Как Askona увеличила выручку на 18,4% в онлайне с помощью ИИ-ассистента в приложении
Askona работает в категории сложных товаров: кровати, матрасы, диваны, подушки, другие товары для сна и дома. Пользователю сложно выбрать без консультации — нужно учитывать рост, вес, здоровье, привычки, предпочтения.
В офлайне эту задачу решает продавец-консультант: он видит сомнения покупателя, вступает в диалог, помогает определиться с выбором. В онлайне пользователь чаще остаётся один с каталогом и фильтрами.
Задача — повысить конверсию и выручку, встроив консультацию в те точки пользовательского пути, где у клиента возникает вопрос или сомнение при выборе товара.
В офлайне эту задачу решает продавец-консультант: он видит сомнения покупателя, вступает в диалог, помогает определиться с выбором. В онлайне пользователь чаще остаётся один с каталогом и фильтрами.
Задача — повысить конверсию и выручку, встроив консультацию в те точки пользовательского пути, где у клиента возникает вопрос или сомнение при выборе товара.
Описание кейса / решения
Запустили AI-ассистента в мобильном приложении Askona.
Ассистент работает как продавец-консультант:
Основная идея заключалась не в том, чтобы просто добавить AI-чат в приложение, а в том, чтобы вовремя вступать в диалог с пользователем в момент, когда ему сложно принять решение самостоятельно.
Под капотом:
Пользователь может:
Чтобы вовлечь пользователей в диалог, добавили айсбрейкеры — короткие фразы и подсказки («Подойдёт ли мне этот матрас?» и др.) прямо в карточке товара и других точках, где у пользователя может возникнуть вопрос или сомнение.
Мы попытались предугадать запрос пользователя и предложить помощь ещё до того, как он уйдёт с карточки товара или начнёт искать информацию самостоятельно.
Сроки реализации
26.02.2026 — 31.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Запустили A/B-тест.
Период: 26.02.2026 — 13.03.2026
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что AI влияет не только на конверсию, но и на саму модель поведения пользователя. Ассистент не просто ускоряет выбор. Он помогает пользователю в момент сомнения: задаёт уточняющие вопросы, помогает разобраться в параметрах товара и снижает барьер перед покупкой. То есть дает полноценную консультацию.
В результате пользователи быстрее понимают, что нужно именно под их требования, и чаще доходят до покупки. При этом они выбирают наиболее релевантный вариант — как в офлайне. Это напрямую влияет на конверсию и выручку.
Фактически решение закрывает одну из ключевых проблем e-commerce — отсутствие качественной консультации в онлайне. Таким образом консультацию можно встроить прямо в пользовательский путь и подключать её именно в тот момент, когда человеку нужна помощь с выбором.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Решение масштабируется внутри компании:
Подходит для других участников рынка, особенно в категориях со сложным выбором: мебель, fashion, DIY, техника, автомобили.
Модель не зависит от конкретного ассортимента — её можно адаптировать под любой каталог с помощью интеграций и настройки сценариев. AI-ассистент может иметь любую роль: сомелье, стилист, общекатегорийный продавец и многое другое.
Модель особенно эффективна для категорий со сложным выбором, где пользователю важно разобраться в характеристиках товара перед покупкой.
Запустили AI-ассистента в мобильном приложении Askona.
Ассистент работает как продавец-консультант:
- задаёт уточняющие вопросы
- учитывает параметры пользователя
- подбирает конкретные товары
Основная идея заключалась не в том, чтобы просто добавить AI-чат в приложение, а в том, чтобы вовремя вступать в диалог с пользователем в момент, когда ему сложно принять решение самостоятельно.
Под капотом:
- анализ каталога и фидов
- учёт цен, остатков, регионов
- интеграция с личным кабинетом и заказами
Пользователь может:
- получить подбор товара
- узнать статус заказа
- проверить бонусы
- перейти в мессенджеры для получения консультации от оператора по прочим вопросам
Чтобы вовлечь пользователей в диалог, добавили айсбрейкеры — короткие фразы и подсказки («Подойдёт ли мне этот матрас?» и др.) прямо в карточке товара и других точках, где у пользователя может возникнуть вопрос или сомнение.
Мы попытались предугадать запрос пользователя и предложить помощь ещё до того, как он уйдёт с карточки товара или начнёт искать информацию самостоятельно.
Сроки реализации
26.02.2026 — 31.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Запустили A/B-тест.
Период: 26.02.2026 — 13.03.2026
- Конверсия в покупку выросла на 9,8%.
- Общая выручка: +18,4%
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что AI влияет не только на конверсию, но и на саму модель поведения пользователя. Ассистент не просто ускоряет выбор. Он помогает пользователю в момент сомнения: задаёт уточняющие вопросы, помогает разобраться в параметрах товара и снижает барьер перед покупкой. То есть дает полноценную консультацию.
В результате пользователи быстрее понимают, что нужно именно под их требования, и чаще доходят до покупки. При этом они выбирают наиболее релевантный вариант — как в офлайне. Это напрямую влияет на конверсию и выручку.
Фактически решение закрывает одну из ключевых проблем e-commerce — отсутствие качественной консультации в онлайне. Таким образом консультацию можно встроить прямо в пользовательский путь и подключать её именно в тот момент, когда человеку нужна помощь с выбором.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Решение масштабируется внутри компании:
- мобильное приложение
- веб-сайт
- клиентская поддержка
Подходит для других участников рынка, особенно в категориях со сложным выбором: мебель, fashion, DIY, техника, автомобили.
