Чат-бот на базе
искусственного интеллекта
Клиент
АО «ЗАСЛОН» — российская инженерная компания, разработчик и производитель авиационного, морского и сухопутного вооружения, а также решений в сфере IT и приборостроения. Научно-технический центр «ЗАСЛОН» разрабатывает и поставляет автоматизированные системы управления, программное обеспечение и IT-решения для работы с электронными компонентами.
Контекст
С 2022 года российский рынок электронных компонентов столкнулся с серьёзными вызовами: импортная продукция стала менее доступной, а традиционные методы поиска и заказа комплектующих — сложными и неэффективными. В ответ на это «ЗАСЛОН»запустил маркетплейс Tablo.top, ориентированный на инженеров и технологов. Однако пользователи столкнулись с рядом сложностей при поиске и подборе необходимых компонентов.
Задача
Инженеры испытывают трудности с поиском нужных компонентов в каталогах интернет-магазинов. Им приходится оперировать сложными техническими характеристиками, сравнивать аналоги и работать с неинтуитивными фильтрами. Было необходимо создать инструмент, который упростит этот процесс и позволит находить компоненты быстрее и удобнее.
Решение
Мы разработали чат-бот на базе искусственного интеллекта, который:
- Полностью заменяет стандартный интерфейс интернет-магазина
- Упрощает поиск комплектующих
- Позволяет оформлять заказы напрямую в чате
Благодаря чат-боту процесс поиска стал гораздо проще: достаточно описать нужный компонент своими словами, и система мгновенно подберёт подходящие варианты.
Функциональность чат-бота
- Поиск товаров по характеристикам, ключевым словам и парт-номерам
- Проверка наличия и цен
- Добавление в корзину и оформление заказа
- Выставление счёта и получение отгрузочных документов
- Персонализированные рекомендации на основе истории запросов
Как это работает
Чат-бот интегрирован с маркетплейсом Tablo.top через API и построен на базе Langchain. Он использует
- Семантический поиск, который понимает даже неточные запросы
- Алгоритм Левенштейна для исправления ошибок в названии компонентов
- Анализ данных для рекомендаций альтернативных товаров
Точность ответов чат-бота — 85%, что означает, что в большинстве случаев пользователь получает релевантный результат без дополнительных уточнений.
Результаты
- Чат-бот сократил время поиска и оформления заказа в несколько раз
- Процент успешных заказов через бота увеличился на 30% по сравнению с традиционным интерфейсом
- Телеграм оказался эффективной платформой: стоимость привлечения пользователей в этом канале ниже, чем у классического интернет-магазина
Выводы
Чат-боты могут стать достойной альтернативой традиционным e-commerce решениям, особенно в B2B-сегменте, где скорость и точность поиска критически важны. Наши ключевые инсайты
- Чат-бот сократил время поиска и оформления заказа в несколько раз
- Фокус на функциях важнее, чем сложные интерфейсы — главное, чтобы инструмент был удобным
- Гибкость и адаптация — проекты редко идут строго по плану, важно быстро реагировать на изменения и улучшать продукт на основе обратной связи
Метрики
Количество уникальных пользователей чат-бота (в месяц):
~ 200 пользователей
Количество уникальных пользователей на сайте (в месяц):
~ 2500 пользователей
Среднее количество запросов на пользователя за сессию:
4,68 запросов
(1 исходящее + 1 входящее сообщения)
Конверсия из поиска через чат-бота в «положить в корзину» составила:
3+%
однако тут не учтены переходы по ссылкам, которые присылал чат бот
Среднее время до получения подходящего результата (сколько отвечает бот):
в среднем 4 секунды
Точность поиска (процент успешных запросов):
88%
