн торговля была и остается одним из драйверов роста. На нее приходится треть всех продаж сети. И в планах кампании нарастить долю больше 30% к 2030 году. Это отвечает общим тенденциям рынка, по данным АКИТ, рынок интернет-торговли продолжит расти на 35% в этом году и сохранит темпы роста в следующем.

Отдел обратной связи с потребителем выполняет следующие функции:

● помощь в выборе и поиске продукта

● решение вопросов, связанных с заказом

● полноценная продажа - начиная с поиска вещей, заканчивая оплатой.

Социальная коммерция, продажа через мессенджеры и чаты с клиентом - один из глобальных трендов в e-commerce, особенно в Азиатских странах. Рост этого направления на мировом уровне, согласно исследованию The Business Research Company, составит 14.7%.

Основные вызовы, с которыми сталкивался отдел до автоматизации

● текучка кадров - как следствие падение качества коммуникации с клиентом. На обучение, погружение нужно от нескольких недель до месяца

● снижение скорости ответов в пиковые периоды

● ограниченный функционал - только коммуникация по заказам

Для того чтобы поддерживать нужный нам уровень качества и скорость, мы пробовали разные варианты. Только аутсорс, только инхаус, и гибридный вариант внутренней и внешних команд в пиковые даты. Везде были плюсы и минусы, которые затрудняли развитие бренда.

Наш опыт автоматизации контактного центра

Нашего робота зовут Стас (на фото). Для его разработки был привлечен подрядчик.

Тестовый период продолжался с апреля по июнь. На стартовом этапе робот вел коммуникацию только в текстовом формате в формате суфлера для оператора, составлял ответ, а оператор проверял корректность предложенного варианта от ИИ. Он обучался на существующей переписке с клиентами за последние годы, базе знаний КЦ и ToV, который писали для робота Стаса перед стартом проекта. 

В основе коммуникации бренда лежит несколько основных тезисов:

● экспертность

● профессиональная-вежливая коммуникация

● сообщения от службы поддержки должны решать вопросы клиента и в чем-то мы даже должны подумать заранее о том, что ему может быть нужно.

С введением ИИ в общение с клиентами компания смогла обеспечить круглосуточную поддержку пользователей, значительно увеличив скорость обработки запросов. Даже в часы наибольшей активности бизнеса клиенты получают оперативные ответы, сохраняя высокий темп взаимодействия (среднее время ответа 9 секунд). Более того, значительная доля клиентов совершает покупки оперативно благодаря возможности быстрого выбора моделей и размеров товаров прямо в процессе общения с системой.

Однако, несмотря на автоматизацию, около 40% покупателей всё же обращаются за дополнительной информацией касательно конкретных моделей: уточняют размерную сетку, полноту обуви, доступность выбранной позиции и сроки её доставки. Всего за два неполных месяца уровень автоматизации неголосового общения достиг отметки в 43%, при этом средняя скорость реакции на запросы увеличилась в 10 раз.

Уже на старте скорость ответа сократилась с 6 минут до 9 секунд.

На этапе тестирования мы внедрили обработку с изображениями. Около 20% всех запросов приходит в виде скриншота или фотографии. Сейчас наш бот уже умеет по фотографии определять, что это за модель, представлена ли она у нас в магазине, и, если нет, какие вещи в похожем стиле мы можем предложить. Раньше мы искали подручными средствами, но с появлением бота качество и скорость поиска выросли несоизмеримо.

Что еще умеет Стас:

● распознает товар, который ищет клиент, даже если в запросе есть опечатки в марке и модели, и находит его на сайте  

● распознает товар по фото или скриншоту  

● понимает сленг, и его база знаний постоянно пополняется новыми фразами от клиентов  

● проявляет эмпатию в общении  

● поддерживает разговор с клиентом и ведет его в нужное русло  

● сравнивает модели и помогает клиенту разобраться в отличиях, чтобы сделать правильный выбор

Фото: Street Beat

С какими проблемами мы столкнулись в процессе внедрения

Решения ИИ должны быть системными — мы руководствуемся не идеей оптимизации штата, контролем над нагрузкой в пиковые периоды или лучшим знанием продукта, а принципиально новым подходом к работе с клиентами. Мы стремимся обеспечить нашим покупателям сервис нового уровня - мгновенную обратную связь от магазина в любое время, экспертность в каждом вопросе, решение любых вопросов, связанных с продуктом. 

