Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление отзывами

Отрасль: Розничная торговля
Подотрасль: Оффлайн-ритейл

Потребности бизнеса​

  1. Проблемы:

    • Отсутствие систематизированного сбора и анализа отзывов клиентов.
    • Низкая скорость реакции на негативные отзывы, что может привести к потере клиентов.
    • Сложность в выявлении ключевых проблем клиентов и их устранении.
    • Недостаток данных для улучшения качества обслуживания и продуктов.

  2. Типы бизнеса:

    • Оффлайн-ритейл (магазины, торговые центры, сети супермаркетов).
    • Компании, заинтересованные в повышении лояльности клиентов.
    • Бизнесы, стремящиеся улучшить качество обслуживания на основе обратной связи.

Решение с использованием ИИ​

ИИ-агент "Управление отзывами" автоматизирует сбор, анализ и обработку отзывов клиентов, предоставляя бизнесу инструменты для:

  • Автоматического сбора отзывов из различных источников (социальные сети, сайты, мобильные приложения, опросы).
  • Анализа тональности отзывов (положительные, нейтральные, негативные).
  • Классификации отзывов по темам (качество обслуживания, ассортимент, цены и т.д.).
  • Генерации рекомендаций для улучшения бизнес-процессов.
  • Автоматической отправки ответов на отзывы (например, извинения за негативный опыт или благодарность за положительный отзыв).

Возможности использования:

  • Одиночный агент для небольших магазинов.
  • Мультиагентная система для крупных сетей с распределенной обработкой данных.

Типы моделей ИИ​

  • NLP (Natural Language Processing): для анализа текста отзывов, определения тональности и классификации.
  • Машинное обучение: для прогнозирования тенденций на основе исторических данных.
  • Генеративные модели: для создания автоматических ответов на отзывы.
  • Кластеризация: для группировки отзывов по темам и выявления ключевых проблем.

Подход к решению​

  1. Сбор данных:
    • Интеграция с платформами (социальные сети, CRM, опросы).
    • Сбор отзывов в реальном времени.
  2. Анализ:
    • Определение тональности и классификация отзывов.
    • Выявление ключевых тем и проблем.
  3. Генерация решений:
    • Рекомендации для улучшения бизнес-процессов.
    • Автоматические ответы на отзывы.

Схема взаимодействия​

[Клиент] → [Отзыв] → [Сбор данных] → [Анализ ИИ] → [Классификация] → [Рекомендации] → [Ответ клиенту]

Разработка агента​

  1. Сбор требований:
    • Анализ текущих процессов сбора и обработки отзывов.
    • Определение ключевых метрик (например, скорость ответа, удовлетворенность клиентов).
  2. Подбор решения:
    • Адаптация готовых моделей или разработка с нуля.
  3. Интеграция:
    • Подключение к CRM, социальным сетям, мобильным приложениям.
  4. Обучение:
    • Настройка моделей на основе исторических данных.

Как этим пользоваться​

Интеграция агента в бизнес-процессы осуществляется через OpenAPI нашей платформы.

Примеры запросов и ответов API​

1. Сбор отзывов​

Запрос:

POST /api/v1/feedback/collect  
Content-Type: application/json  

{
  "source": "social_media",
  "keywords": ["магазин", "обслуживание", "цены"]
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "data": [
    {
      "id": "12345",
      "text": "Отличный магазин, но цены высокие.",
      "source": "VK",
      "timestamp": "2023-10-01T12:34:56Z"
    }
  ]
}

2. Анализ тональности​

Запрос:

POST /api/v1/feedback/analyze  
Content-Type: application/json  

{
  "text": "Отличный магазин, но цены высокие."
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "analysis": {
    "sentiment": "neutral",
    "keywords": ["магазин", "цены"]
  }
}

3. Автоматический ответ​

Запрос:

POST /api/v1/feedback/respond  
Content-Type: application/json  

{
  "feedback_id": "12345",
  "template": "default"
}

Ответ:

{
  "status": "success",
  "response": "Спасибо за ваш отзыв! Мы работаем над улучшением ценовой политики."
}

Ключевые API-эндпоинты​

  1. /api/v1/feedback/collect
    • Сбор отзывов из указанных источников.
  2. /api/v1/feedback/analyze
    • Анализ тональности и классификация отзывов.
  3. /api/v1/feedback/respond
    • Генерация автоматического ответа на отзыв.

Примеры использования​

  1. Кейс 1:
    • Магазин собирает отзывы из социальных сетей и автоматически отвечает на негативные отзывы, предлагая скидки.
  2. Кейс 2:
    • Сеть супермаркетов анализирует отзывы для выявления проблем с ассортиментом и улучшает его на основе рекомендаций ИИ.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем оптимальное решение для вашего бизнеса.

Контакты