Каждый девятый (88%) пользователь интернета имел опыт общения с чат-ботом в течение последнего года и только каждый второй (55%) остался довольным результатом. В то же время в Zendesk прогнозируют, что скоро ИИ будет отвечать абсолютно за все взаимодействия с клиентами. Могут ли в таком случае чат-боты сделать в ближайшее время резкий скачок качества обслуживания? Возможно, однако есть альтернативное решение, которое уже демонстрирует лучшие результаты в разговорной коммерции. Это ИИ-агенты, которые выводят общение с клиентами на новый уровень благодаря персонализированному обслуживанию в рамках одного диалога. Теперь, общаясь с брендом в едином окне, пользователь может не только найти и заказать нужный ему товар, но и оплатить его, отследить доставку и получить ответы на сервисные вопросы.
- Что такое чат-бот с искусственным интеллектом
- Что такое ИИ-агенты
- Чат-бот против разговорного ИИ-агента: в чем разница?
- Роль в разговорной коммерции
- Требования к инфраструктуре — почему облако имеет значение
- Чат-боты против разговорных агентов: реальные кейсы в разговорной коммерции
- ИИ-агенты: дорожная карта внедрения для бизнеса
- Вызовы, связанные с ИИ-агентами в разговорной коммерции: безопасность и этика
- Чат-бот против разговорного агента: выводы
- Часто задаваемые вопросы
Разница между чат-ботами на основе ИИ и полноценными ИИ-агентами не всегда очевидна, ведь они выполняют похожие задачи. Эта статья поможет увидеть их отличия и разобраться, какой вариант лучше в контексте разговорной коммерции: обеспечит глубоко персонализированный опыт и положительно повлияет как на доходы компании, так и на уровень лояльности клиентов.
Что такое чат-бот с искусственным интеллектом
Традиционный чат-бот ИИ «под капотом» фактически является интерактивной системой, которая работает по определенным правилам. Пользователь спрашивает о наличии товара или просит предоставить другую информацию, касающуюся деятельности компании, а чат-бот возвращает ответ на основе ключевых слов и заранее написанных сценариев.
Например, клиент спрашивает «Какие размеры в наличии?», а чат-бот возвращает перечень доступных к заказу размеров. Или клиент интересуется сроками отправки, а получает информацию из внутренних регламентов: «Отправка в течение 3 рабочих дней».
Впрочем, чат-боты ограничены в возможностях, поэтому часто путают контекст и не понимают сложных запросов — тех, что содержат одновременно несколько вопросов или выходят за пределы их базы знаний.
Например, клиент спрашивает: «Есть ли у вас черная футболка размера М?», а чат-бот отвечает: «Да, в наличии» или «Извините, такого товара нет». Если клиент интересуется чем-то нетипичное, вроде «Какие футболки у вас самые популярные этим летом?», тогда бот предлагает выбрать из списка имеющихся вопросов или передает запрос человеку.
Чат-боты сделали большой шаг от пассивных FAQ к интерактивным, но они все еще недостаточно гибкие. Хотя они могут раздражать и иногда увеличивают процент отказов, это все еще хорошее решение для проверки наличия товаров, статуса заказа или базовой поддержки. И больше всего оно подходит малому бизнесу, который стремится автоматизировать повторяющиеся действия, однако не тратиться хочет на дорогие ИИ-разработки.
Когда нужно отвечать на сложные вопросы, вести динамичный диалог и, главное — проходить весь путь от выбора до оплаты заказа в едином окне — незаменимыми становятся ИИ-агенты или же разговорные агенты. Хотя их возможности выходят далеко за пределы сценариев, связанных с выбором и покупкой товаров, далее мы будем рассматривать их исключительно в контексте разговорной коммерции.
Что такое ИИ-агенты
ИИ-агенты — это автономные интеллектуальные системы, что во многих аспектах превзошли традиционных чат-ботов. Они не только отвечают на простые запросы, а и понимают намерения пользователей, анализируют их поведение в режиме реального времени и принимают решения без постоянного вмешательства человека. Все благодаря тому, что вместо фиксированных сценариев интеллектуальные агенты используют передовые методы обработки естественного языка и машинного обучения.
В разговорной коммерции, которая часто становится результатом цифровой трансформации, это означает, что ИИ-агент не просто отвечает на вопросы, а и активно ведет пользователя через уникальный для него путь покупки — от рекомендаций товаров, учитывая стиль или событие (например, «Мне нужно платье подружки невесты, свадьба через две недели»), через отслеживание заказа до оплаты и организации возврата. Если клиент спрашивает об акциях или просит посоветовать подарок, агент подбирает персонализированные варианты с учетом истории покупок, трендов и наличия.
