Все кейсыAI-агенты · NDA

Статус заказа и возврат

Fashion e-commerce

11 дней · 2025–2026

Fashion-ритейлер получал 500+ однотипных обращений в месяц про статус доставки и возврат. Агент с интеграцией OMS и RAG по политике возврата снял 67% нагрузки с операторов без роста disputed returns.

Проект под NDA: название компании, домен и персональные данные не разглашаем. Описание обезличено.
YandexGPTRetailCRMCDEK APIRAGVue widgetPostgreSQL

Онлайн-магазин мужской одежды: 12 000 SKU, средний чек 7 800 ₽, два склада, доставка CDEK и курьер по МО. Поддержка — чат на сайте, email, Telegram; пять операторов в смену.

Ежемесячно 520+ тикетов «где заказ», «как вернуть», «почему отказ в возврате» — 85% решаются lookup в RetailCRM и одним абзацем политики. Операторы копировали одно и то же; клиенты ждали в очереди в пик распродаж.

Руководитель e-com хотел автоматизацию без роста оспариваемых возвратов: неправильный совет по возврату дорогого пальто = chargeback. Lumen.studio связал OMS, трекинг CDEK и RAG только по утверждённой юридической политике возврата.

Справочник vs консультация

Агент различает transactional запросы (статус по номеру заказа + телефон) и policy-вопросы (можно ли вернуть ношеное). Первые — API RetailCRM + CDEK без LLM. Вторые — RAG с цитатой пункта политики; спорные кейсы эскалация.

Widget на Vue встраивается в личный кабинет и checkout support bubble.

Возврат как guided flow

Клиент: «хочу вернуть» → бот проверяет срок, категорию товара, наличие бирок по данным заказа → генерирует ссылку на заявление возврата в ЛК или объясняет отказ с пунктом политики. Инициирование pickup CDEK — только после подтверждения eligibility rules.

Для товаров с пометкой «final sale» бот не спорит с политикой — только цитирует пункт и предлагает обмен, если он предусмотрен правилами.

Спорные возвраты не выросли за 90 дней — ключевой KPI для юристов; агент не «соглашается» на исключения, только человек.

Пик распродаж и очереди

Стресс-тест в Black Friday: нагрузка ×4, latency API CDEK выросла — бот переключился на плавную деградацию: статус из RetailCRM без трекинга курьера и обещание SMS, когда CDEK ответит.

Очередь live-chat сократилась с 12 до 4 минут медианного ожидания — главная жалоба NPS до проекта.

Результаты

67% обращений закрываются без оператора. AHT операторов на оставшихся кейсах вырос — остались только сложные. CSAT чата 4,5 → 4,7; клиенты ценят мгновенный статус посылки.

Экономия ~2 FTE в годовом выражении; проект окупился за 3 месяца.

Метрики

  • Без оператора
    67%

    Transactional + типовые возвраты

  • AHT операторов
    +22%

    Остались сложные кейсы — ожидаемо

  • Disputed returns
    0 рост

    90 дней vs baseline

  • Окупаемость
    3 мес

Что вынесли

  • Transactional lookup не нужно отдавать LLM — API быстрее и безопаснее.
  • RAG только по утверждённой юристами политике, не по «общим знаниям» модели.
  • Eligibility rules для возврата — код, не промпт.
  • Доля спорных возвратов важнее доли автоматизации в fashion e-com.
Похожая задача?AI-агентыЦены