Проектирование интеллектуальной системы заказов и клиентского опыта для кондитерской «Каманд»
Тип бренда: Кондитерская и кондитерская
Название бренда: Каманд
Услуги Нетаника: Искусственный интеллект, автоматизация заказов, качество обслуживания клиентов, интеллектуальные системы и т. д. SEO местный
Технический менеджер по инфраструктуре и объекту: Навид Замани
Менеджер проекта и графический дизайнер: Сохаил Мотагиния.
Умная система заказов для кондитерской «Каманд»
«Каманд» — кондитерская, специализирующаяся на свежих продуктах, тортах для особых случаев, сладостях ручной работы и специальных заказах. По мере увеличения количества клиентов и разнообразия заказов потребовался более регулярный процесс управления отношениями с клиентами. Значительная часть заказов поступала через звонки, мессенджеры и социальные сети, в результате чего информация о клиенте, времени доставки, типе товара и деталях заказа разбрасывалась по разным каналам. Проблема заключалась не просто в размещении заказа; Клиент ожидал, что сможет быстро задать вопросы о продуктах, получить подходящее предложение и оформить заказ без долгих поисков. Нетаник для аркана Интеллектуальная система заказов и опыт работы с клиентами разработали, что за счет объединения искусственного интеллекта, автоматизации и данных о клиентах путь коммуникации от первого вопроса до размещения заказа был более последовательным.
Основная проблема аркана
В таких отраслях, как кондитерская, многим клиентам требуется консультация перед покупкой, и такие вопросы, как выбор продукта, необходимое количество, вкус, вес, повод и время доставки, считаются естественной частью процесса продаж. Если отвечать на все эти вопросы вручную, то с увеличением объема сообщений будет оказываться большее давление на отдел продаж или персонал по сбору платежей. С другой стороны, короткие и безличные ответы могут лишить возможности построить лучшие отношения с клиентом. Поэтому Каманду требовалось решение, которое бы увеличило скорость отклика, но при этом сохранило бы человечность и интимность бренда конфет.
Цель проектирования системы
Целью проекта было не создание универсального чат-бота, способного ответить на несколько распространенных вопросов, а создание интерактивного опыта, который мог бы упростить часть процесса покупки для клиента. Система должна знать информацию о продукте, условиях заказа, времени подготовки и часто задаваемых вопросах, а также предоставлять соответствующие ответы, исходя из потребностей клиентов. В более сложных заказах система должна иметь возможность собирать информацию и готовить запрос для проверки человеком. Таким образом, вместо того, чтобы исключить человеческое общение, искусственный интеллект вошел в процесс как слой, упрощающий это общение.
Рекомендуемая внутренняя ссылка: «Решения искусственного интеллекта для бизнеса» → страница Netanik AI Services.
Интеллектуальная архитектура обслуживания клиентов
Архитектура этого Умная система заказов Он был разработан таким образом, чтобы клиент мог пройти относительно плавный путь от первого взаимодействия до этапа регистрации запроса. Основная информация о продуктах и услугах Kamand была помещена в структурированную базу знаний, и модель искусственного интеллекта использовала эту информацию для ответа. В разделе заказа была собрана необходимая информация, такая как товар, количество, желаемая дата и тип запроса, чтобы команда Kamand могла иметь более полную информацию без повторного поиска сообщений. Эта структура также обеспечила необходимую основу для развития большего количества возможностей в будущем.
Информационный слой о продукте
Первой частью системы была база данных продуктов, которая включала характеристики, категории, описания, условия заказа и сопутствующую информацию каждого продукта. Эти данные должны оставаться структурированными и актуальными, чтобы ИИ мог генерировать ответы на основе реальной информации о бренде. В случае изменения продукта или условий продаж информация в базе знаний также должна обновляться, чтобы система не использовала старую информацию. Такая структура заставляет ИИ реагировать на основе данных, предоставленных бизнесом, а не на догадках.
Уровень взаимодействия с клиентами
Второй уровень был связан с диалоговым взаимодействием и отвечал за получение запроса клиента в форме естественного языка. Вместо того, чтобы выбирать несколько сложных вариантов, клиент мог просто объяснить свою потребность, а система подсказывала правильный путь в соответствии с доступной информацией. Если бы запрос был простым, ответ мог бы быть дан напрямую, а если бы он требовал дальнейшего изучения, разговор переходил бы на следующий этап. В этой модели технологии отодвигаются на второй план, а качество обслуживания клиентов остается естественным.
