Интересные выводы, к которым пришли после разговора с командой стратегии Спортмастера

• Рекомендательные модели не дают вау прироста. Подбор товаров даёт ощутимый, но всё равно умеренный эффект.

• LLM-чат с базой знаний дал наибольший экономический эффект, особенно, когда чат-бота выводят напрямую к пользователю. Тогда расходы на поддержку пользователей падают кратно, в первую очередь ФОТ. У нас в ВВ внутри одна из ключевых ценностей — живое общение с оператором, поэтому напрямую клиентам такой чат не даём. Но сами операторы используют его и экономят время — это сокращает расходы на обучение, снижает нагрузку на ФОТ и одновременно растит NPS. Сплошные плюсы.

• Оптимизация «снизу» почти не рождается. Пока не включают рычаг (например, урезание бюджета), люди не ищут, как оптимизировать процессы. Кто-то делает и сам, но таких мало и без системного подхода.

• Генеративный контент для карточек — все ждут, решений нет. Спрос высокий, рынок — пустой. Особенно актуально для fashion-ритейла. Окно возможностей для продуктов.

• AI работает лучше там, где уже есть порядок. Систематизация процессов даёт больший эффект, чем сама AI-надстройка. Больший эффект получается от упорядочивания знаний, чем от добавления той же ЛЛМки.