ROZETKA запустила AI-асистента, який допомагає підібрати товари. В ексклюзивному бліці Vector співвласник групи Rozetka-Evo Владислав Чечоткін розповів деталі.
Що сталося
Наприкінці березня інтернет-магазин Rozetka запустив свого AI-асистента для пошуку та порівняння характеристики товарів. Він вже доступний для використання та працює на основі мовних моделей — яких саме, у команді не уточнюють. Щоб ним скористатися, потрібно зайти в чат і просто написати запит який цікавить. В ексклюзивному бліці редакції Vector співвласник групи Rozetka-Evo Владислав Чечоткін розкрив деталі.
Чому вирішили запускати AI-асистента саме зараз?
Влітку 2025-го ми почали тестувати прототип на дуже маленькій аудиторії, а восени запустили закрите бета-тестування першої версії AI-асистента, щоб перевірити його в моменти пікових навантажень. До повноцінного запуску в березні 2026-го ми зібрали інсайти, які дозволили нам вдосконалити роботу Rozetka AI та відкрили доступ для 100% наших клієнтів.
Чи був закритий бета-тест? Які головні інсайти отримали?
Ми запустили тест, зібрали та проаналізували 10 000 користувацьких запитів, провели 100 інтервʼю та на основі цих даних побудували наш продукт та план його впровадження.
Один з цікавих інсайтів — запити користувачів повністю залежать від місця перебування. На сторінці замовлення питають про статус/доставку/оплату замовлення, а не шукають товари. На картці товару — питають про характеристики, порівняння, сумісність. Це допомогло нам правильно починати та продовжувати діалоги.
Скільки користувачів уже протестували Rozetka AI?
Точні цифри ми не розкриваємо, але це вже понад 1 млн запитів.
Чи впливає він на конверсію / середній чек?
AI змінює сам клієнтський шлях: людина отримує відповідь в одному інтерфейсі і може відразу оформити замовлення. Кожен четвертий користувач знову і знову ним користується.
Чи може AI просувати вигідніші для Rozetka товари?
Його мета — щоб клієнту було зручно і доставляло задоволення використовувати будь-які елементи нашої екосистеми сервісів. А значить — знаходити саме те, що йому потрібно.
Як формується «нейтральність» рекомендацій?
Асистент аналізує великий обсяг даних на маркетплейсі (відгуки, характеристики) та формує підсумок рекомендацій, які максимально відповідають запиту користувача.