Бот в помощь: как внедрение AI-ассистента позволило компании привлечь аудиторию конкурентов

Искусственный интеллект меняет привычные модели поведения человека, а бизнес может этим активно пользоваться. Производитель бытовой техники DEMIAND разработал для покупателей своих аэрогрилей «умного» кулинарного помощника. Тот помогает с рекомендациями по приготовлению блюд, считает их калорийность и одновременно заменяет собой техподдержку. О том, как создавался AI-ассистент и почему его может позволить себе даже малый бизнес, руководитель группы разработки цифровых продуктов бренда DEMIAND Игорь Лутай рассказал порталу Biz360.ru.

С ростом продаж аэрогрилей DEMIAND в 2024 году нас постоянно спрашивали о возможностях приборов. В интернете можно найти множество рецептов для классических способов приготовления – на плите или в духовом шкафу. Но для аэрогрилей рецептов пока ещё немного. Мы ежедневно публиковали новые рецепты в наших соцсетях, но запрос на разнообразие не пропадал. 

В то же время нейросети уже использовались нами внутри компании для самых разных задач: для анализа отзывов, составления документации, генерации текстов, картинок и видеороликов. Поэтому возникла гипотеза – если AI помогает нам, почему бы не дать аналогичный инструмент нашим покупателям. 

Так родилась идея кулинарного AI-ассистента – из потребности клиентов, а не из желания «войти в тренд». Как ответ на конкретный запрос – нехватку рецептов и неуверенность новичков на кухне. Но любую гипотезу необходимо проверить, поэтому на первом этапе наша цель была убедиться, будет ли востребован такой инструмент, прежде чем инвестировать в него ресурсы. 

Мы не стали сразу собирать команду разработчиков и вкладываться в дорогостоящий продукт. Вместо этого за несколько недель на low-code/no-code-платформах собрали MVP – минимально жизнеспособный продукт. Если в двух словах, то мы быстро «склеили» решение из готовых компонентов: простой Telegram-бот, подключенный к одной из известных LLM-систем – большой языковой модели, способной понимать и генерировать текст. 

Затраты – минимальные, риски – нулевые. Но уже в первые дни люди начали активно пользоваться ботом, задавая сотни вопросов, делясь в соцсетях, рекомендуя его друзьям. Мы поняли, что аудитории действительно нужен подобный сервис. Этот эксперимент показал: чтобы изучить реакцию рынка, не обязательно предлагать идеальное решение. Можно собрать прототип, не имея технического бэкграунда, из типовых блоков, и получить обратную связь, чтобы начать серьёзную разработку. 

Когда аудитория начала расти, стало ясно, что эксперимент пора превращать в полноценный продукт. Масштабирование поставило перед нами ряд задач и проблем, основными из которых стали следующие: 

Проблема №1 – ограничения формата no-code 

На старте платформы с открытым кодом – отличный инструмент, но его возможностей не хватает для точной и гибкой настройки, управления диалогом, контекстными подсказками. Чтобы реализовывать нестандартные функции, необходимо полностью отказаться от no-code и построить собственную архитектуру с нуля. 

Решение: сформировали команду инженеров, специалистов по базам данных и дизайнеров. Хотя в разработке мы опираемся на известные внешние LLM-модели, тщательно настраиваем их под кулинарную специфику. Мы обеспечили ассистенту доступ к нашей базе знаний по товарам и рецептам. Теперь ассистент начал не просто генерировать рецепты, а он предварительно ищет проверенные рецепты в базе, и только если не находит ничего подходящего, пишет рецепт самостоятельно. 

Проблема №2 – отсутствие аналитики 

Чтобы улучшать продукт, нужно понимать, как им пользуются. Для нас имело значение, сколько вопросов задаёт пользователь; получает ли он нужный ответ или переформулирует запрос. Платформы не давали таких данных. 

Решение: разработали собственную систему аналитики, которая теперь в реальном времени демонстрирует и частоту использования, и вопросы, и процент успешных ответов. Данные позволяют улучшать пользовательский опыт, доучивая модель, и выпускать обновления AI-ассистента каждую неделю. 

Проблема №3 – потолок Telegram 

Бот в мессенджере – удобно для быстрых вопросов. Но в нём нельзя показать красивый пошаговый рецепт с фото, видео и таймингом. А главное – невозможно интегрировать ассистента с самой техникой.

Решение: встроили AI в мобильное приложение DEMIAND. В такой контролируемой среде мы можем реализовать любую логику – от персонализированных меню до прямого управления режимами аэрогриля, то есть взаимодействие становится более глубоким. 

Нашей целью было создать помощника, который решает реальные задачи владельца аэрогриля. Для этого мы наблюдаем, как пользователи взаимодействуют с виртуальным помощником, и улучшаем его функциональность. 

На сегодня ассистент помогает: подобрать рецепты по продуктам, производит подсчёт калорий по фото, может спланировать меню. Благодаря подключению к внутренней базе знаний DEMIAND ассистент даёт рекомендации о функциях устройств и аксессуаров. Он может ответить, что входит в комплектацию модели или как ухаживать за прибором.

Мы стремимся к тому, чтобы наш ассистент стал не только «поваром», но и продавцом-консультантом и техподдержкой в одном лице. Доступ к ассистенту бесплатный. Его может использовать любой, кто установит наше приложение, даже если у него пока нет техники бренда. Такова часть нашей долгосрочной бизнес-стратегии – даже без прямой рекламы инструмент увеличивает вовлечённость пользователей, снижает нагрузку на поддержку и формирует долгосрочную лояльность. 

Наш опыт внедрения нейросети в качестве ассистента показывает, что использование новых технологий должно основываться на запросе потребителя, тогда бренд развивается. Вот каких результатов мы добились: 

• Во-первых, выросла вовлёченность. Среднее время использования нашего приложения и частота его запусков увеличились на 30%.
  
  

• Во-вторых, мы привлекли аудиторию конкурентов. Многие начали пользоваться ассистентом, имея дома аэрогрили других брендов. Для нас – инвестиция, если человек ежедневно получает пользу от приложения, при следующей покупке он вспомнит DEMIAND.
  
  

• В-третьих, разгрузили службу поддержки. 90% типовых запросов теперь решается внутри приложения, что ускорило реакцию на сложные запросы и повысило общее качество сервиса.
  
  

• Основной бизнес-эффект разработки собственного AI-ассистента – вскоре после запуска мы обошли по продажам главного конкурента и стали лидерами российского рынка аэрогрилей. 

Мы уверены, что технологии, которые решают реальные задачи, создают для бизнеса реальную ценность и приносят заметный результат. 

Представление, что AI-разработки подходят только для крупных компаний с огромными бюджетами – миф. Мы начали с Telegram-бота, который не стоил почти ничего, и действовали шаг за шагом. Вот наши рекомендации тем, кто, возможно, захочет повторить наш опыт: 

• Отталкивайтесь от запроса потребителя.

• Проверьте гипотезу быстро и дешёво, используя готовые решения.

• Масштабируйте, если рынок откликается.

• Анализируйте пользовательский опыт и потребности аудитории. 

Именно такой подход помог нам не просто запустить AI-ассистента, а создать продукт, который изменил восприятие нашего бренда.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360