Автоматизация анализа отзывов покупателей 12 STOREEZ на основе ИИ

Главное о кейсе

Компания Napoleon IT реализовала автоматизированный процесс анализа отзывов на основе генеративных сетей для 12 STOREEZ, одного из ведущих российских брендов одежды. Решение на основе продукта «Наполеон Отзывы» позволяет в автоматическом режиме собирать и систематизировать обратную связь из разных источников, отслеживать в реальном времени настроение покупателей, своевременно обнаруживать аномалии. Бренд использует данные для улучшения клиентского сервиса, что в конечном счете положительно влияет на финансовые показатели.

Как проект изменил жизнь пользователей

– Сокращены ресурсы на обработку обратной связи: отзывы анализируются в режиме реального времени без участия человека и перенаправляются в нужный отдел компании. В случае появления нового тренда в отзывах — оповещения автоматически отправляются команде бренда в корпоративный мессенджер.

– Повышено качество продукции и улучшен клиентский сервис за счет более детального анализа обратной связи: сотрудники могут фильтровать полученные данные по десяткам различных условий (регион, материал ткани и т.п.), а также просматривать необходимые метрики.

– Благодаря встроенному AI-переводчику, упрощено взаимодействие с иностранными партнерами по обмену отзывами и аналитическими отчетами.

Бизнес-задача и ее решение

Бизнес-задача: 12 STOREEZ ежедневно получает тысячи отзывов, обработка которых вручную занимает много времени и ресурсов. Требовалось ускорить процесс, автоматизировать распределение отзывов между командами, добавить привязку к системе учета и предоставить аналитику для повышения качества продукции.

Решение: Интеллектуальная платформа «Наполеон Отзывы» позволила автоматизировать сбор и анализ обратной связи от клиентов. Система распределяет отзывы по категориям, определяет тональность, отправляет оповещения о негативных тенденциях, а также включает AI-переводчик для иностранных партнеров. Аналитика доступна через дашборд на Yandex DataLens.

Улучшения в бизнесе:
– Сокращение времени и затрат на обработку отзывов.
– Повышение CSI (индекса удовлетворенности клиентов) и Retention Rate благодаря фокусу на аналитике и сокращению ручных операций.
– Быстрое реагирование на негативные отзывы, улучшение качества продукции и клиентского сервиса.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

– LLM-модель платформы постоянно обучается на тысячах отзывов, что делает ее более точной в анализе любой обратной связи. Данная технология позволяет оперативно строить отчеты, агрегируя данные из разных источников и предоставляя с помощью ИИ ценную информацию для принятия решений.

– В ходе пилотного тестирования мы пересмотрели реализацию дашборда в Yandex DataLens, добавив запрашиваемую заказчиком информацию: метрики, инфографику, показатели и различные фильтры. Также мы полностью настроили BI-систему, обеспечив ее функциями, необходимыми клиенту.

– Настроили систему алертинга, чтобы сотрудники 12 STOREEZ могли оперативно получать уведомления в чаты о негативных трендах в отзывах.

– Настроили автоперевод отзывов на английский язык, чтобы клиент мог напрямую общаться с иностранными партнерами.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Основной инсайт: Многочисленные отзывы, поступающие от клиентов, имеют не только информативную, но и стратегическую ценность, так как позволяют выявлять системные проблемы в товарах и улучшать качество продукции.

Гипотеза: Требовалось проверить, насколько эффективно платформа «Наполеон Отзывы» сможет работать в новой для нее индустрии — моде, где отзывы клиентов часто разнообразны по содержанию и тональности. Этот проект стал первым тестированием платформы в fashion-сегменте, и успешное внедрение подтвердило ее применимость в этой отрасли.

Челлендж: Все модели изначально обучаются на английском языке. Русский — значительно сложнее, мы периодически сталкиваемся с галлюцинациями и поэтому регулярно дообучаем модель. Из недавних успехов — научились справляться с сокращениями, грамматическими и пунктуационными ошибками.

Комментарий заказчика

Одна из ключевых метрик в компании — CSI (customer satisfaction index), поэтому мы анализируем все отзывы, которые получаем из разных каналов продаж. Сейчас команда инвестирует довольно много времени в технический разбор и категоризацию отзывов, не хватает достаточного ресурса на анализ. Продукт «Наполеон Отзывы» на практике показал хорошее качество обработки отзывов. Благодаря решению от Napoleon IT команда сможет сфокусироваться на анализе, снизить количество ручных операций, а также увеличить скорость принятия решений, что повлияет в итоге на CSI и Retention Rate.