Чат-бот Tablo.top заменил интернет-магазин для инженеров ЗАСЛОН
Чат-бот на базе ИИ для маркетплейса Tablo.top обрабатывает запросы инженеров и ищет компоненты среди 10 млн SKU с точностью 85%.
Задача
Инженерам и технологам требовался инструмент для быстрого поиска электронных компонентов по характеристикам, без сложной навигации и точных названий.
Решение
Разработан чат-бот в Telegram, который через семантический поиск и LLM интерпретирует запросы, сопоставляет их с базой из 10 млн SKU и позволяет искать, сравнивать и заказывать компоненты в текстовом режиме.
Результат
- 85% Точность ответов чат-бота
- 5 секунд Время поиска компонента
Чат-бот обеспечивает точность ответов 85% и находит компоненты за 5 секунд, а стоимость привлечения пользователя в Telegram оказалась ниже, чем в других каналах.
Ещё 44 кейса в категории Промышленное предприятие → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
HR чат-бот для Норникеля
HR чат-бот во ВКонтакте для Норникеля собрал 245 анкет и 84 резюме за два месяца.
ИИ-ассистент на сайте НПК «Механобр‑техника» привёл 5% целевых заявок за месяц
Внедрение AI-ассистента Bquadro на сайт НПК «Механобр‑техника» позволило за месяц получить 5% целевых заявок и снизить нагрузку на отдел продаж.
AI-агент поддержки для металлургической компании: автоматизация типовых обращений
Внедрили универсального AI-агента для металлургической компании, который автоматизировал типовые обращения и ускорил первые ответы.
От корпоративного портала к HR-экосистеме: цифровая трансформация «Автозавода Санкт-Петербург»
Создали единую цифровую HR-экосистему для «Автозавода Санкт-Петербург»: 100% сотрудников получили доступ к порталу и чат-боту, время обработки запросов сократилось с 30 до 3 минут.
AI-ассистент подбора компонентов для «Заслон»: 87% запросов автоматизировано
Внедрили AI-ассистента подбора электронных компонентов для АО «Заслон»: 87% запросов обрабатываются автоматически, а время подбора сократилось с часов до 2–4 секунд.
Рекомендательный сервис для металлургического завода: экономия ферросплавов до 5%
Разработан рекомендательный сервис на базе ML для металлургического завода, позволивший сэкономить до 5% ферросплавов и снизить себестоимость стали на 500 млн рублей в год.