Вас приветствует Интернет конференция!
Приветствуйем на нашем сайте
ОПТИМІЗАЦІЯ ВЗАЄМОДІЇ З КЛІЄНТАМИ В ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ РОЗДРІБНОЇ ТОРГІВЛІ ЧЕРЕЗ ВПРОВАДЖЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ АГЕНТІВ
23.03.2026 09:34
[1. Systemy i technologie informacyjne]
Автор: Данилюк Ірина Вадимівна, кандидат економічних наук, доцент кафедри економічної кібернетики та інформатики, Зaхідноукрaїнський нaціонaльний університет; Братащук Олександр Андрійович, мaгістр, Зaхідноукрaїнський нaціонaльний університет, м. Тернопіль, Україна
ORCID: 0000-0002-5090-0926 Данилюк І.В.
Сучасний ринок роздрібної торгівлі побутовою технікою характеризується високим рівнем конкуренції та стрімкою цифровізацією бізнес-процесів [1, с. 75]. Специфіка даного сегменту полягає у значній технічній складності товарів, що вимагає від інформаційних систем (ІС) не лише забезпечення транзакцій, а й надання якісної консультаційної підтримки в режимі 24/7. Традиційні методи взаємодії, такі як телефонні гарячі лінії або статичні форми зворотного зв’язку, часто стають «вузьким місцем» через тривалий час очікування та людський фактор.
Зростання обсягів онлайн-продажів створює надмірне навантаження на персонал, що призводить до втрати потенційних клієнтів на етапі вибору товару. Виникає потреба в автоматизації комунікацій, яка б дозволяла обробляти складні технічні запити користувачів (наприклад, порівняння енергоефективності моделей або сумісність комплектуючих) без залучення оператора [2].
Дослідження методів оптимізації взаємодії з клієнтами шляхом інтеграції інтелектуальних агентів у структуру ІС роздрібної торгівлі. Використання технологій обробки природної мови (NLP) та великих мовних моделей (LLM) дозволяє трансформувати стандартний інтерфейс магазину на динамічну екосистему, де клієнт отримує миттєву, персоналізовану та технічно грамотну відповідь. Це не лише підвищує рівень лояльності споживачів, а й оптимізує операційні витрати підприємства, перетворюючи інформаційну систему на інструмент активного продажу.
Ключові відмінності інтелектуальних агентів:
1. Розуміння природної мови (NLU): Агент здатний інтерпретувати запити користувача незалежно від формулювання. Наприклад, запити «Мені потрібен тихий холодильник» та «Яка модель працює з мінімальним рівнем шуму?» будуть розпізнані як ідентичні за наміром.
2. Розпізнавання інтентів (Intent Recognition): Система класифікує мету користувача (пошук товару, скарга, запит на статус замовлення) та виділяє сутності (бренд, габарити, бюджет).
3. Управління контекстом: Інтелектуальний агент зберігає історію діалогу. Якщо користувач запитує: «А чи є така сама модель у сріблястому кольорі?», ШІ розуміє, про який саме товар йшлося в попередньому повідомленні.
Таким чином, впровадження інтелектуальних агентів дозволяє ІС перейти від моделі «запит — пошук за фільтром» до моделі «діалог — експертна консультація», що є критично важливим для сегменту складної побутової техніки [3, c. 20].
Аналіз діяльності лідерів світового ринку підтверджує, що перехід до інтелектуальних систем взаємодії є ключовим фактором конкурентоспроможності інформаційних систем. Яскравим глобальним прикладом є компанія Amazon, яка інтегрувала у свою екосистему генеративного асистента Rufus. Цей агент навчений на гігантських масивах відгуків та технічних специфікацій, що дозволяє йому відповідати на специфічні запити користувачів прямо в чаті, як-от порівняння довговічності різних типів покриття для кухонних плит.
На українському ринку електронної комерції також спостерігається активна інтеграція подібних рішень. Найбільший національний маркетплейс Rozetka впроваджує алгоритми на базі великих мовних моделей (LLM) для первинної обробки клієнтських звернень. Це дозволяє системі автоматично закривати значний відсоток типових питань щодо статусів замовлень, гарантійних умов та сумісності товарів, розвантажуючи операторів для більш складних випадків.
Додатково варто відзначити інноваційні вітчизняні розробки, зокрема рішення від українського стартапу Elimo. Ця платформа є прикладом комплексної автоматизації бізнес-процесів і цифрової трансформації підприємств, зокрема в ритейлі та сервісі. Замість базового кнопкового бота, рішення Elimo орієнтовані на глибоку інтеграцію з корпоративними ERP- та CRM-системами замовника. Це дозволяє впровадити інтелектуального помічника, який не просто веде діалог, а має миттєвий доступ до актуальних складських залишків, персональних даних клієнта та історії сервісного обслуговування. Використовуючи матеріали про психологію покупців, Elimo виступає ефективним інструментом для скорочення операційних витрат і поліпшення якості та швидкості обслуговування клієнтів.
Підсумовуючи результати дослідження, можна стверджувати, що еволюція інформаційних систем у роздрібній торгівлі побутовою технікою вимагає переходу від традиційних транзакційних моделей до інтелектуальної взаємодії. Впровадження інтелектуальних агентів, побудованих на базі технологій обробки природної мови (NLP) та великих мовних моделей (LLM), вирішує фундаментальну проблему галузі — зняття когнітивного навантаження з клієнта під час вибору технічно складного товару.
Використання таких систем дозволяє трансформувати стандартний каталог інтернет-магазину на персоналізованого віртуального експерта, який працює в режимі 24/7. Аналіз світового та вітчизняного досвіду підтверджує, що глибока інтеграція ШІ-агентів із внутрішніми базами даних та CRM-системами підприємства не лише оптимізує операційні витрати (розвантажуючи кол-центри та сервісні служби), але й суттєво підвищує конверсію продажів. Отже, інтелектуальні агенти стають не просто додатковою опцією, а критично важливою складовою архітектури сучасних інформаційних систем, яка забезпечує бізнесу стійку конкурентну перевагу та високий рівень клієнтської лояльності.
Література:
1. Данилюк І. В., Лозін Б. Mathematical methods, models and information technologies in economic//Abstracts of the IX International Scientific Conference. – Чернівці: Yuriy Fedkovych Chernivtsi National University, 2025. С. 75–76.
2. Gokhale, Ameya. (2025). Autonomous AI Agents in Online Retail: The Next Leap in Programmatic Media Buying. International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology. 11. 2713-2722. 10.32628/CSEIT25112732.
3. AI Agent Trends in Retail & CPG 2026 (Google Cloud Reports, 2026) URL: https://services.google.com/fh/files/misc/2026_ai_trends_retail.pdf
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter
Другие научные работы даной секции
Конференции
Konferencje 2026
Konferencje 2025
Konferencje 2024
Konferencje 2023
Konferencje 2022
Konferencje 2021