Искусственный интеллект в процессе заказа
Важной частью проекта было использование искусственного интеллекта для понимания намерений клиента, а не просто для распознавания слов в сообщении. Например, клиент может сказать: «Мне нужен вариант стиля для вечеринки по случаю дня рождения примерно на двадцать человек» и ожидать, что система сначала поймет его потребность, а затем предложит подходящие варианты. Такое взаимодействие требует объединения информации о продукте с диалоговым контекстом и может сделать процесс покупок более персонализированным, чем фиксированное меню. Конечно, умное предложение должно основываться на реальных продуктах и проверенной информации о бренде, чтобы качество обслуживания клиентов не зависело от ложной информации.
Соответствующее предложение продукта
Система может предлагать варианты доступных продуктов в зависимости от случая, количества гостей, типа продукта и предпочтений клиента. Эти предложения не были призваны заменить выбор клиента, а выступали в роли цифрового помощника, облегчающего выбор. В такой модели информация о продукте и правила бренда определяют, какие предложения могут отображаться, а ИИ берет на себя задачу понимания запроса и установления связи между потребностями клиента и доступными вариантами. Такой подход обеспечивает персонализацию, не превращая процесс совершения покупок в сложный процесс.
Отвечаем на часто задаваемые вопросы
Другая часть системы предназначена для ответов на вопросы, которые часто задают клиенты. Такие вещи, как время подготовки, способ оформления заказа, условия специальных заказов и общая информация о продуктах, могут быть размещены в базе знаний, и система может реагировать на их основании. Этот вопрос может уменьшить количество повторяющихся вопросов с плеч сотрудников и в то же время сделать первичный ответ доступным для клиента быстрее. Если информации недостаточно, система должна направить запрос на проверку человеком, а не гадать.
Персонализация обслуживания клиентов в Каманде
Одна из важных возможностей искусственного интеллекта для таких брендов, как Kamand, заключается в создании опыта, который не будет одинаковым для всех клиентов. Потребности клиента, делающего заказ на день рождения, отличаются от потребностей клиента, заказывающего товар на деловую встречу, корпоративный подарок или семейное мероприятие. Получив некоторую простую информацию, система может распознать контекст запроса и скорректировать путь предложений в соответствии с теми же условиями. Подобную персонализацию следует осуществлять, сохраняя при этом простоту, чтобы покупатель не чувствовал себя вынужденным заполнять длинную форму, чтобы купить простой продукт.
Зная причину покупки
Повод — одна из наиболее важных частей информации в кондитерской и кондитерской промышленности, которая может влиять на тип продукта, его количество, упаковку и время приготовления. Интеллектуальная система могла определить целесообразность заказа с помощью коротких вопросов, а затем предоставить покупателю соответствующую информацию. Например, заказ торта на день рождения может отличаться от заказа подарка или покупки большого количества сладостей. Такое простое разделение делает пользовательский опыт более персонализированным, а процесс заказа — более управляемым для внутренней команды.
Понимание предпочтений клиентов
Если у вас есть подходящая инфраструктура, информация из предыдущих заказов также может помочь персонализировать будущие коммуникации. Например, если клиент выбрал определенный продукт или тип в предыдущих взаимодействиях, система может предоставить более релевантные предложения в нужной ситуации. Конечно, использование таких данных должно осуществляться в соответствии с законами о конфиденциальности и данных клиентов. Цель персонализации — создать лучший опыт, а не бесцельно собирать информацию.
Автоматизация регистрации и управления заказами
После фазы разговора самой важной частью системы было преобразование разговора в полезную информацию для команды Kamand. При ручном процессе сотрудникам, возможно, придется извлекать информацию о заказе из нескольких сообщений и повторно вводить ее в другой офис, файл или систему. Автоматизация может собирать эту информацию в определенном формате и предоставлять ее команде на рассмотрение или утверждение. Таким образом, сокращается разрыв между «разговором с клиентом» и «оперативной информацией о заказе».
Структура информации о заказе
Для каждого заказа можно учитывать такие поля, как имя клиента, тип продукта, количество, желаемая дата, событие, конкретное описание и статус заказа. После получения информации система может выявить некомплектные позиции и задать клиенту необходимые вопросы перед передачей заявки. Это позволяет избежать ненужных обменов информацией и позволяет команде Lasso получать более полный запрос. Наконец, окончательное подтверждение заказа по-прежнему может быть выполнено сотрудниками службы сбора.
