Превратите каждый контакт с покупателем в точку генерации прибыли
Собрали кейсы, в которых ИИ-агент не только качественно решает запрос клиента, но и работает на удержание и рост выручки
Где во входящих обращениях появляется выручка
Входящие обращения поступают каждый день, и в каждом из них ИИ-агент может проявлять проактивность, слышать клиента и повышать ценность контакта
Риск: начинает нервничать и отменяет
Агент: проверяет статус, предлагает решение и скидку на следующий заказ
Сохранение заказаРиск: прямая потеря выручки
Агент: выясняет причину, предлагает перенос доставки или замену
Спасённая выручкаРиск: потеря выручки и клиента
Агент: уточняет причину, помогает с возвратом и предлагает замену
Удержание клиентаРиск: негатив, уход, плохой отзыв
Агент: классифицирует проблему, делает возврат, предлагает компенсацию
Удержание клиентаКейсы применения GenAI в ритейле
С развитием генеративного ИИ бизнес может работать на выручку не только в сложных сценариях с контекстом клиента, но и в простых обращениях
Быстрый запуск RAG-бота с промо-механиками
- ИИ использует готовые источники информации для генерации ответов с помощью RAG (база знаний, сайт, CRM)
- После решения вопроса агент уместно напоминает про действующую акцию или промокод
- Промо-механика может быть разного уровня персонализации: от действующих массовых предложений до персональных по профилю клиента
ИИ-агент для решения вопросов по профилю клиента
- После решения запроса агент проактивно сообщает клиенту о возможности повысить уровень в программе лояльности, доступных бонусах или отложенных в корзине товарах
Проактивная работа с заказами
- Агент предотвращает негативный CX и проактивно связывается с клиентом, если доставка задерживается
- Согласовывает с клиентом сохранение доставки или её перенос, а также предлагает скидку на следующий заказ
Работа с жалобами клиента
- ИИ-агент регистрирует обращение, запрашивает фото, подбирает формат замены
- Если у клиента низкий процент возврата, то агент сокращает путь и оформляет автоматический возврат средств
Личный ИИ-консультант в чате для подбора товара и поддержки продаж
- Использует RAG для поиска по каталогу товаров, извлечения их характеристик
- Персонализирует общение, учитывая историю поиска, просмотров и покупок
- Делает оффер в момент вероятной конверсии
Copilot: где оператор остаётся главным
- ИИ-помощник оператора нужен там, где стоимость ошибки выше стоимости человеческого решения
Бесплатный аудит revenue-потенциала вашего ИИ-бота
Naumen предлагает провести бесплатный аудит вашего бота для поиска точек генерации выручки в сценариях
Что смотрим
- Какие FAQ-сценарии перевести в revenue
- Где GenAI даёт максимальную ценность
- Анализ CX: где бот отвечает, но не решает проблему
- Потенциал автоматизации без потери CSI
Что считаем
- Потенциальную выручку и эффекты
- Стоимость внедрения
Результат
Карта точек роста CX и набор сценариев — готовый пошаговый план старта