На конференции New Retail Forum 2025 Андрей Руцкин, заместитель директора по инновациям компании Холодильник.ру, представил три практических кейса внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы крупного ритейлера. Его выступление стало одним из самых насыщенных конкретикой на форуме — никакой теории, только реальные цифры, результаты и честные истории о том, что сработало, а что нет.
Почему это важно для вашего бизнеса
Андрей начал с важного наблюдения: «В 2024 году искусственный интеллект сделал качественный скачок вперёд. Всего полгода назад голосовые технологии были на дне — безумные паузы, неправильные слова. А сегодня я в шоке от качества».
Главная мысль спикера звучит как вызов всему рынку:
«Любой продукт без искусственного интеллекта в среднесрочной перспективе проиграет продукции с искусственным интеллектом».
Холодильник.ру — не технологический стартап, а классический ритейлер бытовой техники и электроники. Если они смогли быстро и эффективно внедрить ИИ, значит, это доступно и вашему бизнесу. Разберём, как именно они это сделали.
Кейс 1: Как ИИ отвечает на 80 000 товаров лучше живых операторов
Проблема: тонны вопросов, ноль времени
«Сегодня сложно представить торгующую компанию без продаж на маркетплейсах, — рассказывает Андрей Руцкин. — При этом маркетплейсы сейчас сильно заполнены товаром, и поведение потребителя поменялось. Если раньше был чёткий фокус на цену — первая цена на полке, я беру, — то сейчас всё сместилось. Очень важной стала коммуникация».
Холодильник.ру столкнулся с классической дилеммой:
- Огромный поток отзывов и вопросов на маркетплейсах
- Невозможно нанять столько сотрудников, чтобы отвечать на всё
- Попытка отдать на аутсорс провалилась: «Они работали не за идею, а за 10 рублей за каждый ответ. Факт есть факт — платите. Качество было ужасным».
В итоге компания вообще перестала отвечать и «сидела и страдала по этому поводу».
Решение: ИИ с доступом к инструкциям
Команда Холодильник.ру решила попробовать искусственный интеллект. Но не просто включить ChatGPT, а создать систему, которая понимает специфику бытовой техники.
Как это работает:
- Сбор данных: система автоматически забирает все отзывы и вопросы с маркетплейсов
- Классификация: ИИ определяет тему — про доставку, качество товара, технические характеристики, упаковку
- Анализ базы знаний: нейросеть ищет ответ в характеристиках товара, а если не находит — лезет в инструкции (даже в сканированные бумажные!)
- Генерация ответа: ИИ формулирует персонализированный ответ с учетом tone of voice бренда
- Публикация: ответ отправляется на маркетплейс
«Вопросы очень часто касались технических характеристик, а иногда даже не просто характеристик, а сложной информации, которую не найти в описании товара, — объясняет Андрей. — На сайте у производителя не найти. Найти можно только в инструкциях, причём часто в бумажных, которые только в коробке. Благо, у нас многие из них были отсканированы».
Пример сложного вопроса: «У этого холодильника дверь, если я её сниму, я её справа налево могу перевесить?»
ИИ не говорит «не знаю». Он идёт в инструкцию, находит информацию о перенавешивании двери и даёт точный ответ.
Результаты: 97% точности и рост конверсии
Специалисты Холодильник.ру провели несколько итераций настройки промптов и добились впечатляющих результатов:
- ✅ 97% точность ответов — сравнивали с ответами живых экспертов
- ✅ 80 000 товаров в каталоге обрабатывается автоматически
- ✅ 20 000 инструкций доступны для поиска информации
- ✅ ~5% рост конверсии от посетителя в корзину
«Мы дошли до того, что нейросеть очень сложно отличить от человека, — говорит Андрей. — Сейчас это всё полностью автоматизировано, туда почти никто не заходит».
Важный момент: Холодильник.ру делал это не сам, а с партнёром. «Это решение хорошо подходит для малого и среднего бизнеса. Есть на рынке партнёры, которые помогут вам это сделать без каких-то глобальных разработок», — подчеркивает спикер.
