Мы в NCG всегда внимательно следим за изменениями на маркетплейсах, потому что любая мелочь — от формулировки отзыва до скорости реакции на него — влияет на работу наших клиентов.
Недавно Wildberries анонсировал тестирование функции «Важного из отзывов» на базе ИИ. С одной стороны — это действительно удобно: теперь покупателям не нужно листать сотни комментариев, чтобы понять, что происходит с товаром. Всё самое важное — в одном коротком абзаце.
Но с другой — это нововведение вызывает много вопросов. За кажущейся простотой скрываются моменты, которые могут серьёзно повлиять на всю экосистему маркетплейсов — и на качество работы подрядчиков вроде нас.
Но с другой — это нововведение вызывает много вопросов. За кажущейся простотой скрываются моменты, которые могут серьёзно повлиять на всю экосистему маркетплейсов — и на качество работы подрядчиков вроде нас.
Иллюзия прозрачности vs. манипуляция мнением
Автоматическая выжимка обещает показать только самое важное. Но кто проверит, что нейросеть действительно отразит реальную картину, а не приукрасит её? Мы, как логистический партнёр, часто работаем с тонкими моментами — например, упаковкой хрупких товаров или нестандартной маркировкой. Если алгоритм посчитает такие детали незначительными и "срежет" их из обратной связи, мы рискуем не узнать о реальных проблемах и, как следствие, не сможем быстро на них отреагировать.
Автоматическая выжимка обещает показать только самое важное. Но кто проверит, что нейросеть действительно отразит реальную картину, а не приукрасит её? Мы, как логистический партнёр, часто работаем с тонкими моментами — например, упаковкой хрупких товаров или нестандартной маркировкой. Если алгоритм посчитает такие детали незначительными и "срежет" их из обратной связи, мы рискуем не узнать о реальных проблемах и, как следствие, не сможем быстро на них отреагировать.
Риск изменения цепочки обратной связи
Раньше всё было понятно: покупатель оставляет отзыв → служба поддержки его анализирует → склад проверяет сборку и упаковку → логистика сверяет процессы → маркетологи дорабатывают карточку товара.
Теперь же первым работает ИИ-фильтр. Он решает, что считается важным, а что нет. Это может сэкономить время, но и "спрятать" важные для нас сигналы: ошибки в укладке, недостаточно прочные коробки или неправильную маркировку могут остаться незамеченными.
Раньше всё было понятно: покупатель оставляет отзыв → служба поддержки его анализирует → склад проверяет сборку и упаковку → логистика сверяет процессы → маркетологи дорабатывают карточку товара.
Теперь же первым работает ИИ-фильтр. Он решает, что считается важным, а что нет. Это может сэкономить время, но и "спрятать" важные для нас сигналы: ошибки в укладке, недостаточно прочные коробки или неправильную маркировку могут остаться незамеченными.
К чему всё это ведёт?
За удобством стоит большой вопрос: готовы ли мы делегировать алгоритмам контроль над качеством обратной связи?
От этого зависит не только скорость обработки жалоб, но и реальное улучшение сервиса, логистики, упаковки и продукта в целом. Мы работаем для того, чтобы довести каждую поставку до идеала — но для этого нужно видеть всю обратную связь, а не её "усреднённый" срез.
