Шаги реализации:
Сбор данных о поведении клиентов из CRM, логов.
Построение модели churn prediction на основе AI.
Интеграция модели с маркетингом для формирования предложений.
Тестирование и оптимизация модели.
Рекомендации: использовать решения для предсказания оттока, например, Customer.io.
Идея 9. Автоматизация обработки возвратов с ИИ
Оформление возврата товара – трудоемкий процесс, который можно автоматизировать. Система на базе ИИ анализирует заявки на возврат и классифицирует их на основании причины, типа товара, профиля клиента, предыдущих обращений. Для каждого случая автоматически принимается решение – предложить скидку, компенсацию, замену товара, возврат денег.
Это позволяет в разы сократить ручную обработку, ускорить процедуру для клиентов, снизить нагрузку на поддержку. ИИ обеспечивает персонализацию решения с учетом потребностей каждого клиента. Автоматизация возвратов сокращает издержки на 15–20% при росте лояльности.
Шаги реализации:
Сбор данных о возвратах, профилях клиентов, продуктах.
Разработка модели классификации заявок на возврат на базе AI.
Интеграция модели с процессом обработки возвратов.
Тестирование и оптимизация модели.
Рекомендации: привлечь data science специалистов для построения моделей машинного обучения.
Идея 10. Автоматизация разрешения конфликтных ситуаций
В работе интернет-магазинов неизбежно возникают конфликтные ситуации – претензии по качеству, срывы сроков доставки и др. Разрешение таких проблем занимает много времени. ИИ помогает оптимизировать этот процесс за счет автоматического анализа диалогов с клиентами в чатах, соцсетях, по телефону.
Система оценивает эмоциональный фон обращения, выделяет ключевую претензию, подбирает из базы варианты ответов. В сложных случаях ИИ подключает оператора. Это экономит до 30% рабочего времени поддержки, ускоряет решение проблем для клиентов.