От редакции SaleSynergy: Интересно, что задача автоматизации ответов на отзывы и вопросы на маркетплейсах — это именно то, что решает наш сервис SaleSynergy. Мы помогаем селлерам экономить время, улучшать репутацию и повышать продажи через умную работу с обратной связью. Рады видеть, что крупные игроки рынка подтверждают эффективность такого подхода реальными цифрами.
Сроки внедрения: «Этот кейс без собственной доставки делается максимум за месяц, — отмечает Андрей. — Вам нужен только товарный каталог. Ничего больше не надо».
Кейс 2: Чат-бот, который заменил отдел аналитики
Проблема: аналитика занимает часы, а решения нужны сейчас
Второй кейс, о котором рассказал Андрей Руцкин, — для тех компаний, которые уже работают с данными, но хотят получать инсайты быстрее.
«Это для тех, кто знает, что такое данные, для тех, кто со своими данными работает, — говорит спикер. — Это не записная книжка директора на столе, а более-менее структурированные таблицы, желательно с заголовками».
Решение: ИИ-аналитик в Telegram
Холодильник.ру внедрил чат-бота на базе искусственного интеллекта (GPT), который может:
- Отвечать на простые вопросы: «Какой был оборот за прошлую неделю?»
- Сравнивать периоды: «Сравни оборот этой недели с прошлой»
- Анализировать причины: «Почему оборот такой, а не другой?»
- Прогнозировать: «Какой оборот будет завтра или через неделю?»
«Искусственный интеллект способен в отличие от человека проанализировать большой объём данных, — объясняет Андрей. — И он даёт действительно интересные инсайты».
История успеха: когда ИИ работает быстрее аналитика
Андрей Руцкин поделился забавной историей внедрения:
«Через месяц аналитик, которого мы привлекали из отдела аналитики данных, начал бота использовать напрямую. Когда ему кто-то из топ-менеджмента задаёт вопрос: "Почему у нас продажи такие были вчера и неделю назад?" — он начал копировать вопрос, отправлять в чат-бот и получать ответ.
Первые пару недель он хотя бы глазами пробегал ответ, а потом начал даже глазами не пробегать — просто copy-paste. И у него начали спрашивать: "Почему раньше ты мне отвечал за два часа, а сейчас через секунду даёшь ответ? Что-то не так!"»
Технические детали
Безопасность данных:
- Данные анонимизируются перед отправкой в ИИ
- Нет персональных данных клиентов
- «Кто-то узнает, что какая-то компания продала 400 микроволновок на 10 000 рублей. Окей, а мы-то здесь при чём?»
Как это работает:
- ИИ (GPT) получает вопрос на естественном языке
- Формирует SQL-запросы к базе данных
- Анализирует результаты
- Формулирует выводы и рекомендации на человеческом языке
Результаты
- ✅ Через 2 недели — первые качественные результаты
- ✅ Через месяц — аналитики начали использовать систему в работе
- ✅ Ответы за секунды вместо часов работы
- ✅ Глубокая аналитика больших объёмов данных, недоступная человеку
«Мы продолжаем над этим работать и даём искусственному интеллекту всё больше и больше данных, — говорит Андрей Руцкин. — Потому что ему нужны данные в определённой структуре, чтобы он с ними нормально работал и как можно меньше галлюцинировал».
Кейс 3: ИИ находит негатив даже в видео на YouTube
Проблема: негативные отзывы — это бесплатные фокус-группы
«Когда запускается практически любой продукт, он обычно как-то тестируется, — начинает Андрей третий кейс. — На это тратятся ресурсы, деньги, проводятся опросы, фокус-группы. Но многие забывают о практически армии людей, которая могла бы нам помочь улучшить продукцию. Это люди, которые вас купили и остались чем-то недовольны».
Позитивные клиенты просто говорят спасибо и уходят. А недовольные оставляют отзывы — иногда даже в видеоформате.
Решение: мониторинг всего интернета, включая видео
Холодильник.ру внедрил систему, которая:
- Ищет отзывы и упоминания о компании по всему интернету
- Анализирует даже видеоконтент (например, обзоры на YouTube)
- Фокусируется на негативе в первую очередь
- Категоризирует проблемы и формирует инсайты
«У нас система анализирует YouTube и даёт оттуда кейсы, — рассказывает Андрей Руцкин. — Такого я больше нигде в России не слышал».
