AIVID тестируется — возможны сбои. Спасибо, что вы с нами.
Demo mode

Платежи и пользователи тестовые. ИИ-генерация — реальная (через AI Gateway).

E-commerce

Разбор выгрузки отзывов с Wildberries и Ozon

Агент читает выгрузку отзывов из таблицы, собирает оценки и жалобы по осям и предлагает, что поправить в карточке в первую очередь.

Готовый шаблон: Аналитик маркетплейса

Формулировка сценария уедет в Мастерскую — копилот начнёт с неё, а дальше правьте под свой бизнес.

Задача

Выгрузка отзывов приходит таблицей на сотни строк. Читать её целиком некогда, поэтому решения принимаются по последним трём отзывам, которые попались на глаза. Из-за этого повторяющаяся жалоба про размер живёт в карточке месяцами.

Агент работает с выгрузкой как с текстом. Он считает распределение оценок, вытаскивает повторяющиеся формулировки и раскладывает их по осям: размер и посадка, качество материала, комплектность, упаковка и доставка, соответствие фото. В конце он даёт три-пять рекомендаций и для каждой приводит цитаты из отзывов, на которых она основана.

В знания грузят таблицу xlsx с выгрузкой, описание товара и текущий текст карточки. Полезно добавить размерную сетку и состав: тогда агент отличает жалобу на ошибку в описании от жалобы на сам товар. Кусок таблицы или сводный экран можно прислать фотографией — агент разберёт, что на снимке.

Границы стоит держать в голове. Агент не подключается к личному кабинету маркетплейса и не забирает отзывы сам: выгрузку приносит человек. Он не считает выручку и маржинальность, если этих цифр нет в загруженных файлах, и не обещает, что правки поднимут карточку в выдаче.

Как собрать — три фазы

  1. Фаза 1

    Базовый агент

    Появится аналитик, который отвечает разбором по осям, а не общими словами.

    Сказать копилотуСобери аналитика отзывов для моего магазина на Wildberries и Ozon. Он получает выгрузку отзывов, считает распределение оценок и раскладывает жалобы по осям: размер и посадка, качество, комплектность, упаковка, соответствие фото. Каждый вывод он подтверждает цитатой из отзыва и не додумывает то, чего в тексте нет.

  2. Фаза 2

    Знания и заявки

    В агенте окажутся товары и текущие карточки, а итог разбора будет приходить владельцу.

    Сказать копилотуЗагрузи в знания таблицу с выгрузкой отзывов, описания товаров, размерную сетку и состав. Пусть агент сверяет жалобы с описанием и отдельно помечает случаи, когда покупатель жалуется на то, чего в карточке не было заявлено. Итог разбора он оформляет заявкой, чтобы она сохранилась у меня в разделе «Заявки».

  3. Фаза 3

    Каналы и рутина

    Разбор можно будет запросить из Telegram, а страница агента станет рабочим входом.

    Сказать копилотуОпубликуй агента и подключи Telegram, чтобы я спрашивал его по свежей выгрузке прямо в переписке: сам файл я обновляю в знаниях, экран сводки могу прислать фото. Включи память о клиенте, чтобы он помнил, какие артикулы мы уже разбирали и какие правки я вносил. На публичной странице оставь короткое описание и контакты.

Если данные меняются

Цены, каталог, расписание и наличие обычно живут не в голове, а на странице сайта, в Google-таблице, в файле на Яндекс.Диске или в PDF-прайсе. Такой источник подключается один раз — во вкладке «Знания» карточкой «Живая ссылка»: AIVID перечитывает его сам, раз в несколько часов, плюс есть кнопка «Обновить сейчас». Переписывать прайс при каждом изменении не нужно. Агент отвечает по снимку источника, а не заглядывает в таблицу в момент вопроса клиента — для цен, меню и расписания этого достаточно; вопросы вида «сколько на складе прямо сейчас» решаются «Действиями», вызовом вашего API.

Что задействовано

  • Распознавать фото от клиента
  • Искать в интернете
  • Помнить клиента между сессиями

Способности включаются галочками в Мастерской. Ответы агента расходуют V-монеты владельца по выбранному уровню качества; дневной лимит расхода на агента задаётся там же.

Где работает

  • Публичная страница
  • Telegram
  • Виджет на сайте

Агент один, каналов много: инструкция, знания и заявки общие для публичной страницы и всех подключённых каналов.

Частые вопросы

  • Нужно ли что-то программировать?

    Нет. Агент собирается в переписке с копилотом, выгрузка и описания загружаются файлами в раздел знаний.

  • Агент сам заберёт отзывы из личного кабинета?

    Нет. Интеграции с личным кабинетом маркетплейса у нас нет. Выгрузку вы делаете сами и загружаете файлом в знания агента; в каналах ему можно прислать фото экрана или текст.

  • А если он придумает жалобу, которой не было?

    Агент отвечает по загруженным знаниям и подтверждает выводы цитатами. Если в выгрузке про упаковку ничего нет, ось про упаковку останется пустой.

  • Насколько большой файл он выдержит?

    Знания хранятся кусками, и поиск идёт по словам и по смыслу, поэтому объёмная выгрузка загружается целиком. Очень крупные файлы лучше делить по категориям товара.