Кейс по автоматизации обработки отзывов для магазина "SJCam" на Яндекс.Маркет

- Более 100 отзывов ежедневно на 500+ карточках технических товаров
- 40% отзывов содержали технические вопросы по совместимости и характеристикам
- Рейтинг магазина упал до 4.2 из-за накопленного негатива
- Среднее время реакции превышало 3 суток

Была внедрена нейросетевая система ответов с интеллектуальной фильтрацией:

- Для проблемных товаров создана база знаний с ключевыми параметрами
- Умная система фильтрации
- Мгновенное оповещение менеджеров о необходимости ручного ответа

Нейросеть генерирует ответы на основе:

- Технических параметров товара
- Эмоциональной окраски отзыва

- Для 85% отзывов ответ создается полностью автоматически

Результаты через 3 месяца:

Эффективность работы:
- 92% отзывов обрабатываются автоматически,
- Время реакции сократилось до 1 часа,
- Менеджеры тратят на 80% меньше времени на отзывы.

Качество обслуживания
- Рейтинг магазина вырос с 4.2 до 4.8,
- Доля негативных отзывов снизилась с 28% до 9%,
- Количество технических вопросов уменьшилось на 70%.

Бизнес-показатели:
- Конверсия выросла на 25%,
- Средний чек увеличился на 18%,
- Повторные покупки выросли на 45%.

Выводы:

Ключевые преимущества решения:

- Нейросеть берет на себя основную нагрузку благодаря глубокому знанию товаров
- Покупатели получают точные и оперативные ответы

Для технических магазинов с большим ассортиментом такой подход позволяет:

- Сохранить человеческие ресурсы
- Обеспечить высокое качество поддержки
- Улучшить ключевые бизнес-показатели