Как ХОЛОДИЛЬНИК.РУ превращает отзывы в инструмент роста клиентской лояльности

ХОЛОДИЛЬНИК.РУ — один из крупнейших российских ритейлеров бытовой техники и электроники. Компания работает как онлайн, так и офлайн, имеет собственную логистическую сеть и ежедневно доставляет более 3500 заказов по всей стране. В каталоге — более 300 000 товаров, представленных на собственных площадках и ведущих федеральных, нишевых и клубных маркетплейсах.

При таком масштабе и потоке клиентов обратная связь — это не просто пожелания пользователей, а важный источник информации: как работают сервисы, где есть слабые места, что стоит улучшить.

Чтобы предоставить аргументированные технические ответы, рекомендации по подбору техники и обоснованные решения, специалисты по работе с сообществами и обратной связью опираются на экспертизу большой команды центра заботы о покупателях.

Отзывы клиентов ХОЛОДИЛЬНИК.РУ поступают с десятков платформ — от маркетплейсов и карт до соцсетей и специализированных сайтов. Такой объем и разнообразие источников создают серьезную нагрузку: требуется не только собрать все отзывы, но и быстро понять их суть.

Особенно важно автоматически определять тональность и ключевые темы, чтобы фокусироваться на действительно значимых сигналах.

Задачи, которые стояли перед ХОЛОДИЛЬНИК.РУ:

• Быстро находить проблемы и предупреждать негатив.
• Освободить время сотрудников, которое уходит на ручной разбор отзывов, на более приоритетные задачи.
• Понимать, что влияет на клиентскую лояльность — какие причины вызывают рост или падение NPS (индекса потребительской лояльности) и CSAT (индекса удовлетворенности клиентов).
• Лучше слышать голос клиента Voice of the Customer (VoC) — какие ожидания у людей, что им важно.
• Улучшать товары и сервис — оперативно менять ассортимент, корректировать процессы и улучшать работу персонала на основе реальных отзывов.

ХОЛОДИЛЬНИК.РУ подключил платформу Napoleon IT Отзывы, которая автоматически собирает отклики с десятков источников. Решение не просто аккумулирует данные, но и помогает разобраться в их сути: какие темы волнуют клиентов, что работает хорошо, а где стоит подтянуться.

Теперь компания может быстрее реагировать на проблемы, понимать ожидания покупателей и точечно улучшать качество товаров и услуг — опираясь не на догадки, а на реальный голос клиента.

Когда речь идет о работе с отзывами в крупной компании вроде ХОЛОДИЛЬНИК.РУ, важно учесть три вещи: масштаб, гибкость и готовность к кастомизации. Именно по этим критериям подбирали технологическое решение.

У ХОЛОДИЛЬНИК.РУ множество каналов обратной связи. Нужно решение, которое легко справится с объемом и будет готово к дальнейшему росту.

В основе — горизонтально масштабируемая архитектура на базе Яндекс Cloud и ClickHouse-кластера. Это дает нужную скорость обработки, возможность быстро подключать новые источники и при этом держать разумную себестоимость.

Смотреть на то, о чем фидбек, в каком контексте, насколько он критичен. Причем, темы и формулировки могут отличаться в зависимости от канала — отзыв на маркетплейсе и комментарий в соцсети будут отличаться.

Здесь помогает уникальная многоуровневая система обработки: сочетание классических алгоритмов и моделей на базе LLM. Решение позволяет точно определять тематики и адаптировать их под конкретный канал или бизнес-задачу. Можно настроить до 50+ индивидуальных тематик, которые можно дополнять и менять со временем

ХОЛОДИЛЬНИК.РУ — крупная компания со своими устоявшимися процессами. Важно, чтобы решение можно было гибко интегрировать и адаптировать под специфику бизнеса. Никаких универсальных шаблонов — только то, что работает в реальных условиях.

1) RoBERTa + LoRA (Low-Rank Adaptation) — подходит для стабильных задач с низкой вариативностью, при наличии достаточного объема данных для дообучения без потери качества.
2) Open Source LLM + LoRA + PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) — при более высоких требованиях к масштабируемости, объему обучающих данных и инфраструктуре.
3) Публичные LLM через API — для новых, пилотных или MVP-задач, когда важно быстро протестировать гипотезу

Одна из главных задач на старте — убедить команду, что проект окупится. Все вроде бы понимают: рост NPS и CSAT влияет на выручку, это общеизвестный факт. Но в реальности посчитать точный эффект сложно — слишком много факторов влияют на результат.

Парадокс в том, что ценность системы становится очевидной не тогда, когда все работает гладко, а в момент сбоя. Когда появляется негативный отзыв или тренд, система это сразу «видит», сигнализирует, и становится понятно: где требуются изменения. И это дает быстрый и наглядный результат.

LLM-модель помогает ХОЛОДИЛЬНИК.РУ не просто реагировать на обратную связь, но упреждать негативные сценарии до того, как они перерастают в серьезные проблемы.

С ее помощью компания:

• Обогащает данные за счет объединения отзывов с результатами внутренних опросов и исследований.
• Автоматически размещает данные по тематикам и тональности для более точного анализа.
• Формирует дашборды, которые дают оперативное понимание болевых точек и ожиданий клиентов.

На основе этой аналитики улучшается не только сервис, но и качество товаров: обратная связь регулярно передается производителям для корректировки характеристик продукции и устранения выявленных недостатков.

Еще один блок трансформации — часы работы сотрудников. Ранее на ручную разметку тональности и тегирование отзывов уходило порядка 5-7 дней в месяц. Сейчас — не более 1 дня. Освободившееся время уходит на разбор причин, поиск решений и улучшение процессов. Проекты по оптимизации стали продвигаться быстрее, а ручные задачи — исчезать.