Ключевое преимущество ИИ-агентов — их адаптивность: они постоянно учатся на основе предыдущих взаимодействий, что позволяет им лучше понимать сложные вопросы и автоматизировать бизнес-процессы, что не под силу обычным чат-ботам. Благодаря автономности, подкрепленной персонализацией, ИИ-агенты могут существенно повысить конверсии, лояльность и общее удовлетворение клиентов.
По данным отчета Rep AI, 93% запросов в разговорной коммерции с ИИ-агентами решаются без вмешательства людей, а показатель конверсии в покупки увеличивается в четыре раза по сравнению со случаями, когда пользователи не обращаются за помощью разговорного агента.
Внедрение ИИ-агентов в разговорную коммерцию помогает бизнесам не просто эффективнее отвечать на обычные вопросы, а создавать более глубокие, клиентоориентированные взаимодействия, экономить ресурсы и масштабировать сервис без потери качества обслуживания.
Эти данные иллюстрируют, как разные категории товаров получают рост конверсий благодаря внедрению AI-решений в разговорную коммерцию.
Чат-бот против разговорного ИИ-агента: в чем разница?
Чат-боты похожи на секретарей, которые действуют по четким инструкциям — пользователь задает четкий вопрос или выбирает один из предложенных вариантов, а бот возвращает запрограммированный ответ. В то же время ИИ-агенты самостоятельно запускают различные сценарии, обеспечивая динамичные продажи и маркетинг в рамках одного диалога.
Рассмотрим ключевые отличия между чат-ботами и агентами-помощниками ИИ более детально.
Технологии
Чат-боты основываются на простых правилах и линейных скриптах. ИИ-агенты используют генеративный ИИ, NLP и машинное обучение. Это позволяет им распознавать намерения, контекст, даже эмоции пользователя, а не только ключевые слова.
Гибкость
«Дерево решений», в рамках которого работает чат-бот, ограниченное, и не приведет к правильному ответу, когда пользователь задает комплексный или неожиданный вопрос. А интеллектуальный агент адаптируется и учится с каждого взаимодействия, самостоятельно выбирает путь решения задачи, не тормозя, если получит нетипичный запрос или контекст резко изменится.
Персонализация
В то время как чат-бот предоставляет только стандартные ответы, разговорный ИИ-агент персонализирует советы и проводит через весь путь (например, покупки товара). Он помнит предыдущий опыт клиента, предлагает бонусы, задает уточняющие вопросы и корректирует сценарии согласно поведению пользователя.
Интеграция
Чат-боты ограничиваются расширенным FAQ или простой CRM, в то время как ИИ-агент подключает все доступные бизнес-системы, которые позволяют узнать остатки на складе, провести платеж, передать заказ в службу доставки, аналитику — точный перечень всегда зависит от специфики деятельности компании.
Результативность
Чат-боты экономят время команды поддержки, но почти не влияют на сложные бизнес-процессы. В отличие от них, ИИ-агенты повышают коэффициент конверсии, лояльность, средний чек и ценность клиента на всем жизненном цикле.
Также отличия между чат-ботами с ИИ и ИИ-агентами представлены в таблице «Разговорный ИИ против чат-бота»
| Аспект | Чат-бот с ИИ | ИИ-агент |
| Основная функция | Отвечает на простые запросы пользователей | Решает задачи, принимает решения, действует автономно |
| Технология | Сценарии, правила, простой NLP | Генеративный AI, машинное обучение, NLP |
| Доступ к данным | Локальная база ответов, иногда CRM | Интеграция с бизнес-системами и внешними базами данных |
| Персонализация | Минимальная, стандартные шаблоны | Высокая, подстраивается под каждого клиента |
| Обучение | Ограниченное, обновления только разработчиком | Самообучение в реальном времени, постоянное усовершенствование |
| Примеры использования | FAQ, заявки, простые статусы, отправки | Полный цикл продаж, поддержка, маркетинг, повышение лояльности |
Роль в разговорной коммерции
В McKinsey уверены, что агентская коммерция открывает новую степень взаимодействия между покупателями и продавцами, а ИИ-агенты способны радикально повлиять на процесс покупки. По данным исследования, до 2030 года только на американском рынке розничной торговли может агенты могут дополнительно принести до $1 трлн, а в мировом масштабе этот показатель достигнет $3-5 трлн.