Зачем это нужно: от жалобы к точке роста
Пример из выступления:
«Любой негативный отзыв — это потенциальная точка роста. Мы получаем не только быстрые сигналы о том, что где-то что-то не работает, но иногда даже конкретные точки роста для бизнеса. То есть новые запросы от клиентов — некая услуга, которую мы не оказываем, а клиентам она неожиданно нужна.
Нереальный пример: если мы доставляем товар только до двери, до подъезда, мы в какой-то момент получим большое количество отзывов: "Мне привезли холодильник, а я на 9-й этаж его поднять не смог". Из подобных отзывов мы узнаём, что люди не могут поднять холодильник. Значит, мы можем поднимать, может быть, даже за деньги. А это экономика!»
Результаты
- ✅ Быстрое выявление проблем в продуктах и сервисе
- ✅ Новые идеи для развития услуг
- ✅ Превращение негатива в конкретные действия
- ✅ Анализ видеоконтента — уникальная возможность
С чего начать: пошаговый план от Андрея Руцкина
После разбора кейсов Андрей Руцкин поделился практическими рекомендациями для компаний, которые хотят внедрить ИИ.
1. Создайте базу знаний успешных промптов
«В первую очередь это обучение и база знаний, — говорит Андрей. — Под базой знаний я понимаю базу успешных промптов и кейсов».
Что это даёт:
- Примерно прогнозируемый результат (100% одинаковых ответов добиться сложно из-за вариативности ИИ)
- Возможность показать сотрудникам, что другие уже успешно пользуются ИИ
- Экономия времени — не нужно заново решать уже решённые задачи
Как сделать: Простая таблица с колонками:
- Промпт (текст запроса)
- Задача (что планировалось)
- Результат (что получилось)
- Модель (какая нейросеть использовалась)
2. Обучайте линейный персонал, а не только топов
«Обучение нужно в первую очередь не руководителей, не топов, а линейного персонала, — подчеркивает спикер. — Как показывает практика, внедрите всё что угодно, если вы не научите, не покажете пользу линейному персоналу — они не будут этим пользоваться. Они, возможно, похлопают, скажут спасибо, но пользоваться не будут».
Формат обучения: Воркшопы, где сотрудники прямо на обучении решают свои реальные задачи и получают результаты. «На таких встречах сотрудники начинают всё больше и больше использовать ИИ», — отмечает Андрей.
3. Давайте обратную связь и поддержку
«Обязательно надо давать обратную связь тем, кто пользуется и пробует, — говорит Андрей Руцкин. — Причём давать позитивную обратную связь. Не ругать, ни в коём случае не останавливать, иначе всё заглохнет».
История из практики:
«У нас доходило до того, что эвангелисты технологий из линейного персонала приходили к нам в департамент инноваций. Потому что они проникались, становились экспертами, может быть, даже иногда больше, чем мы».
4. Создайте единый интерфейс для работы с нейросетями
Для более зрелых компаний Андрей Руцкин рекомендует создать единое окно доступа ко всем нейросетям.
Преимущества:
- Сотрудникам проще пользоваться (не нужен VPN, не нужно разбираться в разных интерфейсах)
- Компания может модерировать запросы на лету — защита от утечки данных
- Возможность логировать запросы и получать инсайты: с чем люди ходят к нейросетям, получают ли результат, в какую модель обращаются
«Это огромный источник инсайтов, — объясняет Андрей. — Мы можем помогать сотрудникам в их процессах, чтобы им больше не приходилось туда ходить».
5. Создайте единый центр компетенций
«Это мой личный оберег, — признаётся Андрей Руцкин. — Объективно считаю, что для нормального внедрения искусственного интеллекта это должно делаться централизованно, с каким-то стратегическим видением на долгосрочную перспективу».
Почему это важно:
«Если нет стратегии, непонятно, к чему мы идём хотя бы через пару лет, то, скорее всего, это будет лоскутное внедрение, которое часто приводит к разочарованию, отказу от технологии и потерям инвестиций».
