Цифровой помощник формирует релевантные предложения клиентам
Во время консультации помощник формирует для специалиста релевантное предложение на основе запроса клиента и внутренних справочников банка.
Результат не раскрыт.
ИИ в продажах — кейсы внедрения — страница 7
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.
Кейсы компаний — страница 7
Прогнозная аналитика и единая управленческая платформа
Внедрена система «Дельта BI»; после пилота и MVP она введена в промышленную эксплуатацию. Запущены прогнозные модели на основе машинного обучения.
Создано единое окно для управленческой аналитики; системой пользуются 87 сотрудников. Доступны аналитика продаж, строительного контроля, программ строительства, конкурентов, закупок и веб-аналитики.
ИИ-ценообразование в аптечной сети
В интернет-магазине запустили пилот динамического ценообразования на основе машинного обучения: система автоматически корректировала цены с учётом спроса, маржинальности и внешних факторов; ассортимент разделили на тестовые и контрольные группы SKU.
В тестовой группе рост продаж составил 60–172%, а рост валовой прибыли — 26–130%; после тестирования принято решение масштабировать решение на всю сеть.
Персонализация предложений и цен в программе лояльности
Система на основе ML и big data формирует персональные предложения, выбирает товары для скидки, размер кешбэка и скидки, затем анализирует результат и корректирует решения.
Персонализация предложений и цен в мобильном приложении; количественный эффект не раскрыт.
ИИ внедряется для автоматической корректировки розничных цен
Система динамического ценообразования автоматически меняет цены с учётом спроса, наличия товара, сезонности и цен конкурентов.
Измеримый результат не раскрыт.
Умный поиск «Иннова» помогает выбирать товары
Компания внедрила сервис на базе Yandex Search API и YandexGPT для поиска товаров по свободным запросам, уточнения характеристик и рекомендации релевантных моделей.
У пользователей сервиса конверсия добавления товара в корзину оказалась в несколько раз выше.
ML персонализирует маркетинговые предложения
Модели в FIS Campaign Manager прогнозируют отток и вероятность покупки, выбирают предложение, канал и время коммуникации.
По заявлению поставщика, конверсия после касания выросла с 1% до 1,4%, или на 40%, по всей линейке продуктов.
ML-скоринг автоматизирует оценку кредитного риска
Модель XGBoost рассчитывает вероятность дефолта клиента, а система автоматически одобряет продукт при минимальном риске просрочки и отсутствии стоп-факторов.
Количественный эффект не раскрыт.
ИИ сегментирует клиентскую базу и персонализирует предложения
Fun&Sun применяет ИИ для работы с большими данными, сегментации клиентской базы и формирования предложений с учётом предпочтений.
Количественный эффект не раскрыт.
AI-сервис рекомендует блюда и передаёт заказы в POS-систему
Рестораны используют food2mood: гость указывает вкусовые предпочтения и настроение, получает персональные рекомендации блюд и формирует заказ, который через интегрированный Telegram-помощник передаётся в POS-систему.
Сервис работает в 14 московских ресторанах, включая сеть из 10 точек; измеренный бизнес-эффект не раскрыт.
ИИ-анализ звонков и оптимизация рекламных расходов
Гибридный подход нейросетей и экспертов применён для анализа реальных звонков менеджеров, включая тональность, возражения и триггеры покупки, а также для оптимизации рекламного бюджета.
Поставщик сообщает об экономии 5,7 млн руб., снижении доли рекламных расходов до 2,3% и росте конверсии в сделку на 4,5%.
Цифровой сомелье подбирает вино из актуального ассортимента
Маркетплейс встроил экспертизу сомелье в Telegram-бота: модель учитывает запрос и предпочтения клиента, классифицирует характеристики вин и предлагает доступные на складе позиции.
В августе 2024 года 12% заказов оформлены после перехода из бота. За октябрь–декабрь пользователи сделали более 18,7 тыс. целевых переходов в каталог.
ИИ выявляет новых клиентов железнодорожной логистики среди МСП
ИИ-модели анализировали данные закупок и деловой активности предприятий Удмуртии и Башкортостана; затем была запущена цифровая платформа с расчётом стоимости и персонализированными условиями.
Количество новых клиентов выросло на 26% за полгода.
Алгоритмы динамически изменяют цены в реальном времени
Маркетплейс применяет алгоритмы динамического ценообразования в режиме реального времени.
Количественный эффект не раскрыт.
Алгоритмы формируют персональные рекомендации товаров
Маркетплейс применяет алгоритмы персонализации для рекомендаций товаров.
Количественный эффект не раскрыт.
