Новая система на основе ИИ: от данных к действиям
Компания Wildberries продолжает активно развивать технологии искусственного интеллекта в сфере электронной коммерции. В рамках стратегии повышения качества обслуживания клиентов и оптимизации ассортимента, платформа запустила систему на основе ИИ для автоматического анализа миллионов отзывов о товарах, оставляемых покупателями ежедневно.
Новая система использует передовые методы обработки естественного языка (NLP), включая трансформеры и глубокое обучение, чтобы распознавать не только явные оценки — «хорошо», «плохо» — но и скрытые эмоции, контекстные нюансы и специфические жалобы. Например, ИИ может выявить, что покупатель недоволен не самим товаром, а его упаковкой, или что отзыв содержит скрытую рекомендацию, несмотря на низкую оценку.
Классификация отзывов: точность до деталей
Алгоритмы классифицируют отзывы по категориям: качество, доставка, соответствие описанию, размер, цвет, функциональность и т.д. При этом система способна определять повторяющиеся проблемы — например, если десятки покупателей жалуются на один и тот же дефект у товара от одного поставщика, система автоматически формирует уведомление для команды контроля качества и связывается с продавцом.
Это позволяет не только реагировать на инциденты, но и предотвращать их в будущем. Платформа теперь может выявлять скрытые паттерны: например, массовые жалобы на «слишком маленький размер» у одежды определённого бренда ведут к пересмотру описаний размерных таблиц или даже к временному снятию товара с продажи до уточнения данных.
Прозрачность для покупателей: краткие сводки вместо сотен текстов
Помимо этого, ИИ генерирует краткие сводки по каждому товару — «самые частые плюсы» и «основные минусы», которые теперь отображаются на страницах товаров в разделе «Отзывы». Это помогает потенциальным покупателям быстрее принимать решения, не просматривая сотни текстов.
Система также учитывает авторитетность отзыва — например, отзывы от покупателей с большим стажем и высокой активностью получают больший вес при формировании сводок. Такой подход снижает влияние фейковых или необъективных комментариев.
Прогнозирование трендов: ИИ как маркетолог
Технология также позволяет Wildberries прогнозировать тренды на основе анализа отзывов. Например, если в течение недели резко возрастает количество упоминаний слова «теплый» в отзывах на зимние куртки, система может рекомендовать увеличить закупки таких моделей или запустить рекламную кампанию.
Анализ запросов в отзывах помогает выявлять незадекларированные потребности: например, рост числа упоминаний «удобно для беременных» в отзывах на платья стал основанием для запуска отдельной категории товаров.
Результаты внедрения: снижение возвратов и рост лояльности
Внедрение ИИ-анализа отзывов стало одним из крупнейших проектов в области цифровой трансформации компании за последние годы. По предварительным данным, это позволило снизить количество возвратов на 18%, повысить удовлетворённость клиентов и ускорить реакцию на проблемы с качеством товаров на 40%.
Продавцы также отмечают улучшение взаимодействия с платформой: теперь они получают не просто жалобы, а структурированные рекомендации по улучшению продукции и сервиса.
Будущее: от анализа — к персонализации
Wildberries не планирует останавливаться на достигнутом — в ближайших планах — интеграция системы с чат-ботами для автоматического ответа на типовые вопросы покупателей и создание персонализированных рекомендаций на основе анализа отзывов конкретного пользователя.
Таким образом, Wildberries не просто использует ИИ, а строит на его основе новую экосистему взаимодействия между продавцами, покупателями и самой платформой — превращая отзывы из пассивного контента в активный инструмент улучшения бизнеса.
Наш новостной Телеграмм канал - DB Куперский