- Inventive Retail Group
- История
- Лица
- Пресса о нас
- Пресс-релизы
- Контакты
Пресса о нас
Inventive Retail Group – оператор розничных сетей, интернет-магазинов, дистрибутор и поставщик бизнес-решений в премиальном сегменте. Группа развивает омниканальную стратегию бизнеса. Розничные магазины группы – это точки продаж в четырех сегментах рынка: электроника, спорт, детские товары и фэшн.
13.04.2020
Мы слышим клиентов
Задача ритейла как сферы услуг – удовлетворить потребности и оправдать ожидания покупателя. Клиент должен остаться доволен продуктом, местом или оказанными ему услугами, чтобы впоследствии рекомендовать их другим. И если от дискаунтера потребители ждут только низкой цены, то от компаний, которые представляют мировые бренды на территории России, они рассчитывают получить высококлассное обслуживание.
Со все возрастающим желанием клиентов общаться в цифровых каналах объемы сообщений, обращений и запросов в компаниях увеличиваются. Бизнес получает огромное количество текстовых сообщений из разных каналов (e-mail, мессенджеры, соцсети и т.д.), к ним поступают результаты опросов покупателей.
До недавнего времени менеджеры по работе с клиентами Inventive Retail Group обрабатывали каждое обращение отдельно, и если не успевали на него ответить сами, то переадресовывали с пометкой в соответствующие департаменты. Вскоре стало очевидно, что ручная обработка постоянно увеличивающегося потока информации требует слишком много ресурсов.
Так же, но быстрее
В 2019 году компания Inventive Retail Group внедрила семантическую нейросеть, разработанную специалистами компании «ЛАНИТ Омни», и таким образом заметно упросила обработку обращений. Интеллектуальное решение в автономном режиме анализирует и классифицирует все текстовые сообщения и отзывы, которые касаются сетей магазинов под управлением Inventive Retail Group. Программа получает информацию из различных каналов коммуникаций, проводит семантический анализ сообщения и передает его в систему обработки обращений. В процессе обработки высказываний нейросеть определяет их тональность и присваивает им статус: «позитивное», «негативное» или «нейтральное».
Как только сообщение обработано, система информирует об этом соответствующее подразделение, и команда специалистов оперативно реагирует на запрос клиента. При этом сотрудники видят не только запрос конкретного человека с оценкой тональности сообщения, но и такие параметры, как продолжительность его участия в бонусной программе, историю покупок и предыдущие обращения в компанию. Это позволяет составить картину взаимодействия с каждым клиентом.
Несмотря на рост числа обращений более чем на 20%, использование нейросети позволило избежать расширения штата сотрудников. Ускорилась обработка запросов, на которые при необходимости сотрудники могли реагировать в режиме реального времени. Появилась возможность приоритизации заявок. В масштабах всей группы это заметная экономия времени и ресурсов.
Автоматизация процессов сбора и анализа информации позволила расширить список каналов получения данных. Если до внедрения системы сотрудники компании работали только с обращениями клиентов, поступившими с сайтов магазинов или из мессенджеров, то теперь нейросеть получает и обрабатывает все отзывы о компании, в том числе и те, что оставлены на сторонних ресурсах. В частности, не остаются без внимания комментарии с сервисов Google Maps, «Яндекс.Карты» и «2ГИС», из профильных форумов и сообществ. Анализировать такие массивы информации силами сотрудников сложно и дорого.
Тонкости понимания
Нейросеть постоянно самообучается, расширяя набор словоформ, спектр интонационных оттенков. На данный момент решение в автоматическом режиме с высокой точностью определяет суть сообщения, даже если имеет дело с языком социальных сетей. Сообщения изобилуют орфографическими ошибками, плохо построенными или неоконченными фразами, жаргонизмами, сокращениями и аббревиатурами.
Эмоциональные клиенты порой не стесняются в словах, в том числе и при выражении благодарности. Автоматическая обработка таких сообщений – задача нетривиальная: ненормативная лексика многозначна, одна и та же лексема может означать предельно широкий спектр оценок и эмоциональных состояний. Смысл таких выражений становится понятен только из контекста.
Вместе с тем поток заявок, помимо прямых вопросов, содержит и ценную для бизнеса информацию, которую зачастую непросто извлечь из сообщений. Так, одному клиенту не понравилось частое обращение к нему сотрудника зала, о чем он написал в отзыве. Однако из контекста выяснилось, что в салоне покупателю было жарко, поэтому любое обращение к нему раздражало. При ручной обработке такое сообщение было бы определено как негативное, однако нейросеть помогла выявить причину недовольства и быстро исправить ситуацию как в отношении этого посетителя, так и в самом салоне.
Что дальше?
Компания Inventive Retail Group работает в той нише, где искусственный интеллект еще долго не сможет заменить живого общения. Однако это большое подспорье в развитии компании. Нейросеть помогает классифицировать и анализировать обращения, а решение, построенное на ней, дает возможность выявлять несовершенство бизнес-процессов и проблемные места до возникновения репутационных рисков. Такой подход позволяет оценить качество работы сотрудников и степень удовлетворенности клиентов. Все это положительно влияет на бизнес в целом делая его конкурентным и современным.