Чат-бот ускоряет обработку лидов
Компания использует чат-бот для обработки входящих лидов.
Скорость обработки лидов увеличилась в 1,5 раза, эффективность отдела продаж выросла на 25%.
AI-ассистент обрабатывает обращения покупателей и показывает характеристики квартир
AI-ассистент опрашивает клиентов, показывает планировки и даёт характеристики квартир.
За первые три месяца ассистент полностью обработал 20% обращений покупателей и существенно снизил нагрузку на менеджеров.
Финансовый ассистент на базе YandexGPT
Запустил интеллектуального ассистента на базе YandexGPT для поиска финансовых решений, ответов на вопросы и взаимодействия с операторами.
Заявлено, что ассистент помогает пользователям быстрее находить подходящие финансовые решения; количественная оценка не опубликована.
Речевая аналитика для продаж
В дилерской сети внедрили речевую аналитику и использовали её для корректировки скриптов.
Доля продаж дополнительных продуктов в общем объёме выручки выросла с 3 до 20%.
ИИ-ассистент для первичных обращений клиентов
Внедрила ИИ-ассистента, который отвечает на типовые вопросы, квалифицирует лиды, подбирает объекты и передаёт подготовленного клиента менеджеру.
Конверсия ночных заявок выросла с 3% до 18%.
LLM/VLM-матчинг товаров в e-commerce
Внедрён пайплайн матчинга товаров с LLM для извлечения и сравнения атрибутов и VLM для сопоставления изображений.
Точность составляет 92–96%, полнота — 30–80% в зависимости от категории и качества данных; время обработки одной пары товаров на Nvidia A100 — 2–7 секунд.
ИИ для контроля качества обработки лидов
Внедрила нейросеть, которая анализирует диалоги менеджеров отдела продаж, проверяет соответствие речевому скрипту и выявляет ошибки.
Оперативная корректировка работы и повышение эффективности продаж заявлены; количественный эффект не раскрыт.
AI-агент для оптимизации рекламных кампаний и заказов доставки цветов
AI-агент через API Яндекс.Директа, Метрики и amoCRM разделил праздничный и повседневный спрос, перевёл обучение на оплаченные заказы, корректировал ставки, семантику и географию.
CPA снизился с 2600 до 1508 рублей, конверсия в оплату выросла с 0,7% до 1,8%, заказы в непраздничный период выросли в 2,3 раза; обучение кампаний сократилось до 2 дней.
Чат-бот генерирует дизайн ремонта для показа покупателю
Дообученная модель в чат-боте создаёт визуализацию квартиры до и после ремонта с учётом границ помещения и каталога реальной мебели; менеджеры показывают её клиентам.
Изображение создаётся примерно за полминуты.
Нейросети для размещения мебели в интерьере и создания рекламных материалов
Нейросети обучали размещать мебель в интерьере; также с их помощью создавали описания товарного фида и рекламные креативы.
Общая конверсия сайта выросла с 0,32% до 0,61%; ДРР товарной кампании снизилась с 28% до 21%. Атрибуция именно нейросетевым изменениям отдельно не раскрыта.
LLM-ассистент в поиске банковских сервисов и клиентских действий
Развили поиск по банковским сервисам до текстового интерфейса на базе LLM: система ищет релевантные статьи, формирует контекстный запрос и возвращает клиенту ответ со ссылками; диалоговая система поддерживает сценарии банковских действий.
Эксперимент с ChatGPT дал около 2К запросов и 1К клиентов в неделю. Исходный поиск после запуска достиг 150K запросов и 40K пользователей в неделю при среднем времени ответа не более 1 секунды; эти показатели относятся к поиску в целом.
ИИ-модели для CRM-кампаний по сберегательным и инвестиционным продуктам
Пул моделей используется в CRM-кампаниях на основе социально-демографических, транзакционных данных, кредитной истории, коммуникаций и продуктового владения клиента.
Количественный эффект не раскрыт.
Нейросети расшифровывают и анализируют звонки клиентов
В продажах применяются нейросети для расшифровки и аналитики клиентских звонков.
Измеримый результат не раскрыт.
Сценарное планирование долгосрочного управления клиентским портфелем
Алгоритм моделирует сценарии поведения активов на горизонте от трёх лет и рекомендует портфель и план действий для достижения финансовых целей клиента.
Количественный эффект не раскрыт.
Чат-боты встроены во взаимодействие с покупателями недвижимости
Чат-боты интегрированы в процесс взаимодействия отдела продаж с клиентами.
Коммерческий директор сообщила, что чат-боты ускоряют и повышают эффективность работы отдела продаж.