Если один клиент пожаловался на продукцию, алгоритм ищет других людей, которые приобрели тот же товар, и предлагает им оценить его качество в мобильном приложении. Система уже тестируется в онлайн-доставке «Пятерочки».
В опросах приняли участие более 500 тыс. покупателей. По первым результатам, новый подход помог увеличить повторные покупки на 9%.
Логика работы достаточно простая. Например, покупатель получил продукт и обнаружил, что он испорчен, имеет неприятный вкус или не соответствует заявленным характеристикам.
Вместо того чтобы ждать новых обращений, система автоматически связывается с другими клиентами, купившими эту же позицию. Если несколько покупателей подтверждают проблему, ситуация становится заметной для сотрудников.
Клиенту могут оформить возврат средств и начислить бонусы программы лояльности. А если количество жалоб на один товар оказывается высоким, информация может стать основанием для внеплановой проверки поставщика.
Для покупателя такая схема полезна прежде всего тем, что необязательно самостоятельно доказывать, что проблема возникла не только у него. Если аналогичная ситуация повторилась у других людей, система способна выявить это автоматически.
Есть и другая важная причина для запуска такого решения. По данным исследований Х5, меньше половины покупателей, которые остались недовольны приобретенным товаром, обращаются в службу поддержки.
То есть компания может просто не узнать о значительной части проблем. Теперь один отзыв потенциально может стать отправной точкой для проверки целой партии продукции.
Это особенно актуально для продуктов питания, где качество может зависеть от конкретной поставки, срока хранения или условий транспортировки. При этом покупателям не придется отвечать на опросы по каждому заказу.
Запрос появляется в связи с конкретным сигналом о качестве, поэтому механика ориентирована именно на потенциально проблемные товары. До конца 2026 года систему планируют распространить также на торговые сети «Перекресток» и «Чижик».
Это может изменить сам подход к жалобам. Сейчас стандартный сценарий выглядит так: человек обнаруживает проблему, самостоятельно обращается в поддержку и ждет решения. В новой системе магазин пытается сам найти похожие случаи и связаться с клиентами.
Важно, что автоматический опрос не означает автоматического признания товара некачественным. Подтвержденные обращения обрабатывают сотрудники, а массовые сигналы могут привести к дополнительной проверке поставщика.
В результате система работает сразу в двух направлениях: помогает покупателю быстрее получить компенсацию и дает ритейлеру возможность раньше заметить проблему с конкретным товаром.
Главное преимущество заключается в дополнительном контроле качества. Если один покупатель столкнулся с проблемой, она потенциально может быть замечена еще до того, как такие же жалобы начнут поступать десятками. А значит, некачественная продукция с меньшей вероятностью продолжит продаваться незамеченной.