МЕТОД АВТОМАТИЗОВАНОЇ ІНТЕГРАЦІЇ МАРКЕТПЛЕЙСІВ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМЕРЦІЇ З ПОШТОВИМИ СИСТЕМАМИ ДЛЯ ЦЕНТРАЛІЗОВАНОЇ ОБРОБКИ КЛІЄНТСЬКИХ ПОВІДОМЛЕНЬ І ОПТИМІЗАЦІЇ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ ЗА ДОПОМОГОЮ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Анотація

Зростання обсягу звернень через різноманітні канали комунікації (email, месенджери, внутрішні системи повідомлень платформ) створює значне навантаження на служби підтримки, що призводить до затримок у відповідях та зниження задоволеності клієнтів. У більшості випадків звернення є текстовими, часто повторюваними й відносяться до типових сценаріїв, які можна автоматизувати. У відповідь на ці виклики запропоновано комплексний метод об’єднання вхідних повідомлень у єдиний потік електронної пошти з наступною автоматизованою обробкою. У роботі розглянуто метод інтеграції eCommerce-маркетплейсів із традиційними поштовими сервісами для централізованої обробки клієнтських повідомлень. 
Метод базується на централізованій email-агрегації повідомлень, отриманих із маркетплейсів (зокрема Amazon, eBay, Etsy), що надсилаються на віртуальні адреси продавців. Після надходження повідомлення система автоматично виконує попередню класифікацію звернення, визначаючи його тип. Класифікація здійснюється за допомогою мовної моделі (LLM), яка здатна аналізувати не лише поточний текст запиту, а й історію діалогу. Система автоматично формує відповідь, що базується на контексті діалогу, інформації про замовлення, заздалегідь підготовлених шаблонах та базі знань продавця. 
У статті також описано прототип реалізованої системи, який було протестовано з реальними повідомленнями клієнтів на маркетплейсах. Вхідні листи було класифіковано з точністю ~95%, а близько 60% запитів були повністю автоматично оброблені без участі людини. Внаслідок цього середній час відповіді знизився у 5–6 разів, а загальне навантаження на службу підтримки зменшилося на понад 60%.  
Результати дослідження доводять доцільність методу, демонструючи реальну економію ресурсів і збільшення швидкості обслуговування клієнтів. Запропонований метод має всі підстави стати новим стандартом для автоматизації служби підтримки в умовах зростаючого інформаційного навантаження на бізнес.