Архив Розничная и оптовая торговля · Специализированная розница
Спортмастер: NLU-бот «Спортивный помощник» закрывает 81% диалогов в чате
По данным SM Lab, собственный чат-бот «Спортмастера» на базе дообученной NLU-модели на начало 2025 года самостоятельно закрывал 81% диалогов с клиентами. Бот распознаёт более 430 тематик обращений и работает на сайте, в мобильном приложении и во ВКонтакте.
/01 · ключевые результаты
-
результат
81%
доля диалогов, которые бот закрывает без оператора
SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
на начало 2025 года · чат «Спортивного помощника» на сайте, в приложении и во ВКонтакте
слова сотрудника: Екатерина Морозова, менеджер продукта «Спортивный помощник»
-
масштаб
более 430 тематик
типы запросов клиентов, которые распознаёт и обрабатывает бот
SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
на начало 2025 года · чат «Спортивного помощника» на сайте, в приложении и во ВКонтакте
слова сотрудника: Екатерина Морозова, менеджер продукта «Спортивный помощник»
- 15% доля диалогов, передаваемых оператору по сценарию с уточнением деталей · результат SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
- 4% доля диалогов, сразу уходящих к оператору · результат SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
- 0,2 с среднее время ответа NLU-модуля · возможность системы SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
- 0,94 средняя уверенность модели в присвоении тематики запросу (из 1,0) · возможность системы SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре, блог компании, 26.11.2025
оценка strategai
Оценку не приводим: не раскрыт объём обращений в чат и стоимость обработки диалога оператором
По данным SM Lab, собственный чат-бот «Спортмастера» на базе дообученной NLU-модели на начало 2025 года самостоятельно закрывал 81% диалогов с клиентами. Бот распознаёт более 430 тематик обращений и работает на сайте, в мобильном приложении и во ВКонтакте.
/02 · паспорт кейса
Бизнес
- Компания
- Спортмастер
- Отрасль
- Розничная и оптовая торговля · Специализированная розница
- Функция
- Клиентский сервис
- Задача
- Чат-/голосовой бот первой линии
Технология
- Класс AI
- Классический NLP и речевые технологии
- Тип решения
- Собственная разработка
Внедрение
- Стадия
- Промышленная эксплуатация, на 26.11.2025
- География
- Россия
/03 · описание кейса
Зачем
Бизнес-задача
«Спортмастер» в 2022 году выбирал решение для автоматизации ответов на вопросы клиентов, поступающие в службу поддержки. Кнопочные боты, по словам компании, показывали низкую эффективность, поэтому команда SM Lab решила определять намерение клиента с помощью технологий распознавания естественного языка (NLU). Задача бота — решать типовые вопросы без привлечения оператора клиентского сервиса: консультировать по применению бонусов и промокодов, уточнять статус и продлевать хранение заказа, информировать об условиях возврата, обеспечивая круглосуточную поддержку в текстовом формате.
Что
Решение
«Спортивный помощник» — полностью собственная разработка SM Lab: виджет чата, конструктор сценариев диалога, оркестратор и модуль распознавания намерения. NLU-модуль построен на открытых моделях и дообучен на обращениях клиентов компании. Модуль определяет тематику запроса и выделяет сущности из сообщения, после чего конструктор сценариев проходит ветки проверок и запрашивает данные о клиенте и заказе во внутренних системах «Спортмастера». Ответ клиент получает менее чем за 1 секунду. В боте также есть голосовой ввод, картинки в ответах, подсказки наиболее вероятных следующих вопросов на кнопках и оценка ответов клиентами.
Как
Внедрение
Активное наполнение навыков бота началось в 2022 году. Помощник подключён на сайте компании, в мобильном приложении и в официальной группе «Спортмастера» во ВКонтакте. На начало 2025 года бот распознавал более 430 тематик, а автоматизация составляла 81%. В публикации SM Lab от ноября 2025 года приведено распределение диалогов: 81% бот закрывает самостоятельно, 15% передаёт оператору по сценарию, предварительно уточнив детали, 4% сразу уходят к оператору. Среднее время ответа NLU-модуля — 0,2 секунды, средняя уверенность в присвоении тематики — 0,94 из 1,0. Качество диалогов команда дополнительно проверяет вручную. Компания развивает бота в сторону гибридной модели с точечным использованием генеративного ИИ.
/04 · источники и проверка
Что подтверждено
- По данным SM Lab, на начало 2025 года бот самостоятельно закрывал 81% диалогов в чате.
- Бот распознаёт и обрабатывает более 430 тематик обращений; 15% диалогов он передаёт оператору по сценарию, 4% сразу уходят к оператору.
- NLU-модуль на основе открытых моделей дообучен на обращениях клиентов компании; среднее время ответа — 0,2 секунды.
Ограничения
- 81% — доля диалогов в чате, закрытых ботом; цифра не показывает, как изменились нагрузка на операторов, затраты на поддержку и удовлетворённость клиентов.
- Объём обращений в чат и уровень автоматизации до запуска NLU-бота не раскрыты.
- Закрытие диалога ботом не означает, что вопрос клиента решён: доля повторных обращений не приводится.
-
[1] SM Lab (Спортмастер), блог компании на Хабре
Как «Спортивный помощник» на NLU закрывает более 80% обращений в чате
компания · 26.11.2025
Открыть источник
АрхИИВ /strategai · CB-001268 · Версия 1 · 18.10.2026 · /c/CB-001268/