TDI Group

Рубрика: Внедрение ИИ

  • AI-поиск: для eCom и не только

    AI-поиск: для eCom и не только

    AI-поиск: для eCom и не только

    Направление

    Внедрение ИИ

    AI-поиск превращает строку поиска в главный канал продаж. Корпоративный поиск делает знания компании доступными мгновенно. Бизнес выигрывает дважды: клиенты получают бесшовный персонализированный опыт, а сотрудники — быстрый доступ к информации и инструментам для эффективной работы.

    AI-поиск в eCom, банках и телекоме: драйвер роста выручки

    Поиск становится главным каналом конверсии в online, а для корпоративной среды — основой управления знаниями и процессов. AI-технологии радикально меняют обе эти сферы.

    В интернет-торговле и на крупных продуктовых площадках поиск давно перестал быть вспомогательной функцией. Сегодня именно он определяет, купит ли клиент товар или уйдет к конкуренту. Цифры впечатляют:

    • пользователи поиска формируют до 60 % выручки, хотя составляют лишь около 20 % трафика;
    • конверсия в этой аудитории в 6–7 раз выше средней, а внедрение AI-поиска удваивает результат по сравнению с традиционным Keyword-подходом.

    AI-поиск понимает смысл запросов даже при опечатках или сленге, формирует персонализированную выдачу с учетом истории покупок и поведения клиента, может выступать в роли online консультанта в формате чата. Такой поиск превращается в первую линию поддержки — можно получить ответы на вопросы о товарах, акциях и условиях обслуживания. Bounce Rate снижается до 80% благодаря отсутствию «нулевых результатов», а средний чек растет за счет рекомендаций и кросс-продаж.

    Коммерческий эффект очевиден:

    • рост выручки за счет высокой конверсии;
    • повышение среднего чека;
    • удержание клиентов через персонализацию;
    • инсайты для компании по спросу на ассортимент на основе анализа поисковых запросов.

    Корпоративный поиск на основе GraphRAG: знания компании в одном окне

    Внутри организации проблема не менее критична — разрозненные базы знаний. Документы, шаблоны, архивы, CRM, Confluence, ERP, 1С — сотрудники тратят часы на поиск информации. Это снижает скорость адаптации персонала, усложняет поддержку клиентов и замедляет процессы.

    Корпоративный поиск решает задачу единым интерфейсом: вместо десятков систем сотрудник получает точный ответ в формате чата, собранный из разных источников. Система индексирует документы (PDF, Word, Excel), анализирует данные в таблицах, генерирует комплексные ответы и дообучается на терминологии компании.

    Примеры использования:

    • бэк-офис — быстрый поиск по архивам документов и договорам = снижение трудозатрат и ускорение адаптации сотрудников;
    • офисы продаж — доступ к ключевым данным о товарах и процессах = рост конверсии и NPS благодаря скорости и качеству консультаций;
    • IT и HelpDesk — поиск по базам знаний и задачам = повышение корпоративного Governance в процессах и снижение нагрузки на поддержку.
  • Omni-канальная AI-платформа для клиентского сервиса

    Omni-канальная AI-платформа для клиентского сервиса

    Omni-канальная AI-платформа для клиентского сервиса

    Направление

    Внедрение ИИ

    В банках и ретейле отсутствие централизированной CX-инфраструктуры ведет к тому, что управление ключевыми метриками вроде NPS, CSAT или SLA-процессов превращается в почти невыполнимую задачу. Проблемы в компаниях замечают слишком поздно, когда ущерб клиентскому опыту уже нанесен. В результате растут издержки, падает удовлетворенность и снижается лояльность, а это прямые потери для бизнеса.

    Решением становится переход к новой модели управления клиентским опытом, где обратная связь и данные о взаимодействии собираются и анализируются мгновенно.

    Мы внедряем AI-платформу SatisfAI, которая позволяет не только фиксировать эмоции и качество обслуживания в реальном времени, но и интегрироваться со всеми каналами — от мобильного приложения до голосовых сервисов и мессенджеров. Это обеспечивает единый взгляд на клиента и прозрачность ключевых KPI.

    Платформа SatisfAI объединяет аналитику, автоматизацию и персонализацию сервиса:

    • сбор и анализ обратной связи в реальном времени;
    • AI-оценка звонков, аудио и видео;
    • интеграция с любыми каналами: приложение, Web, голос/IVR, Email, мессенджеры;
    • API-интеграция с CRM, антифрод-системами и уведомлениями;
    • безопасность: On-premise или приватное облако, шифрование, аудит, поддержка ПДн;
    • автоматизация процессов: умная эскалация, Fallback-логика, непрерывное AI-обучение.