Подключение к внутреннему процессу
Ценность автоматизации возрастает, когда полученная информация не остается только в чате, а передается во внутренний бизнес-процесс. Заказ можно ввести в личный кабинет, CRM или систему управления заказами после заполнения информации, а его статус можно отслеживать от «нового запроса» до «подтверждения», «подготовки» и «доставки». Такая структура позволяет получить более интегрированное представление о заказах и упрощает управление большим объемом заказов по мере расширения бизнеса.
Опыт цифрового и локального SEO Lasso
Для кондитерской очень важна видимость в локальном поиске, и веб-сайт должен иметь возможность четко предоставлять пользователям такую информацию, как название бренда, адрес, часы работы, контактный номер и услуги. Google использует структурированные данные для местных предприятий, а для предприятий общественного питания такая информация, как адрес, часы работы, меню и контактная информация, может быть определена в структуре страницы. Это помогает поисковой системе лучше понять характер и информацию о бизнесе, хотя не гарантируется, что конкретный результат появится в результатах поиска.
Структура контента сайта
Наряду с интеллектуальной системой структура контента веб-сайта Каманда также должна быть разработана с учетом реальных потребностей клиента. Страницы продуктов, категории сладостей, торты для особых случаев, специальные заказы, информация о бренде и контактная информация должны иметь определенную цель. Содержимое каждой страницы также должно быть написано для людей, а не просто заполнено повторяющимися ключевыми словами. Такое сочетание пользовательского опыта, местной информации и технической инфраструктуры может создать более подходящую основу для цифрового присутствия местного бизнеса.
Локальные структурированные данные
На домашней странице или странице с описанием филиала фактическая бизнес-информация может быть помещена в соответствующий формат структурированных данных, чтобы поисковые системы имели более точное представление о типе деятельности, местоположении и контактной информации. Для местных предприятий Google рекомендует использовать наиболее конкретный подтип, соответствующий бизнесу, и правильно определять такую информацию, как имя, адрес и другие соответствующие атрибуты. Кроме того, структурированные данные должны соответствовать видимому содержимому страницы.
Проектирование разговорного опыта бренда Kamand
Одним из важных отличий успешной интеллектуальной системы от сухого чат-бота является то, как она разговаривает. Kamand — это пищевой и эмоциональный бренд, поэтому ответы системы не должны напоминать сообщения корпоративного программного обеспечения. Тон должен быть теплым, уважительным и привлекательным, но при этом предоставлять точную и достоверную информацию. При разработке интерактивного опыта Нетаник рассматривал индивидуальность бренда как часть системной архитектуры, чтобы технология соответствовала идентичности Каманда.
человеческий тон
Разговор с клиентом должен быть коротким, ясным и естественным, и на каждом этапе запрашивать только ту информацию, которая действительно необходима для выполнения заказа. Чрезмерное использование технического жаргона, длинных сообщений или повторяющихся ответов может ухудшить качество обслуживания пользователей. Система должна иметь возможность при необходимости задавать следующий вопрос и в то же время оставлять выбор за клиентом. Фактически, ИИ должен действовать как цифровой продавец-консультант, а не онлайн-форма, произносящая искусственные предложения.
Передача эксперту-человеку
Ни одна интеллектуальная система не должна предполагать, что она может справиться со всеми возможными ситуациями без вмешательства человека. Сложные заказы, конкретные запросы или случаи, когда для ответа недостаточно информации, следует обращаться к эксперту. Система может предоставить эксперту краткое изложение разговора и полученную информацию перед переводом, чтобы заказчику не приходилось объяснять все заново. Эта точка связи между ИИ и людьми была одной из наиболее важных частей опыта, разработанного для Каманда.
анализ данных и улучшить процесс продаж
Запуск интеллектуальной системы — это не конец проекта, и данные взаимодействия с клиентами можно использовать для постепенного улучшения процесса. Изучение часто задаваемых вопросов, наиболее часто задаваемых продуктов, моментов, в которых клиенты отказываются от разговора, а также запросов, которые чаще всего передаются оператору, позволит получить ценную информацию. Анализируя эти данные, команда Kamand может изменить содержимое сайта, информацию о продуктах и даже процесс заказа. Поэтому со временем система не остается просто инструментом реагирования, а становится источником лучшего понимания поведения клиентов.
