Home Depot, крупнейший в мире ритейлер товаров для дома и ремонта, меняет подход к получению экспертных советов клиентами с помощью нового ИИ-ассистента Magic Apron. Запущенное в марте 2025 года цифровое решение расширяет знания сотрудников в оранжевых фартуках за пределы физических магазинов, перенося их в онлайн-каналы.
Magic Apron интегрирован в миллионы товарных страниц на сайте homedepot.com и в мобильном приложении компании, где отвечает на конкретные вопросы о продукции, формирует краткие обзоры отзывов и предоставляет подробные рекомендации по реализации проектов. ИИ-ассистент помогает с самыми разными задачами — от ухода за газоном и обслуживания террас до выбора товаров и расчёта необходимых материалов.
«Magic Apron создан для того, чтобы перенести нашу экспертизу в цифровую среду, используя собственную базу знаний для поддержки клиентов и повышения их уверенности в реализации проектов по благоустройству дома в любое время и в любом месте», — отметил Джордан Броджи, исполнительный вице-президент по клиентскому опыту и президент онлайн-направления Home Depot.
Работая на базе крупных языковых моделей, Magic Apron обучен на собственных знаниях Home Depot о проектах и ассортименте товаров, а также на информации из открытых источников в интернете. Технология постоянно совершенствуется за счёт обратной связи от клиентов и сотрудников, что повышает точность и релевантность ответов со временем.
Хотя Magic Apron ориентирован прежде всего на клиентов, он также служит базовым инструментом для сотрудников магазинов и контакт-центров, усиливая, а не заменяя человеческую экспертизу. Такой подход с элементами дополненного интеллекта помогает персоналу лучше справляться со сложными вопросами, требующими индивидуального подхода.
В дальнейшем Home Depot планирует расширить Magic Apron на свой B2B-сайт для профессионалов, предоставив расширенную поддержку подрядчикам и корпоративным клиентам. В будущих обновлениях появятся новые функции: подбор идей для проектов, дизайн-вдохновение, сравнение товаров и персонализированные рекомендации на основе истории заказов и предыдущих обращений.