Авторизация
Сброс пароля
Как Al-анализ отзывов в е-commerce сократил ручную аналитику и ускорил реакцию на негатив
Заказчик: Один из крупнейших российских издательско-дистрибьюторских холдингов: более 30 лет на рынке, входит в топ-5 крупнейших издательств и топ-3 дистрибьюторов игрушек в России
Страница кейса/результат: https://osmi-it.ru/case/analysis/
Для одного из крупнейших издательско-дистрибьюторских холдингов мы создали AI-систему, которая собирает отзывы с маркетплейсов и других каналов в единый поток, автоматически определяет тональность и ключевые аспекты, выделяет риски и повторяющиеся проблемы и формирует управленческие отчёты.
Агентство-исполнитель кейса
1. Вводная задача от заказчика, проблематика, цели
Цель проекта — создать AI-агента, который автоматически анализирует отзывы о товарах с маркетплейсов, без ручной работы с отчётами выявляет проблемы и точки роста по ключевым критериям (логистика, упаковка, характеристики товара, сервис), формирует ответы в фирменном тоне бренда и эскалирует только критически важные и влияющие на репутацию случаи, напрямую повышая качество сервиса.
Задачи
- 1. Реализовать в AI-системе автоматическое выявление проблематики отзыва и оповещение о рисках.
- 2. Собирать отзывы из Ozon и Wildberries в один поток через API.
- 3. Автоматически определять тональность и критичность отзыва, извлекать ключевые факты (товар, причина/дефект, сроки, контекст), выявлять противоречия в тексте.
- 4. Генерировать отчёт по отзыву, на основе него автоматически выбирать эскалацию или автоответ.
- 5. Проанализировать бенчмарки отзывов, на основе анализа составить методологию ответов на комментарии.
- 6. Формировать персонализированные ответы в бренд-стиле.
- 7. Реализовать уведомление по e-mail ответственному менеджеру за категорию при срабатывании триггеров: в письме передавать данные об отзыве (карточка/заказ, текст, тональность, флаги рисков) и предложенный черновик ответа; добавить возможность финальной самостоятельной публикации менеджером в кабинете маркетплейса.
- 8. Ввести контроль отзывов по чувствительным кейсам и логирование для повышения качества продукта.
- 9. Вести контроль качества.
- 10. Обеспечить SLA по скорости обработки из дней в минуты.
- 11. Снизить долю ручной аналитики по отзывам до уровня не более 10%.
- 12. Ускорить подготовку регулярных отчётов по NPS/CSI, качеству товаров и сервису с недели до одного рабочего дня.
- 13. Увеличить количество выявляемых проблемных трендов и инсайтов по товарам и категориям.
- 14. Снизить возвраты, связанные с негативным клиентским опытом.
2. Описание реализации кейса и творческого пути по поиску оптимального решения
Этапы проекта
#1 Сбор данных
На этапе сбора данных была настроена система автоматического агрегирования отзывов из трёх основных источников — сайта, маркетплейсов и социальных сетей. Все новые и исторические отзывы регулярно подтягивались в единую базу, приводились к общему формату, очищались от дубликатов и ошибок, что обеспечивало целостность и сопоставимость данных для последующего анализа.
Мы выстроили единый контур работы с фидбэком. Сначала объединили отзывы из Ozon и Wildberries в общий поток и развернули поверх него LLM-ядро для разметки тональности и извлечения ключевых фактов из отзывов, которые напрямую влияли на удовлетворенность сервисом.
Система способна обрабатывать до 1000 отзывов в час и состоит из 2 связанных потоков:
1.Основной workflow (анализ и ответ)
Обрабатывает входящие отзывы. Определяет их эмоциональную окраску, выделяет ключевую тему и противоречия, несоответствия, минусы/плюсы, уровень уверенности отзыва и тональность.
2.Workflow оценщика качества
Каждый отзыв автоматически сопоставляется с методологией, разработанной нашими аналитиками по best practice. По контексту система отбирает четыре наиболее близких примера (по косинусному сходству эмбеддингов), а AI-агент формирует итоговый ответ в фирменном тоне бренда. Логика генерации ответа учитывает: приветствие и эмпатию, упоминание сути отзыва пользователя, пояснение, благодарность клиенту, вежливое закрытие, неудовлетворенность качеством, брак, etc.