Андрей Руцкин отмечает, что сейчас сложно строить стратегии на 5 лет, «но хотя бы на 2 года» нужно понимать направление движения.
Осознанный подход: от RPA к полноценному ИИ
В завершение Андрей Руцкин предложил пошаговый путь внедрения ИИ для компаний, которые только начинают.
Шаг 1: Начните с RPA (роботизации процессов)
«Есть возможность подойти последовательно к внедрению искусственного интеллекта и начать с технологии RPA — роботизации процессов, — рассказывает спикер. — Она сейчас переживает своего рода ренессанс. В 2010-2012 годах это было безумно популярно, потом стихло, а сейчас снова набирает обороты».
Преимущества RPA:
- ✅ Быстрое внедрение
- ✅ Недорого
- ✅ Реально даёт эффект, особенно если таких процессов много
Минус RPA: «Процессы должны быть структурированы и описаны. Робот работает по идеальному процессу. Любое отклонение он перекидывает на человека. Он не может ни подумать, ни принять решение. Строго да-нет».
Шаг 2: Добавьте ИИ там, где нужны решения
«Когда процессы доходят до точки необходимости принятия решения, до необходимости когнитивной составляющей — здесь вы органически приходите к необходимости внедрять искусственный интеллект», — объясняет Андрей.
Варианты внедрения:
- Обучение ML-моделей (классическое машинное обучение)
- Генеративный ИИ (LLM — большие языковые модели)
Шаг 3: От ассистента к автономному агенту
«На старте будут ИИ-ассистенты, которые помогают в принятии решений, — говорит Андрей Руцкин. — Но со временем, подтверждая эффективность, проверяя результаты и увеличивая доверие к тому или иному решению, можно приходить и к ИИ-агентам, которым можно будет полностью передавать процесс».
Выводы: что нам даёт этот кейс
Выступление Андрея Руцкина на New Retail Forum 2025 ценно тем, что это не теория, а практика. Холодильник.ру — не технологическая компания, а классический ритейлер, который смог внедрить ИИ быстро, эффективно и с измеримыми результатами.
Ключевые цифры:
| Кейс | Результат |
|---|---|
| Автоматизация отзывов | 97% точность, +5% конверсии, 80 000 товаров |
| ИИ-аналитика | Ответы за секунды вместо часов |
| Мониторинг негатива | Анализ видео на YouTube, превращение жалоб в точки роста |
Главные уроки:
- Работайте с партнёрами — не нужно создавать всё с нуля, есть готовые решения
- Начинайте с малого — один процесс, один кейс, один месяц на внедрение
- Обучайте сотрудников — без вовлечения команды технологии не приживутся
- Стройте стратегию — лоскутное внедрение ведёт к разочарованию
- Идите пошагово — RPA → ИИ-ассистент → ИИ-агент
Главный тезис Андрея Руцкина:
«Любой продукт без искусственного интеллекта в среднесрочной перспективе проиграет продукции с искусственным интеллектом».
Это не угроза, а констатация факта. Компании, которые внедряют ИИ сегодня, получают конкурентное преимущество: более быструю реакцию на запросы клиентов, глубокую аналитику, персонализированный сервис и рост конверсии.
Что делать прямо сейчас
Если вы работаете на маркетплейсах и хотите повторить успех Холодильник.ру в автоматизации работы с отзывами и вопросами:
- Попробуйте SaleSynergy — наш сервис решает ту же задачу, что внедрил Андрей Руцкин в своей компании
- Получите 50 бесплатных генераций при регистрации — протестируйте качество ответов ИИ на ваших реальных отзывах
- Оцените результат — проверьте точность, скорость и персонализацию ответов
Искусственный интеллект уже не будущее, а настоящее. Вопрос не в том, внедрять ли его, а в том, когда начать. И судя по опыту Холодильник.ру — лучше начать сегодня.
Автоматизируйте работу с отзывами с помощью SaleSynergy
Получите бесплатную консультацию от экспертов SaleSynergy и 50 бесплатных генераций ответов для тестирования