В этом мы согласны с результатами исследования McKinsey, которые заявили о парадоксе генеративного AI - решения ИИ должны быть глубоко интегрированы в структуру компании, иметь доступ к актуальным данным, нужно обучать сотрудников пользоваться решениями. 

В исследовании приводится 3 варианта колл-центра с интеграций AI: в первом агент помогает писать ответ, во втором - закрывают простые вопросы, предлагают решения, классифицируют обращения. В третьем – этап, где сейчас мы находимся с нашим Стасом - полная трансформация под агента, самостоятельная работа, где люди подключаются только в сложных ситуациях.

Но при этом сохраняется элемент недоверия к ИИ среди коллег. Это характерно не только для нашего отдела, а для отрасли в целом. Мы работаем над обучением коллектива, информируем о новых сценариях в работе и возможностях, которые дают технологии.

Человек — модератор, руководитель робота и особенно нужен в сложных ситуациях. Иногда ИИ галлюцинирует. Например, на ранних этапах он мог начать задавать вопросы, предполагая себя клиентом, или цитирует сам себя: «Стас говорит, что…», или выдумывать гипотетическую стоимость за услугу доставки.

---

Читайте также: Как вывести товары и услуги в ответы ChatGPT и других ИИ‑ботов

---

Какие результаты достигнуты сейчас

Сегодня Стас ведет все текстовые коммуникации с клиентами. Помимо этого, он помогает в сборе данных для нашей программы лояльности и информировании пользователей.

Скорость реакции выросла в 10 раз — с нескольких минут в рабочее время до 9 секунд круглосуточно.

Качество коммуникации с клиентами стабильно высокое. Снизилась нагрузка на смежные отделы, например коллег, которые занимаются обучением персонала, так как у операторов появился новый учитель Стас. Сейчас операторы стараются подготавливать ответы клиентам не хуже, чем робот, формулировки, предложения вариантов развития событий, да даже эмпатия в не голосовых каналах у робота была выше, чем у специалиста чатов.

Значительно выше качество хранения информации — бот сразу собирает лиды.


Фото: Street Beat

Дальнейшие планы и перспективы рынка

Решения на основе искусственного интеллекта и автоматизация уже с нами. Большинство лидеров рынка в той или иной мере уже используют решения ИИ, и процент использования будет расти. Это закономерный этап развития e-commerce.

В то же время есть люди, которым для покупки нужно примерить вещь, посмотреть на ассортимент на месте, проконсультироваться перед покупкой. Этот сегмент рынка автоматизировать невозможно. Поэтому офлайн-магазины остаются актуальными, они останутся одним из важных направлений нашего бизнеса.

Если говорить про дальнейший путь робота, есть несколько основных векторов развития:

● интегрировать функции чат-бота в остальные бренды Inventive Retail Group;
● подключить его к CRM-системе;
● научить Стаса говорить, чтобы помочь операторам КЦ на голосовой линии.

Работу нашего бота оценили и на рынке страны. Street Beat занимает 1 место в рейтинге доступности и качества обслуживания в цифровых каналах среди ритейлеров в сегменте «Одежда, обувь, аксессуары». Вместе с нами в списке находятся другие лидеры сегмента - 585 Золотой, Kari, SOKOLOV, RALF RINGER, Фамилия, O`STIN, Глория Джинс, ZENDEN и Спортмастер. Внутри всего e-commerce (все сегменты) Street Beat на 3 месте.

Инна Матчина, 
директор по клиентским обращениям.

Эксклюзивно для NEW RETAIL