Примеры применения искусственного интеллекта в отделе продаж: обработка обращений, анализ звонков и рекомендации менеджерам. Кейсы российских компаний показывают, как меняется работа с клиентами и какие результаты опубликованы.
Кейсов внедрения: 274.
В текущем пилоте ИИ подбирает блюда из меню с учетом предпочтений гостя, требований по БЖУ, диеты, настроения и бюджета, а также поддерживает рекомендации официанту и допродажи.
Количественный эффект не раскрыт.
ML-алгоритм учитывает историю действий пользователя на сервисе, включая просмотренные объекты, избранное, сохранённые запросы и выбранные фильтры, в сценарии заявки на обратный звонок.
После обновления алгоритма число заявок на обратный звонок выросло на 13%.
После оплаты билета система получает контекст поездки через Kafka, подбирает и ранжирует отели для нужного города и дат, используя MongoDB и ClickHouse.
Работающую первую версию запустили на живом трафике за пять недель вместо оценочных 4–6 месяцев на создание полноценной ML-платформы.
AI-хостес принимает звонки, бронирует столики, предлагает дополнительные услуги и отправляет гостям автоматические напоминания.
Заявлены возврат 240 тыс. рублей в первый месяц и снижение числа неявок на 30%.