    Результат для бизнеса очевиден. Компания получает циклы обратной связи в реальном времени, быстрее решает проблемы, оптимизирует затраты и получает возможность персонализировать сервис в масштабе. Клиентский опыт перестает быть затратной статьей и превращается в источник роста — через повышение лояльности, кросс-продажи и удержание клиентов.

  • AI контент-менеджер

    AI контент-менеджер

    AI-контент-менеджер

    Направление

    Внедрение ИИ

    Современный e-commerce требует качественного и структурированного контента, который напрямую влияет на конверсию и доверие покупателей. Однако именно управление контентом сегодня является одной из самых сложных задач для онлайн-ретейла.

    Общая проблема на рынке — неунифицированные данные и отсутствие Data Governance. Во многих e-commerce и ретейл-компаниях нет зрелой практики Data Governance, что приводит к серьезным затруднениям:

    • разрозненные источники — данные о товарах поступают из разных систем и не совпадают по структуре;
    • неунифицированные форматы — характеристики, названия и идентификаторы товаров отличаются даже внутри одной категории;
    • ошибки и дубли — отсутствие единых правил валидации ведет к некорректным карточкам товара и усложняет поиск;
    • сложность масштабирования — ручная работа становится «бутылочным горлышком» при росте каталога и увеличении ассортимента.

    В результате бизнес теряет продажи, время и деньги на наполнение каталога, исправление ошибок, работу с рекламациями от клиентов и даже судебные дела. А пользователи сталкиваются с неполными или недостоверными описаниями товаров, теряя доверие к магазинам.

    Сложность нашего проекта

    В нашем проекте потребовалось выстроить полный флоу создания и обогащения карточек товаров для крупного маркетплейса, чтобы:

    • поддерживать до 13 000 категорий товаров с уникальными шаблонами и характеристиками;
    • соблюдать кастомные правила по компиляции и преобразованию данных;
    • исключать ошибки и дубли при загрузке;
    • обеспечивать точность поиска характеристик не ниже 95 %;
    • обрабатывать до 25 000 карточек товаров в месяц;
    • учитывать до 200 изменений в структуре данных ежемесячно.

    Мы разработали решение на базе подхода Data—as—a—Service — облачное решение для онлайн-ретейла, которое обеспечивает высокоточную обработку больших массивов данных и автоматизацию контентных процессов.

    Как это работает: специалист загружает Excel-таблицы со списком товаров, который должен появиться на сайте, а сервис online отдает по API или в требуемом формате контент для карточек товара на витрину маркетплейса или интернет-магазина.

    Функциональные возможности:

    • поддержка регулярного парсинга источников данных;
    • точный поиск по исходным данным в сложносоставных запросах;
    • унификация и преобразование исходного контента и характеристик товаров под заданный формат;
    • индивидуальная настройка логики и правил заполнения;
    • заполнение шаблонов по данным из массива в 30 млн записей;
    • высокая скорость адаптации к изменениям;
    • нормализация и валидация данных и контента;
    • автоматизация всего пайплайна.

    Наше решение:

    чтобы устранить хаос и построить устойчивую архитектуру данных, мы применили связку: «Поиск + Knowledge Graph + LLM»:

    • Knowledge Graph связывает все данные о товарах, категориях, брендах и характеристиках в единую семантическую сеть;
    • LLM обеспечивает интеллектуальное заполнение пропусков, сопоставление характеристик и выстраивание контекста между источниками;
    • автоматическая нормализация через граф снижает количество ошибок и дублирование;
    • гибкая логика управления данными помогает внедрить единые правила даже при отсутствии формализованной политики Data Governance у заказчика;
    • алгоритмический поиск с применением LLM обеспечивает понимание сложносоставных запросов — система находит нужные товары даже при нестрогих формулировках и сложных комбинациях характеристик.

    Результат:

    • крупный маркетплейс получил высокоточную обработку данных в режиме-online;
    • появилась возможность масштабировать каталог без потери качества и продаж, связанной со скоростью наполнения каталога;
    • стоимость формирования одной карточки товара снизилась в несколько раз.

    Проект «AI контент-менеджер» показал, что даже в условиях отсутствия зрелой практики Data Governance можно выстроить эффективную систему управления данными, которая превратит хаос в конкурентное преимущество.

    Где еще можно применить этот подход:

    • в бухгалтерии и финансах (для формирования регулярных отчетов);
    • в аналитике продаж и CRM;
    • в юридическом департаменте и рекламациях, других функциях организации.