Искусственный интеллект в
фарм-ритейле Ч.1
Распознавание речи для сети аптек
Наш клиент – это фармацевтическая компания, которая занимается производством лекарственных препаратов и розничной торговлей через свою аптечную сеть. Сеть представлена более чем в 20 городах Украины и насчитывает около 130 аптек.
Запрос клиента был направлен на создание прозрачной работы провизора и его взаимодействия с покупателем
В данном цикле статей мы хотим осветить наш опыт создания ряда цифровых решений для украинского фарм-ритейлера. В первой части речь пойдет о внедрении модуля распознавания речи с целью улучшения качества обслуживания, который мы реализовали в тестовом режиме.
По данным ACFE (Ассоциация сертифицированных специалистов по расследованию хищений) индустрия мирового ритейла занимает лидирующее место среди остальных отраслей по количеству потерь для бизнеса, с годовыми потерями больше 10 миллиардов долларов. Что примечательно, около 50% случаев приходится на внутреннее мошенничество. Но дело не только в мошенничестве или хищениях, а также в уровне предоставляемого обслуживания.
Сегодня мы не просто идем в аптеку за таблеткой от головной боли, мы хотим получить качественный и профессиональный сервис.
В 2020 году, бизнес клиента начал активную кампанию по ребрендингу своей сети, это означало не только внешние улучшения, но также и повышение уровня предоставляемых услуг.
С развитием маркетинга и роста фарм-рынка сегодня мы не просто идем в аптеку за таблеткой от головной боли, мы хотим получить качественный и профессиональный сервис. Но сервис и экспертиза персонала не всегда существуют по умолчанию. Многие процессы требуют улучшений, а делать это куда эффективнее если использовать удобные инструменты.

Один из таких популярных инструментов это – услуга "тайный покупатель"

Этот тип проверки помогает провести исследование в ходе которого, аудитор выступает в роли клиента и на своем опыте способен пройти весь "путь" взаимодействия с провизором. Этот подход помогает выявить некомпетентность отдельных сотрудников и часто такой аудит показывает
хорошие результаты.

Но в силу отсутствия автоматизации данного процесса, такие эксперименты не могут нести статистические данные, поскольку не ведутся на ежедневной основе. И, как следствие, некомпетентные сотрудники могут быть не выявлены годами. А ведь некомпетентность персонала это далеко не единственная головная боль бизнеса, существует еще ряд проблем на этом этапе:
Мошенничество на кассовом узле
Хамство со стороны персонала
Нарушение дисциплинарных норм
Продажи без чеков
Отсутствие доп. продаж
Последствия
Финансовые потери
Репутационные потери
Отток клиентов

Если говорить о фарм-ритейле, то провизор является первым лицом с кем контактирует клиент, и именно он выполняет роль представителя компании, который будет влиять на дальнейшую продажу и лояльность покупателей.
Задачей стратегического отдела компании было определить:
Где самые проблемные объекты

Что влияет на уровень продаж и потерь

Как можно улучшить эти показатели
Качество обслуживания сегодня контролируется путем применения определенных инструментов, но не всегда эти инструменты возможно использовать в полной мере, которая принесет максимальную пользу.
Скрипты взаимодействия провизора с покупателем
Система лояльности для клиентов
Брендинг
Корпоративная политика
Наше предложение заключалось в создании решения которое бы позволяло отслеживать путь клиента при общении с провизором и перевод всей сети на новые стандарты.
В этой части статьи мы опишем как мы использовали искусственный интеллект для решения задачи коммуникации провизора с клиентом.


Вопрос транскрибации в машинном обучении достаточно понятная и решенная тема, все мы часто обращаемся к нашим виртуальным помощникам будь то: "Оk Google", или: "Hey Siri"
Мы задумались, а что если использовать подобные решения для контроля коммуникации сотрудника с клиентом? Ведь, это давно не секрет что для общения, средний и крупный ритейл использует скрипты которые решают три основные задачи:

1. Увеличение продаж
2. Контроль продаж
3. Улучшение обслуживания покупателей
Наше решение предполагало внедрение модуля распознавания речи в систему видеонаблюдения
Этап 1
В начале мы сфокусировались на анализе скриптов, их корректности и соблюдения со стороны персонала. В первую очередь надо было распознать текст, а после сохранить его в базу данных.
Точность работы ИИ в реальных условиях составила около 80%
Этап 2
Для определения участников диалога мы использовали отдельный инструмент который позволяет разделить их на продавца и покупателя, а затем сохранить текст провизора в базе данных.
Этап 3
После каждой интеракции провизора с клиентом создается уникальное событие с точными временными данными. На основании этой информации система будет подсчитывать рейтинг соответствия провизора опираясь на ключевые скрипты полученные от нашего заказчика, а заказчик, в свою очередь, может посмотреть рейтинг за день, неделю, месяц
На текущей момент система работает в режиме тестирования, хотя уже дает хорошие результаты для клиента. Эта концепция дала нам понять, что мы нащупали болевую точку клиента и двигаемся в правильном направлении.
Стоит также отметить, что само по себе несоблюдение скриптов в продажах не является поводом для увольнения, основными метриками по-прежнему остаются продажи. Конкретно в этом случае существуют аптеки "у дома" у которых есть постоянные клиенты, вне зависимости от рейтинга провизора, но это скорее исключение, чем правило.
Американская аналитическая платформа Leadership IQ провела независимое исследование на тему эффективности сотрудников 207 компаний и согласно статистике 18% сотрудников могут считаться низкоэффективными, 20% - высокоэффективными, а 62% - средними. Но даже эта цифра в 18% может оказать достаточно серьезное влияние на рост и стабильность бизнеса.

Один из последних громких случаев произошел в компании Xsolla (источник) , но это уже совсем другая история.
Если вас заинтересовало данное решение и вы хотели бы узнать как его можно применить для своего бизнеса, оставляйте контактные данные и мы будем рады предоставить детальную консультацию.
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности.
Made on
Tilda