Они проанализировали данные системы «Уровень сервиса» за время ее работы и сделали вывод — репутация значит многое.
На Авито количество контактов с продавцами с хорошей репутацией выросло в 2 раза и сегодня составляет 85% от общего числа всех контактов между пользователями на платформе. Средняя оценка уровня сервиса продавцов на Авито составляет 87 пунктов из 100. Среди федеральных округов самая высокая средняя оценка сервиса – у продавцов из Северо-Западного (87,2), Уральского (87,1), Приволжского (86,7) и Центрального (86,4) федеральных округов
Система «Уровень сервиса» работает с ноября 2023 года. Она включается у всех пользователей с активными объявлениями, по которым идет общение с потенциальными покупателями.
Алгоритмы анализируют поведение продавцов по ряду критериев: актуальность объявления, достоверность цены и описания, ответы на звонки и чаты, отсутствие дублей, не отклонение Авито доставки и онлайн-бронирования. Каждый критерий оценивается по стобалльной шкале, а общий уровень сервиса определяется по самому низкому показателю. