Каждый раз, когда H&M выпускал новую онлайн-коллекцию, служба поддержки была перегружена. Покупатели писали тысячи вопросов про размеры, наличие, доставку, в результате чего среднее время ожидания превышало четыре минуты, а количество брошенных корзин увеличивалось. Затраты на персонал продолжали расти, даже несмотря на то, что показатели удовлетворенности упали ниже 80%.
Решением стал ИИ-агент, который отвечает вместо людей на типовые вопросы — круглосуточно и на 32 языках, а сложные вопросы передаёт оператору.
Как устроен H&M Virtual Assistant
H&M Virtual Assistant обучен на 10 миллионах реальных обращений в поддержку. Это не бот с кнопками «выберите тему», он понимает обычный текст. Покупатель пишет «хочу платье на корпоратив, небольшой бюджет, я невысокая» — агент задаёт уточняющие вопросы, проверяет наличие и показывает подборку с фото.
При этом агент подключён к складским данным в реальном времени: он знает, что есть в наличии прямо сейчас. Если вопрос сложный или покупатель явно расстроен — диалог передаётся живому сотруднику вместе с историей переписки, чтобы клиенту не пришлось объяснять всё заново.
Трёхмесячный пилот запустили в Скандинавии. По данным DigitalDefynd, агент стал правильно понимать вопросы покупателей в 92% случаев. После этого его запустили в 69 странах.
Итог:
- Медианное время ответа сократилось до 40 секунд
- Показатель решения проблем при первом обращении вырос до 88%
- Процент отказов от покупок из-за вопросов о размерах снизился на 12%
- Покупатели, взаимодействовавшие с ассистентом, совершали покупки на 18% чаще, чем те, кто этого не делал
- Нагрузка на колл-центр сократилась на 40%.
По данным ResearchGate, более 70% обращений закрываются без участия оператора, расходы на поддержку снизились примерно на 30% в год, а онлайн-продажи выросли на 15–25%.
Почему время ответа — это напрямую деньги
Когда покупатель пишет «есть ли это в Казани в размере М», у него есть примерно 5–10 минут терпения. Если ответа нет, он закрывает вкладку и идёт к конкуренту.
Fashion-сети с 50–200 магазинами по России часто держат 2–5 операторов на весь поток обращений. Это означает ответ через 20–40 минут днём и полное молчание ночью, в выходные и праздники. При этом у сети могут быть магазины от Калининграда до Владивостока, и в каждом часовом поясе покупатели пишут в разное время.
Три типа вопросов занимают большую часть этого потока: «есть ли товар в моём городе», «где мой заказ», «как вернуть». Все три можно автоматизировать.
Как TextBack Retail AI решает эту задачу
Retail AI — ИИ-агент для ритейла на базе платформы TextBack. Он работает в Telegram, MAX, WhatsApp, ВКонтакте и в виджете на сайте, отвечает покупателям 24/7, разгружает поддержку и помогает не терять продажи.
Агент проверяет наличие, показывает подборки с фото из вашего каталога, отвечает на типовые вопросы по доставке и возврату. При необходимости переключает диалог на оператора.
Интегрируется с вашим стеком: 1С-Битрикс, МойСклад, RetailCRM и другим системам, а также с XML/JSON-фидом.
Если интересно, как это будет работать в вашем бизнесе — напишите нам.
FAQ
Что если агент не знает ответа на вопрос? Он честно говорит, что не может помочь, и предлагает переключиться на оператора. Диалог передаётся с историей переписки, покупателю не нужно объяснять ситуацию заново.
Агент работает только в рабочее время? Нет — круглосуточно. Это один из главных плюсов: ночные и выходные обращения закрываются без дополнительных затрат на персонал.