Ругают или хвалят: как заставить информацию из отзывов работать на бизнес
В 60-70-х годах XX века, во времена научного романтизма, когда на нейросети и искусственный интеллект (AI, ИИ) возлагались большие надежды, популяризаторы науки убеждали, что компьютеры будут мыслить подобно человеку. В современном мире людям нужны не просто думающие машины, а интеллектуальные инструменты, которые сделают работу сотрудников более эффективной, а значит и выгодной для бизнеса. Сегодня мы видим, как нейросети и машинное обучение постепенно становятся неотъемлемой частью производственных процессов.Мы слышим клиентов
Задача ритейла как сферы услуг – удовлетворить потребности и оправдать ожидания покупателя. Клиент должен остаться доволен продуктом, местом или оказанными ему услугами, чтобы впоследствии рекомендовать их другим. И если от дискаунтера потребители ждут только низкой цены, то от компаний, которые представляют мировые бренды на территории России, они рассчитывают получить высококлассное обслуживание.
Со все возрастающим желанием клиентов общаться в цифровых каналах объемы сообщений, обращений и запросов в компаниях увеличиваются. Бизнес получает огромное количество текстовых сообщений из разных каналов (e-mail, мессенджеры, соцсети и т.д.), к ним поступают результаты опросов покупателей.
До недавнего времени менеджеры по работе с клиентами Inventive Retail Group обрабатывали каждое обращение отдельно, и если не успевали на него ответить сами, то переадресовывали с пометкой в соответствующие департаменты. Вскоре стало очевидно, что ручная обработка постоянно увеличивающегося потока информации требует слишком много ресурсов.
Так же, но быстрее
В 2019 году компания Inventive Retail Group внедрила семантическую нейросеть, разработанную специалистами компании «ЛАНИТ Омни», и таким образом заметно упросила обработку обращений. Интеллектуальное решение в автономном режиме анализирует и классифицирует все текстовые сообщения и отзывы, которые касаются сетей магазинов под управлением Inventive Retail Group. Программа получает информацию из различных каналов коммуникаций, проводит семантический анализ сообщения и передает его в систему обработки обращений. В процессе обработки высказываний нейросеть определяет их тональность и присваивает им статус: «позитивное», «негативное» или «нейтральное».
Как только сообщение обработано, система информирует об этом соответствующее подразделение, и команда специалистов оперативно реагирует на запрос клиента. При этом сотрудники видят не только запрос конкретного человека с оценкой тональности сообщения, но и такие параметры, как продолжительность его участия в бонусной программе, историю покупок и предыдущие обращения в компанию. Это позволяет составить картину взаимодействия с каждым клиентом.
Несмотря на рост числа обращений более чем на 20%, использование нейросети позволило избежать расширения штата сотрудников. Ускорилась обработка запросов, на которые при необходимости сотрудники могли реагировать в режиме реального времени. Появилась возможность приоритизации заявок. В масштабах всей группы это заметная экономия времени и ресурсов.
Автоматизация процессов сбора и анализа информации позволила расширить список каналов получения данных. Если до внедрения системы сотрудники компании работали только с обращениями клиентов, поступившими с сайтов магазинов или из мессенджеров, то теперь нейросеть получает и обрабатывает все отзывы о компании, в том числе и те, что оставлены на сторонних ресурсах. В частности, не остаются без внимания комментарии с сервисов Google Maps, «Яндекс.Карты» и «2ГИС», из профильных форумов и сообществ. Анализировать такие массивы информации силами сотрудников сложно и дорого.
Тонкости понимания
Нейросеть постоянно самообучается, расширяя набор словоформ, спектр интонационных оттенков. На данный момент решение в автоматическом режиме с высокой точностью определяет суть сообщения, даже если имеет дело с языком социальных сетей. Сообщения изобилуют орфографическими ошибками, плохо построенными или неоконченными фразами, жаргонизмами, сокращениями и аббревиатурами.
Эмоциональные клиенты порой не стесняются в словах, в том числе и при выражении благодарности. Автоматическая обработка таких сообщений – задача нетривиальная: ненормативная лексика многозначна, одна и та же лексема может означать предельно широкий спектр оценок и эмоциональных состояний. Смысл таких выражений становится понятен только из контекста.
Вместе с тем поток заявок, помимо прямых вопросов, содержит и ценную для бизнеса информацию, которую зачастую непросто извлечь из сообщений. Так, одному клиенту не понравилось частое обращение к нему сотрудника зала, о чем он написал в отзыве. Однако из контекста выяснилось, что в салоне покупателю было жарко, поэтому любое обращение к нему раздражало. При ручной обработке такое сообщение было бы определено как негативное, однако нейросеть помогла выявить причину недовольства и быстро исправить ситуацию как в отношении этого посетителя, так и в самом салоне.
Что дальше?
Компания Inventive Retail Group работает в той нише, где искусственный интеллект еще долго не сможет заменить живого общения. Однако это большое подспорье в развитии компании. Нейросеть помогает классифицировать и анализировать обращения, а решение, построенное на ней, дает возможность выявлять несовершенство бизнес-процессов и проблемные места до возникновения репутационных рисков. Такой подход позволяет оценить качество работы сотрудников и степень удовлетворенности клиентов. Все это положительно влияет на бизнес в целом делая его конкурентным и современным.