Модель не зависит от конкретного ассортимента — её можно адаптировать под любой каталог с помощью интеграций и настройки сценариев. AI-ассистент может иметь любую роль: сомелье, стилист, общекатегорийный продавец и многое другое.
Модель особенно эффективна для категорий со сложным выбором, где пользователю важно разобраться в характеристиках товара перед покупкой.
Результат
+18,4% к выручке за 14 дней
Описание кейса / решения
Запустили AI-ассистента в мобильном приложении Askona.
Ассистент работает как продавец-консультант:
Основная идея заключалась не в том, чтобы просто добавить AI-чат в приложение, а в том, чтобы вовремя вступать в диалог с пользователем в момент, когда ему сложно принять решение самостоятельно.
Под капотом:
Пользователь может:
Чтобы вовлечь пользователей в диалог, добавили айсбрейкеры — короткие фразы и подсказки («Подойдёт ли мне этот матрас?» и др.) прямо в карточке товара и других точках, где у пользователя может возникнуть вопрос или сомнение.
Мы попытались предугадать запрос пользователя и предложить помощь ещё до того, как он уйдёт с карточки товара или начнёт искать информацию самостоятельно.
Сроки реализации
26.02.2026 — 31.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Запустили A/B-тест.
Период: 26.02.2026 — 13.03.2026
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что AI влияет не только на конверсию, но и на саму модель поведения пользователя. Ассистент не просто ускоряет выбор. Он помогает пользователю в момент сомнения: задаёт уточняющие вопросы, помогает разобраться в параметрах товара и снижает барьер перед покупкой. То есть дает полноценную консультацию.
В результате пользователи быстрее понимают, что нужно именно под их требования, и чаще доходят до покупки. При этом они выбирают наиболее релевантный вариант — как в офлайне. Это напрямую влияет на конверсию и выручку.
Фактически решение закрывает одну из ключевых проблем e-commerce — отсутствие качественной консультации в онлайне. Таким образом консультацию можно встроить прямо в пользовательский путь и подключать её именно в тот момент, когда человеку нужна помощь с выбором.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Решение масштабируется внутри компании:
Подходит для других участников рынка, особенно в категориях со сложным выбором: мебель, fashion, DIY, техника, автомобили.
Модель не зависит от конкретного ассортимента — её можно адаптировать под любой каталог с помощью интеграций и настройки сценариев. AI-ассистент может иметь любую роль: сомелье, стилист, общекатегорийный продавец и многое другое.
Модель особенно эффективна для категорий со сложным выбором, где пользователю важно разобраться в характеристиках товара перед покупкой.
Запустили AI-ассистента в мобильном приложении Askona.
Ассистент работает как продавец-консультант:
- задаёт уточняющие вопросы
- учитывает параметры пользователя
- подбирает конкретные товары
Основная идея заключалась не в том, чтобы просто добавить AI-чат в приложение, а в том, чтобы вовремя вступать в диалог с пользователем в момент, когда ему сложно принять решение самостоятельно.
Под капотом:
- анализ каталога и фидов
- учёт цен, остатков, регионов
- интеграция с личным кабинетом и заказами
Пользователь может:
- получить подбор товара
- узнать статус заказа
- проверить бонусы
- перейти в мессенджеры для получения консультации от оператора по прочим вопросам
Чтобы вовлечь пользователей в диалог, добавили айсбрейкеры — короткие фразы и подсказки («Подойдёт ли мне этот матрас?» и др.) прямо в карточке товара и других точках, где у пользователя может возникнуть вопрос или сомнение.
Мы попытались предугадать запрос пользователя и предложить помощь ещё до того, как он уйдёт с карточки товара или начнёт искать информацию самостоятельно.
Сроки реализации
26.02.2026 — 31.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
Запустили A/B-тест.
Период: 26.02.2026 — 13.03.2026
- Конверсия в покупку выросла на 9,8%.
- Общая выручка: +18,4%
В чем полезность и уникальность кейса?
Кейс показывает, что AI влияет не только на конверсию, но и на саму модель поведения пользователя. Ассистент не просто ускоряет выбор. Он помогает пользователю в момент сомнения: задаёт уточняющие вопросы, помогает разобраться в параметрах товара и снижает барьер перед покупкой. То есть дает полноценную консультацию.
В результате пользователи быстрее понимают, что нужно именно под их требования, и чаще доходят до покупки. При этом они выбирают наиболее релевантный вариант — как в офлайне. Это напрямую влияет на конверсию и выручку.
Фактически решение закрывает одну из ключевых проблем e-commerce — отсутствие качественной консультации в онлайне. Таким образом консультацию можно встроить прямо в пользовательский путь и подключать её именно в тот момент, когда человеку нужна помощь с выбором.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Решение масштабируется внутри компании:
- мобильное приложение
- веб-сайт
- клиентская поддержка
Подходит для других участников рынка, особенно в категориях со сложным выбором: мебель, fashion, DIY, техника, автомобили.
Модель не зависит от конкретного ассортимента — её можно адаптировать под любой каталог с помощью интеграций и настройки сценариев. AI-ассистент может иметь любую роль: сомелье, стилист, общекатегорийный продавец и многое другое.
Модель особенно эффективна для категорий со сложным выбором, где пользователю важно разобраться в характеристиках товара перед покупкой.
Результат
+18,4% к выручке за 14 дней