"Алиса, подбери запчасти". Как Win-Sto.ru придумали семантический автокаталог
Автозапчасти – одна из первых товарных категорий, которая вышла в онлайн. Крупнейшему в рунете ИМ запчастей уже более двадцати лет. Однако, как ни странно, запросы клиентов на поиск деталей по данным автомобиля до сих пор обрабатывают живые эксперты. Даже у федеральных игроков.
На рынке нет единого автокаталога, и нет сквозного стандарта названий запчастей. То есть, для каждой конкретной марки алгоритм поиска имеет свои существенные особенности. Часто для того чтобы найти оригинальный номер, специалист просит клиента показать нужный элемент пальцем на картинке. Понятно, что подобная коммуникация программируется довольно сложно.
Обработка одного запроса в среднем занимает 15 минут. А средняя по рынку зарплата запчастиста составляет 50.000 руб. в месяц. Делим зарплату на 176 часов, и ещё на четыре. Получаем себестоимость обработки одного обращения — 71 руб.
Вот почему ни в одном крупном ИМ запчастей вы не найдёте онлайн-чата. Многие клиенты в Интернете просто прицениваются, а покупку завершают офлайн. Обрабатывать эти обращения, с учётом низкой конверсии из чата в залогин, просто нерентабельно.
Однако, команда ВИН-КОД.РФ | Win-Sto.ru решила взглянуть на задачу автоматизации подбора не со стороны парсинга каталогов, а со стороны накопленного клиентского опыта. Мы взяли нашу BigData – несколько миллионов VIN запросов покупателей, и проанализировали данные на предмет последовательности: исходный текст запроса – артикулы, которые предложил эксперт – заказ. Успешная покупка без возврата является критерием корректности подбора номера.
Например: клиент искал "кольцо гранаты", а купил "хомут пыльника ШРУС". Значит, это не про оружие, а про запчасти. Алгоритм находит все предложения экспертов по таким же запросам и сравнивает их. Если при совпадении автомобилей по схожим запросам предложения экспертов совпали, значит дальнейшем в аналогичные запросы можно обрабатывать роботом.
Потом разработчики поколдовали над семантикой, составили таблицу синонимов и сленга, классифицировали стандартные грамматические ошибки.
Вот лучшие термины нашего "паноптикума": бензофильтр (топливный фильтр), косточки (стойки стабилизатора), дворники (щётки стеклоочистителя), голова (головка блока цилиндров), горшок (цилиндр), мозги (компьютер управления двс), кондей (кондиционер).
Вроде, для спецов всё и так понятно. Но бота этим тонкостям надо было обучить.
И вот, … ТАДАМ! Мы запустили ИИ, и нарекли его МастерMAX. Наш кибер-эксперт записывает клиентов в автосервис, знает названия популярных работ и запчастей. Идентифицирует авто по VIN. Подбирает артикулы и ищет цены у поставщиков! А те детали, которые подобрать не смог, раскидывает по отдельным полям CRM. И сотрудник уже работает не с сырым текстом, а с организованными данными.
МастерMAX ведёт диалог в режиме переписки, не загоняя клиента в жёсткие рамки кликов по меню. Поэтому, многие автовладельцы даже не понимают, что их консультирует бот.
В результате, пообщавшись с МастерMAX, клиенты авторизуются в 10 раз чаще. А конверсия в корзину у них больше в 8 раз. Длительность сеанса у таких юзеров увеличилась 2 раза.
То есть, помимо прямых конверсий, мы получили значимое улучшение поведенческих факторов.
Самое главное, что чат-бот мгновенно реагирует на вопросы клиентов, работает в режиме 24/7, и не требует обязательной авторизации. Даже если пользователь по итогам сессии не оставил контактов, мы фиксируем его пиксель. И теперь многое знаем о его потребностях. А дальше уже догоняем ремаркетингом в соцсетях и на других площадках.
Сейчас МастерMAX учится слушать и говорить. В перспективе подключим его к входящим звонкам, и обзвону клиентов по рекомендациям автосервиса.
Какую компанию выбрать? У кого есть подобный опыт - пишите. Свернуть