ИИ-агенты сегодня реально меняют опыт покупки: речь идет не просто об автоматических ответах или помощи с выбором, а о совершенно новом стиле взаимодействия. Это важно, потому что они:
- Понимают реальные намерения покупателя. Если клиент колеблется или не может определиться, агент не просто реагирует, а анализирует потребности, подбирает варианты и знает, когда предложить дополнительную поддержку или скидку.
- Не ограничены скриптами. Наоборот, гибко подстраиваются под ситуацию, учитывают предыдущие покупки, поведение и быстро меняют сценарий. В результате каждый клиент получает глубоко персонализированный опыт взаимодействия с брендом.
- Дают больше информации, чем ожидает пользователь. Например, разговорный ИИ-агент самостоятельно найдет оптимальный товар или услугу согласно запросу, предложит удобные варианты доставки и дополнительные сервисные услуги, о которых пользователь даже не задумывался.
- Сопровождают на всех этапах — от поиска товара и цен, через оформление и оплату, до возврата или послепродажной поддержки. Клиент общается только с агентом, а вся цепь процессов автоматизирована.
- Постоянно учатся и совершенствуются, анализируя привычки покупателей, чтобы максимально улучшить результат для каждого отдельного взаимодействия.
В результате бизнес получает не просто экономию времени, а реальный рост конверсий. Клиенты становятся более лояльными, потому что с ними общается не робот, а цифровой помощник ИИ, который помнит их предпочтения, понимает потребности и реагирует как настоящий консультант — внимательно, персонализированно и в нужный момент. Все это открывает для сегмента e-commerce новые горизонты — и для каждого пользователя, и для компаний, которые стремятся быть ближе к своим клиентам и движутся в направлении цифровой трансформации.
Требования к инфраструктуре — почему облако имеет значение
С внедрением разговорных ИИ-агентов возрастет нагрузка на ИТ-инфраструктуру компании. Традиционные чат-боты работают со статическими базами или простыми сценариями, тогда как агенты обрабатывают большие потоки данных в реальном времени и интегрируются с многими внешними системами. В такой ситуации оптимальное решение — масштабируемая облачная инфраструктура, которая не только обеспечивает нужный уровень производительности для пиковых нагрузок, а и позволяет быстро получать дополнительные вычислительные ресурсы без простоев и риска перерасходов.
Для разговорной коммерции очень важно минимизировать задержки. Colobridge размещает данные в двух независимых дата-центрах Франкфурта-на-Майне, где находится крупнейшая точка обмена трафиком DE-CIX. Это позволяет ИИ-агентам быть ближе к европейским пользователям, а бизнесу работать с системами, которые реагируют мгновенно, ведь это напрямую влияет на конверсии и удовлетворение клиентов.
Отдельное требование — соответствие европейским стандартам безопасности (GDPR). В случае с Colobridge ее обеспечивают сертифицированные дата-центры, работающие согласно немецкому законодательству, и прозрачные механизмы аудита доступа. Для enterprise-клиентов это открывает возможность размещать даже чувствительные личные или финансовые данные, гибко настраивать уровни доступа, интеграцию с корпоративными системами и управлять резервным копированием для максимальной безопасности данных.
Чат-боты против разговорных агентов: реальные кейсы в разговорной коммерции
Может ли переход от традиционных чат-ботов с ИИ к полноценным агентам улучшить эффективность разговорной коммерции? Следующие ответы доказывают, что да.
Образовательная платформа Open Universities Australia (OUA)
Апгрейд стандартного чат-бота до генеративного ИИ-агента позволило OUA удвоить показатель квалификации лидов. Сейчас бот занимается сбором заявок от пользователей и предлагает базовую консультацию, а уже агент в реальном времени создает персонализированные учебные треки. Такой подход позволил увеличить ROI на 250%.
Британская телекоммуникационная компания Virgin Media O2
Оператор мобильной связи использует чат-ботов, чтобы начать разговор и выяснить намерения пользователя. На следующем шаге подключается оператор или ИИ-агент, чтобы выяснить детали запроса, помочь выбрать наиболее подходящие условия обслуживания и подключить соответствующую услугу. Внедрение интеллектуальных агентов помогло британскому телеком-оператору сократить время обработки запросов на 13,5% и увеличить продажи.
