Інтерв'ю з Ярославом Пелихом: Як штучний інтелект змінює бізнес іграшок компанії Попелюшка та KidsQo

Цитата: "Моя мета — використовувати технології для підвищення ефективності, але я не хочу втрачати людський елемент у взаємодії з клієнтами, бо клієнт це відчуває."

Про спікера:

Народжений у 1986 році, Ярослав Пелих з ранніх років виявляв творчі здібності та захоплення технологіями, мріючи створювати власні проєкти. Його прагнення до самореалізації та розвитку визначило професійний шлях, що об’єднує творчість, бізнес та технології. Маючи першу освіту з менеджменту, він здобуває другу вищу освіту зі ступенем магістра з комп'ютерних наук. Серед його хобі: походи в гори, програмування.

Про компанію:

"Попелюшка" — український виробник м'яких іграшок, який реалізує свою продукцію через власний інтернет-магазин, власні мережі магазинів іграшок, онлайн-маркетплейси, а також оптові та дропшипінг канали. Її вироби здобули надійну репутацію та схвальні відгуки користувачів завдяки високій якості, широкому асортименту та клієнтоорієнтованому підходу. Компанія неодноразово здобувала нагороди на спеціалізованих виставках галузі.

Ярославе, ви керуєте виробництвом і продажем іграшок як онлайн, так і офлайн. Давайте поговоримо про штучний інтелект та його інтеграцію у ваші бізнес-процеси. Можливо, почнемо з цікавого. Я знаю, що ваші авторські іграшки неодноразово ставали бестселлерами — як вам вдається передбачати, які іграшки стануть популярними в Україні ще до того, як на них з’явиться попит?

Ярослав Пелих: Це правда, у нас були неодноразові успіхи — попадання в ціль користувацьких бажань! Один із ключових інструментів, на який я покладаюсь, — це модуль трендів від Google на базі штучного інтелекту. Він дозволяє нам аналізувати світові тенденції пошуку, завдяки чому ми можемо передбачити, які іграшки стануть популярними ще до того, як вони досягнуть нашого ринку України. Взагалі, я завжди намагаюся тримати фокус на власному виробництві, а не лише на продажу вже існуючих брендів, і саме цей інструмент допоміг мені прийняти ризикові, але успішні рішення в минулому.

Звучить цікаво, чи можете привети приклад всесвітньо відомих іграшок, які ви почали продавати у себе, базуючись на результатах цього інструменту? Можете поділитися конкретним прикладом?

Ярослав: Звичайно, але давайте, аби я не рекламував зайвий раз окремі бренди, я наведу приклад із власного виробництва. Одного разу, аналізуючи черговий звіт трендів, я помітив зростання популярності плюшевих акул на західних ринках. Перша думка була — почати виробництво плюшевих акул, але потім я запитав себе: чому обмежуватися лише ними? Люди завжди захоплювалися китами — їхньою величчю, загадковістю, інтелектом. Тому я вирішив не зупинятися на акулах і ми розробили цілу лінійку плюшевих китів. І знаєте що? Це стало справжнім хітом, бо на той момент ніхто інший не пропонував плюшевих китів у тому форматі, як ми. Також ШІ нам підсказав, що морська тематика часто асоціюється з екологічною свідомістю. Це стало додатковим фактором популярності наших іграшок — вони не просто стали забавками, а й символами збереження природи. Завдяки цьому ми змогли позиціонувати їх так, щоб вони резонували з сучасними споживачами, які цінують екологічні продукти.

Це чудовий приклад використання штучного інтелекту для прогнозування ринку! До речі, говорячи про AI, давайте поговоримо про підтримку клієнтів. Які приклади можете навести з вашого бізнесу?

Ярослав: Гарне запитання! Ми почали експериментувати з GPT-4o Mini від OpenAI, виходить дорогувато, але поки стартуємо з цією моделлю, потім, можливо, перейдемо на іншу модель. Один із способів використання — для обробки запитів дропшипперів через нашу внутрішню платформу. Спочатку ми тестували її на собі, а потім обмежили використання бота лише для певної групи партнерів у їхніх особистих акаунтах. Чат-бот відповідає на найпоширеніші запитання — про наявність товарів (хоча у нас і є окремі фіди товарів для партнерів, багато клієнтів бажають точно запевнитися в наявності), статус замовлення, тощо. Він може набагато більше, ніж простий чат-бот на Python.

І як пройшов цей перехід?

Ярослав: Чесно кажучи, це стало моментом, що звільнив руки нашим менеджерам. Спершу ми просто хотіли перевірити, наскільки добре бот може справлятися із повторюваними запитами. Але згодом зрозуміли, що можемо розширити його функціонал. Тепер він не лише відповідає на питання, а й прогнозує, коли певна іграшка з’явиться в наявності, виходячи з виробничих термінів та трендів запасів.

