Топ-2 внедрений ИИ-агентов в ритейл и e-commerce: Meesho, Rossmann и то, что работает в рознице прямо сейчас

В ритейле и e-commerce результат от ИИ-агентов виден быстро, потому что объёмы операций огромные и каждый процентный пункт эффективности сразу конвертируется в деньги. Два кейса ниже показывают, как это работает на практике: один на уровне маркетплейса с сотнями миллионов транзакций, второй на уровне розничной сети с 4 600 магазинами.

В ритейле ИИ-агент работает на любом масштабе: от одного магазина до тысяч точек. Напишите нашему менеджеру, он проведёт бесплатный анализ вашего бизнеса и ниши и расскажет, как именно в вашем случае получить реальный бизнес-результат от ИИ-агента, а не красивую картинку. Написать менеджеру

Кейс 1. Meesho: -88% убытков и +47% операционной выручки за квартал

Исходная проблема. Meesho, один из крупнейших маркетплейсов Индии, столкнулся с тем, что операционные убытки росли быстрее выручки. При сотнях миллионов транзакций ручные операционные процессы становились источником потерь: возвраты, спорные транзакции, логистические сбои, каждый из которых требовал участия людей и генерировал ошибки.

Что внедрили. Meesho запустил несколько ИИ-агентов на разных уровнях операций. Агент для покупателей Vaani начал обрабатывать входящие запросы и помогать с выбором товаров, достигнув 1,5 млн пользователей в первый месяц. Голосовые агенты для продавцов стали обрабатывать до 300 000 звонков в день. Операционные агенты взяли на себя обработку возвратов и спорных транзакций по стандартным сценариям.

Результат. За один квартал убытки сократились на 88%, операционная выручка выросла на 47% год к году. Конверсия через агента Vaani выросла на 22%.

Что планируют дальше. Meesho расширяет покрытие агентов на большее число языков и сценариев взаимодействия. Параллельно развивается предиктивная аналитика для управления ассортиментом и ценообразованием.

Источник: economictimes.indiatimes.com

Кейс 2. Rossmann: точность маршрутизации с 56% до 94% и обработка запроса за 5 секунд

Исходная проблема. Rossmann управляет более чем 4 600 магазинами по Европе. Каждый магазин ежедневно генерирует запросы в центральную поддержку: оборудование, кадры, логистика, операционные вопросы. Маршрутизация этих запросов к нужному специалисту делалась вручную. Точность составляла 56%, то есть почти каждый второй запрос попадал не туда с первого раза. Это переадресации, задержки, раздражение на местах.

Что внедрили. ИИ-агент встал между входящим запросом и командой поддержки. Он читает запрос, определяет тип и категорию, добавляет классификацию по изображениям и штрихкодам там, где это нужно, и направляет к нужному специалисту. Всё без участия человека на этапе маршрутизации.

Результат. Точность маршрутизации выросла с 56% до 94%. Время обработки сократилось с нескольких минут до 5 секунд. Сэкономлено 1 500 человеко-часов, с планами выйти на 10 000 часов.

Что планируют дальше. Rossmann расширяет систему на автоматическое закрытие типовых запросов без участия специалиста, по аналогии с тем, как это уже сделали другие розничные сети.

Источник: servicenow.com

Что из этого применимо в вашем бизнесе

Meesho работал с операционными потерями при высоком объёме. Rossmann решал задачу скорости и точности внутренней поддержки. В обоих случаях агент брал на себя работу, которая раньше делалась людьми по правилам, и делал её быстрее и точнее.

• Агент для клиентского сервиса в e-commerce. Обрабатывает возвраты, споры, типовые запросы. Команда занимается только сложными случаями.
• Агент для маршрутизации внутренних запросов. Подходит для сетей с несколькими точками или подразделениями. Запросы попадают к нужному специалисту с первого раза.
• Голосовой или текстовый агент для продавцов и партнёров. Отвечает на вопросы, обрабатывает обращения, помогает с промо. До 300 000 взаимодействий в день без роста штата.

Хотите понять, с какого процесса начать в вашем ритейле или e-commerce? Напишите менеджеру. Разберём бесплатно.