Чат-бот на базе
искусственного интеллекта

Изображение сайта Tablo.top

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.

Изображение сайта Tablo.top

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
Изображение чат бота Tablo AI

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

  1. Чат-бот сократил время поиска и оформления заказа в несколько раз
  2. Фокус на функциях важнее, чем сложные интерфейсы — главное, чтобы инструмент был удобным
  3. 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

Изображение таблицы среднего времени до получения подходящего результата

Точность поиска (процент успешных запросов):

88%

Изображение таблицы точности поиска

Все сайты (и мы не исключение) используют cookies, поэтому просто нажмите на кнопку.