Как Decathlon автоматизировал 70% запросов клиентов через LLM-ассистента с доступом к заказам

«Декабот» от Just AI оформляет заказы, проверяет наличие товаров и обрабатывает возвраты без участия операторов. Ключевое отличие от обычных чат-ботов — прямая интеграция с системами управления заказами Decathlon.

Что не работало раньше

Decathlon получал тысячи обращений ежедневно:

Проверка наличия товара в конкретном магазине
Оформление заказов с самовывозом
Возвраты и условия доставки
Консультации по характеристикам спорттоваров

Операторы контакт-центра не справлялись с растущим потоком. Нанимать новых было дорого и медленно — обучение занимает недели, текучка высокая.

Что изменили

Just AI развернул виртуального ассистента на базе генеративной языковой модели с двумя критичными возможностями:

1. Доступ к backend-системам в реальном времени

Бот не просто отвечает из базы знаний — он напрямую запрашивает данные из систем Decathlon:

Проверяет остатки товаров на складах
Оформляет заказы с привязкой к аккаунту клиента
Резервирует товары для самовывоза
Инициирует процесс возврата

2. Контекстный диалог вместо дерева скриптов

LLM понимает естественный язык — клиент может спросить «есть ли кроссовки 42 размера в Москве на Тверской», и бот поймёт все параметры из одного сообщения. Типичные правиловые боты требовали бы четыре отдельных вопроса.

Что получили

После внедрения:

50–70% стандартных запросов обрабатываются без операторов
Операторы переключились на сложные кейсы — претензии, нестандартные ситуации, консультации по подбору экипировки
Скорость обработки простых запросов выросла — бот отвечает мгновенно, не ставит в очередь

Решение масштабируется линейно: +10 000 обращений в день = +0 операторов. Для сравнения: традиционный контакт-центр требует ~1 оператора на каждые 50–80 обращений в смену.

Для кого это применимо

Подход работает для ритейла с высоким объемом типовых запросов:

Маркетплейсы (статусы заказов, возвраты, наличие)
Сетевая розница с онлайн-заказами
Службы доставки (отслеживание, изменение адреса)

Критично: ROI зависит от качества интеграции с backend. Готовый SaaS-бот без доступа к вашим системам даст в 3–4 раза меньше автоматизации — он сможет только отвечать из FAQ, но не оформлять заказы.

Технологический стек: генеративная LLM (вероятно, GPT-3.5/GPT-4 или YandexGPT через Just AI), API-интеграции с системой управления заказами, омниканальный интерфейс (сайт, мобильное приложение, мессенджеры).

Источник: https://just-ai.com/success-stories/dekatlon

Как Decathlon автоматизировал 70% запросов клиентов через LLM-ассистента с доступом к заказам

Похожие статьи

Поделиться в соц. сетях

Комментарии