MARKETPLACE FEEDBACK / HUMAN ESCALATION

Отзывы и обращения на трёх маркетплейсах

Мы разработали систему, которая собирала отзывы, вопросы и сообщения с Wildberries, Ozon и Яндекс Маркета. Она обрабатывала около 10 000 обращений в месяц, отвечала на типовые вопросы и передавала сложные случаи менеджеру.

Клиент: Клиент не раскрывается
Фактический статус: Завершён; не поддерживается
Подтверждённый результат: Около 10 000 обращений в месяц проходили через один процесс

ПРОВЕРКА РЕЗУЛЬТАТА

Как подтверждён кейс

Факты проверены: 15.08.2026
Основание: Подтверждено владельцем проекта; первичные материалы не публикуются из-за конфиденциальности
Способ проверки: Production-use, рабочий объём и human escalation подтверждены владельцем проекта.

Система работала с тремя маркетплейсами: Wildberries, Ozon и Яндекс Маркетом

Период: Исторический production-период; точные даты не сохранились
Единица: Маркетплейсы
Исходная точка: Не применим
Метод: Состав площадок подтверждён владельцем проекта; независимая проверка кабинетов не выполнялась.
Источник: Owner attestation; первичные материалы конфиденциальны

Около 10 000 обращений проходили через систему за обычный рабочий месяц

Период: Обычный рабочий месяц; точная календарная выборка не сохранилась
Единица: Отзывы, вопросы и сообщения за месяц
Исходная точка: Не применим
Метод: Обычный месячный объём подтверждён владельцем проекта; независимый пересчёт не выполнялся.
Источник: Owner attestation; первичные материалы конфиденциальны

Ограничения

Объём исторический; точная календарная выборка и независимая выгрузка не сохранились.
Объём не подтверждает SLA, экономию времени, рейтинг или конверсию.

01 / Задача

Обращения приходили с разных площадок и по разным товарам

Команде нужно было учитывать площадку, товар, историю общения и правила бренда. При большом потоке типовые вопросы повторялись, а претензии и нетипичные ситуации требовали отдельного внимания менеджера.

02 / Что построили

Связать площадки, знания о товарах и правила ответа

Мы объединили обращения в один поток, настроили классификацию и связали ответы с базой знаний по SKU. Для типовых ситуаций система готовила и публиковала ответ, а сложные случаи направляла сотруднику вместе с контекстом.

03 / Как работает

От нового отзыва до ответа или эскалации

Система получала отзыв, вопрос или сообщение, определяла тип обращения и находила сведения о товаре в базе знаний. Типовой ответ публиковался автоматически. Претензии, юридические риски и нетипичные случаи переходили менеджеру с предложенным вариантом ответа.

04 / Аналитика

Повторяющиеся обращения показывали проблемы в товарах и процессах

Система собирала причины негатива, проблемные SKU и повторяющиеся вопросы. Команда могла увидеть, где покупателям не хватает инструкции, где возникает проблема с комплектацией и какие ситуации чаще требуют человека.

05 / Результат

Около 10 000 обращений в месяц проходили через один процесс

Типовые ответы публиковались автоматически, а сложные обращения сохраняли человеческую проверку. Это завершённый исторический проект, который сейчас не поддерживается.

ЕСТЬ ПОХОЖИЙ ПРОЦЕСС?

Команда отвечает на одни и те же вопросы в разных каналах?

Разберём поток обращений, базу знаний и случаи, которые нельзя отдавать автоматике.