Измеримые показатели
Для проверки работоспособности системы можно проверить такие показатели, как количество взаимодействий, скорость выполнения запросов, количество переходов к эксперту и частые темы. На следующем этапе также можно оценить связь этих данных с фактическими заказами и поведением клиентов. Целью этого измерения не является получение репрезентативных чисел; Скорее, это поиск точек, которые улучшают качество обслуживания клиентов. Такой подход позволяет продолжать разработку системы на основе реальных данных и потребностей бизнеса.
Постоянное улучшение системы
Если в арканное меню добавляется новый товар, информацию о нем необходимо разместить в базе знаний системы, а в случае изменения условий заказа – Workflow Его также следует обновить. Этот простой цикл показывает, что успешная система ИИ — это не одноразовый проект и требует обслуживания и оптимизации. В такой структуре команда Нетаника может работать над улучшением подсказок, базы знаний, процессов автоматизации и пользовательского опыта. Желаемый результат формируется тогда, когда система растет вместе с самим бизнесом.
Результат проекта Каманд
Проект «Лассо» является примером такого подхода, согласно которому ИИ не обязательно применим только к крупным технологическим компаниям или сложным организациям. Кондитерская также может упростить обслуживание клиентов и более структурировано управлять некоторыми повторяющимися процессами при правильном использовании ИИ. В этом проекте основное внимание уделялось созданию удобной системы, которая начинала бы с ответа и рекомендации продукта, а затем могла бы подключаться к регистрации заказов и внутренним процессам. Таким образом, технологии служили опыту бренда, а не наоборот.
Ценность, созданная для бренда
Для Каманда основная ценность этой системы заключалась в создании более согласованного пути коммуникации между клиентом и бизнесом. Клиент может получить необходимую информацию быстрее, а внутренняя команда сможет получить более структурированную информацию о запросах. С другой стороны, архитектура системы имеет возможность развивать онлайн-заказы, клубы клиентов, персонализированные предложения и анализ поведения клиентов. Благодаря такой возможности расширения инвестиции в инфраструктуру искусственного интеллекта не ограничиваются небольшими возможностями.
роль Натаниэля
В этом проекте Нетаник не рассматривал искусственный интеллект как отдельный инструмент от дизайна бренда или цифрового опыта и пытался объединить все компоненты в единое целое. От разработки логики диалога и базы знаний до автоматизации заказов, пользовательского опыта и вопросов локального SEO — каждый раздел был определен с определенной целью. Такой подход позволяет Kamand постепенно внедрять эту технологию в свои реальные процессы и добавлять новые возможности в будущем. Результатом является интеллектуальная и расширяемая инфраструктура, которая может играть важную роль как в общении с клиентами, так и во внутреннем управлении бизнесом.
Умное будущее Каманда
Путь развития этого проекта может продолжаться далеко за пределами первоначального ответа заказчику. Подключение системы к инвентаризации продукции, онлайн-заказам, CRM, клубу клиентов и анализу поведения позволяет более интегрированно управлять частью процесса продаж и взаимоотношениями с клиентами. На более продвинутом этапе ИИ-агент может выполнять часть определенных процессов с контролируемым доступом к бизнес-инструментам и в критических случаях оставлять принятие решений человеческим ресурсам. Такая архитектура помогает Каманду иметь более целостную цифровую экосистему вместо спорадического использования нескольких инструментов.
От заказа к отношениям
Конечная цель этой системы — не просто делать заказы быстрее; Гораздо важнее построить лучшие отношения между клиентом и брендом. Когда нужная информация предоставляется покупателю в нужное время, а процесс совершения покупок прост и персонализирован, отношения с брендом могут выйти за рамки простой транзакции. Данные этого взаимодействия также можно использовать для лучшего понимания клиента и разработки будущего опыта. В такой модели ИИ, а не сразу за чат-бот Это становится частью цифрового опыта бренда.
резюме
Проект кондитерской Каманд показывает, что Искусственный интеллект в клиентском опыте Это также может создать функциональную инфраструктуру для местного бизнеса. Сочетание базы знаний, интеллектуального диалога, предложений продуктов, автоматизации заказов и анализа данных может сделать путь взаимодействия клиента с брендом более простым и последовательным. В этом проекте Нетаник попытался согласовать технологии с человеческой идентичностью бренда Lasso, чтобы автоматизация не ухудшала качество обслуживания клиентов. Результатом является архитектура, которая может начаться с простой адаптивной системы и в будущем превратиться в интеллектуальную систему. Управление заказами И отношения с клиентом становятся.