Финансовая компания Altshuler Shaham
Использование традиционных чат-ботов постепенно приводило к потере потенциальных и существующих клиентов из-за шаблонных ответов и большого времени ответа. После пересмотра система работы с клиентами компанія Altshuler Shaham интегрировала искусственный интеллект в функции чата на платформе WhatsApp, чтобы предоставлять пользователям развернутую информацию без обращения к живым операторам. Это позволило экономить до 100 рабочих часов ежемесячно и повысить производительность виртуальных агентов.
ИИ-агенты: дорожная карта внедрения для бизнеса
Внедрение разговорных ИИ-агентов должно быть системным. Это не просто добавление новых и усложнение существующих сценариев традиционного чат-бота, а трансформация самого подхода к клиентскому сервису.
- Определите ключевую бизнес-проблему. Для автоматизации электронной коммерции найдите приоритетные процессы и точно сформулируйте ожидания от будущего ИИ-агента.
- Подготовьте данные. Они — ваше «топливо». Найдите источники, очистите данные, структурируйте, если это возможно, продумайте возможность интеграции с бизнес-секторами.
- Выберите платформу. Она должна отвечать не только вашим, но и отраслевым требованиям (например, стандартам безопасности) и быть совместимой с существующей ИТ-архитектурой.
- Соберите команду. Если это не возможно, найдите партнера, который реализует проект по вашему техзаданию.
- Разработайте и протестируйте ИИ-агента в реальных сценариях. Оценивайте скорость и адекватность ответов, долю конверсий и другие важные для вас параметры.
- Разверните необходимую инфраструктуру. Для гибкости вам нужен технологический партнер, который обеспечит облачными ресурсами с возможностью масштабирования. Позаботьтесь о резервных копиях важных данных.
- Обеспечьте интеграцию с существующими бизнес-системами. Например, CRM, ERP, складской или иной.
- Постоянно обучайте и оптимизируйте ИИ-агента. Анализируйте успешные и неуспешные кейсы, собирайте фидбеки, чтобы агент обеспечил максимальную пользу вашему бизнесу.
Вызовы, связанные с ИИ-агентами в разговорной коммерции: безопасность и этика
Выбирая ИИ-агентов для бизнеса, продумайте вопросы безопасности и этики на каждом этапе. Важно обеспечить комплексную защиту данных, четкое управление доступом и журналирование действий — это поможет избежать несанкционированного использования информации. Регулярно проводите аудит моделей на предвзятость и прозрачность алгоритмов. Кроме того, каждый пользователь должен четко соглашаться на сбор и использование своих данных, а компания — быть открытой относительно географии хранения и обработки информации. Для этого выбирайте облачных и IT-поставщиков, которые могут подтвердить соответствие требованиям местного законодательства по обработке персональных данных. Только так можно выстроить доверие к цифровым агентам и избежать юридических рисков.
Чат-бот против разговорного агента: выводы
Чат-боты с искусственным интеллектом ограничены простыми сценариями и часто не справляются со сложными запросами, тогда как ИИ-агенты автономны, адаптивны и могут вести персонализированный диалог на всех этапах покупки. Именно благодаря ИИ-агентам бизнес получает существенное повышение конверсий и лояльности клиентов, а пользователи — удобный и глубоко персонализированный опыт.
Готовы к новому уровню разговорной коммерции с внедрением ИИ-агентов? Обращайтесь, чтобы получить консультацию по разработке агентов для разговорной коммерции именно в вашем бизнесе и выбору оптимальной облачной ИТ-инфраструктуры под будущие нагрузки.
Часто задаваемые вопросы
В чем разница между чат-ботами на базе искусственного интеллекта и агентами на базе искусственного интеллекта?
Чат-боты обычно работают по заранее написанным сценариям, реагируя на ключевые слова, тогда как ИИ-агенты автономно принимают решения, понимают контекст и могут вести сложные, персонализированные диалоги и выполнять действия согласно запросу пользователя.
Как агенты на базе искусственного интеллекта улучшают разговорную коммерцию?
ИИ-агенты улучшают разговорную коммерцию, создавая интерактивный и персонализированный опыт, ведь сопровождают клиента от выбора товара до оплаты и сервиса, что существенно повышает конверсии и лояльность.
Заменяют ли агенты на базе искусственного интеллекта человеческие команды поддержки?
Агенты на базе ИИ не заменяют человеческие команды полностью, а скорее дополняют их, автоматизируя рутинные взаимодействия и давая возможность сотрудникам сосредоточиться на более сложных случаях и построении более глубоких отношений с клиентами.