Ви згадали про момент, що звільнив руки вашим менеджерам. Чи основною метою впровадження чат-бота було заміщення людського персоналу?

Ярослав: Ні, аж ніяк! Моєю метою ніколи не було замінювати співробітників, а навпаки — допомогти їм. До впровадження чат-бота наша служба підтримки була перевантажена однотипними питаннями, що було виснажливо для всіх. Автоматизація дозволила вивільнити час, щоб наші оператори могли зосередитися на складніших та індивідуальних запитах клієнтів, з якими ШІ справляється не дуже добре.

Це логічно. А як щодо контролю якості обслуговування? Я бачу на платформах, де ви продаєте, у вас переважно схвальні відгуки. Чи якось використовуєте ви AI для покращення якості обслуговування?

Ярослав: Ви з язика зняли. Це був ще один прорив для нас. Зазвичай, ми отримуємо десятки, а інколи й сотні дзвінків на день, і контролювати їхню якість вручну було і складно, і довго, і нудно. Я сам час від часу залучаюся в такі рейди QA, аби самостійно запевнитися у якості обслуговування, або навпаки — знайти точки зросту, де можна покращити. Традиційно супервайзер прослуховує лише невеликий відсоток дзвінків, але цього було недостатньо для мене.

Припускаю, що штучний інтелект повністю змінив цей процес?

Ярослав: Ну ні, повністю він такого ще не може, та й хочеться мати остаточний людський вердикт, але в допомозі він став незамінним! Тепер AI може транскрибувати всі розмови, аналізувати тон голосу, перевіряти дотримання скриптів, що йому заздалегідь визначили, і виділяти проблемні моменти. Це дозволило супервайзеру витрачати в разів 10 менше часу на перевірку, при цьому без проблем охоплюючи 100% дзвінків. Ми також виявили цікаву закономірність — деякі менеджери надто швидко завершували дзвінки і не надавали достатньо детальної інформації про оплату та доставку. Так, звичайно, це все прописано і так на сайті, але хто ж зараз уважно читає те, що написано? Мало хто, у людей на це немає часу. AI вказав на цю проблему, що дозволило нам провести додаткове навчання. Після цього рівень спірних ситуацій, що виникали у зв’язку із цими нюансами знизився, приблизно, на 23%.

Дуже непоганий результат! Але, ясно, штучний інтелект не може бути ідеальним, правда? Чи можете виділити якісь недоліки для себе?

Ярослав: О, ну, звичайно. AI — це чудовий помічник, але він не бездоганний. Ми помітили, що технологія розпізнавання мовлення іноді неправильно інтерпретує слова, і через це буває виділяє неправильні акценти в анотаціях. Тому нам іноді все таки доводиться вручну переглядати певні випадки. Але навіть з цими дрібними проблемами система економить нам величезну кількість часу. AI також може мати труднощі з певними діалектами (привіт прекрасне Закарпаття) або просто розмовною мовою. Ми активно працюємо над тим, щоб покращити його ефективність, навчаючи його на більшій кількості даних.

Тобто, це все ще можна кастомізувати та покращувати?

Ярослав: Так, звичайно.

Добре. Чи є ще якісь області в вашому бізнесі, де ви застосовуєте штучний інтелект?

Ярослав: І так, і ні. Я зараз лише почав вивчати можливості утиліти для рекомендацій на базі ШІ від Google. Це може допомогти нам зробити персоналізовані рекомендації для клієнтів на нашому сайті.

Це буде щось подібне до того, як Netflix рекомендує фільми?

Ярослав: Думаю, буде щось на кшталт цього! Але у нашому випадку я хотів би, щоб система аналізувала поведінку клієнтів, їхні покупки у нас та пошукові запити на сайті, щоб пропонувати товари, які їм найбільше підходять. Подивимося, чи вийде. Наразі ми дещо технічно обмежені нашою платформою, але я шукаю вихід, адже сам також беру участь в розробці всіх технічних інтеграцій.

ШІ очевидно революціонізував ваш бізнес. Які плани на майбутнє? Що далі?

Ярослав: Моя мета — використовувати технології для підвищення ефективності, але я не хочу втрачати людський елемент у взаємодії з клієнтами, бо клієнт це відчуває. Ми досліджуємо нові AI-інструменти, покращуємо вже впроваджені рішення та стежимо за трендами, щоб продовжувати надавати найкращий досвід клієнтам. Вважаю, що ми із цим справляємося добре.