Kogan: ИИ-агент на Agentforce обрабатывает 10 типов обращений клиентов

Kogan — австралийский онлайн-ретейлер. Службу поддержки там традиционно обслуживали через веб-формы и электронную почту. Компания хотела снизить усилия клиентов при обращении и ускорить ответы. Первая версия бота работала по детерминированной логике на доступной тогда технологии и решала около 6% входящих обращений. По словам технического директора Горана Стефковски, ждать высокого процента решений с первого дня нереалистично, и начинать нужно с того уровня, который есть. Среди входящих запросов около 60% приходится на вопрос «где мой заказ» (WISMO), согласно блогу компании, опубликованному в июле.

Kogan перестроил бот службы поддержки на технологии Salesforce Agentforce и работал с командой forward deployment вендора. Агент использует четыре сервиса Agentforce: NextGen Authoring, Agent Script, Observability и Testing Center. Сценарий WISMO берёт статус заказа напрямую из SAP и передаёт клиенту. Другие сценарии: консьерж по товарам с персональными рекомендациями по 16 млн SKU, членство, погашение мобильных ваучеров, расследование неопознанных списаний, диагностика неисправностей и подтверждение личности. Новый сценарий использует генеративное распознавание изображений: агент оценивает фотографии повреждений при транспортировке в возвратах и находит повторяющиеся снимки.

Первые сценарии Kogan прототипировал на внутреннем хакатоне и вывел в промышленную эксплуатацию примерно через шесть недель. Об опыте компании рассказал технический директор Горан Стефковски на конференции Dreamforce; материал iTnews опубликован 14 октября 2026 года. К этому моменту ИИ-агент справляется с 10 типами обращений службы поддержки. По данным блога Kogan за июль, агент применяется не ко всем типам товаров, и охват компания расширяет постепенно. По словам Стефковски, проверка изображений позволила выявлять случаи, когда несколько клиентов присылали один и тот же снимок повреждённого товара.