Чувствительные отзывы передаются ответственному менеджеру по электронной почте для ручной обработки. Флаг устанавливается, если по контексту ИИ-агент понимает, что в отзыве есть один / несколько смысловых критериев.
Для команды мы предусмотрели логирование всех операции для мониторинга качества, чтобы поддерживать предсказуемую скорость обработки и обеспечивать устойчивый рост метрик карточек в частности и клиентского сервиса в целом.
#3 Интеграция в CRM и отчётность
На этапе интеграции результаты анализа в режиме, близком к реальному времени, поступали в Bitrix24, где на основе размеченных данных формировались отчёты и дашборды для маркетинговых, продуктовых и операционных команд. Дополнительно были настроены сценарии оперативной работы с негативом: автоматические уведомления и постановка задач ответственным сотрудникам, контроль сроков реакции и закрытия инцидентов, что позволило сократить время обработки критичных обращений и сделать процесс более управляемым и прозрачным.
3. Результаты сотрудничества
Решение снижает долю ручной аналитики, ускоряет подготовку отчётов и реакцию на негатив, помогает точечно дорабатывать продукт и сервис и повышать качество клиентского опыта.
- Доля ручной аналитики
- Было: 80–90% Стало: ≤10%
- Время на подготовку отчёта
- Было: Неделя Стало:8–12 часов
- Количество выявленных проблемных трендов в месяц
- Было: 2-4 Стало: +40%
- Скорость реагирования на негатив
- Было: До 7 дней Стало: До 24 часов
- Снижение возвратов по негативу
- Было: N/A Стало: 9%
- Время на обработку отзывов
- Было: 1-2 дня Стало:
4. Заключение
Решение обладает возможностями, которые легко масштабируются и на другие бизнесы.
Единый агрегатор отзывов
Сбор и объединение отзывов с сайта, маркетплейсов и социальных сетей в единую базу для дальнейшего анализа.
Глубокий анализ по ключевым критериям
Каждый отзыв автоматически разбирается по нужным бизнесу критериям — цене, качеству, упаковке, функциональности, удобству, удовлетворённости.
Оценка тональности по аспектам
Модель определяет позитивную, негативную или нейтральную тональность по каждому аспекту отдельно и отмечает, каких тем отзыв не касается. Такой анализ позволяет бизнесу видеть не просто «общий NPS», а конкретно понимать, что людям нравится, что раздражает и какие зоны остаются неосвещёнными — независимо от продукта или услуги.
Выявление проблемных и точек роста
Система помогает находить повторяющиеся проблемы и точки роста по товарам, услугам и категориям без ручной выборки и подготовки отчётов.
Сокращение ручной аналитики и высвобождение ресурсов
Основная рутина по разбору отзывов уходит в автоматизацию, доля ручной аналитики снижается до единиц процентов.
Быстрые управленческие отчёты
Вместо недельного ожидания сводок данные по качеству продукта и сервису обновляются в течение нескольких часов.
Управление репутацией в режиме «почти онлайн»
Скорость реагирования на негативные отзывы сокращается с нескольких дней до суток.
Снижение возвратов и операционных потерь
Аналитика по причинам недовольства позволяет точечно дорабатывать продукт, сервис, упаковку и коммуникации.
Интеграция с CRM и отчётной инфраструктурой
Результаты анализа передаются в CRM и существующие дашборды, архитектура решения позволяет подключать любую систему.
Единый AI-контур обработки отзывов с маркетплейсов
Сбор отзывов с Ozon и Wildberries в единый поток, автоматическое определение тональности, критичности и ключевых фактов (товар, дефект, сроки, контекст).
Умная маршрутизация: автоответ / эскалация
По каждому отзыву система формирует отчёт и решает, отправить автоответ или эскалировать менеджеру, а чувствительные кейсы (угрозы, безопасность, массовый брак, высокий негатив, низкая уверенность модели) автоматически передаются ответственным.
Автоответы по методологии и best practices бренда
AI-агент подбирает похожие примеры и генерирует финальный ответ: приветствие, эмпатия, пересказ сути, пояснение, благодарность, корректное закрытие, с учётом типа негатива (брак, качество и т.п.).
Агентство-исполнитель кейса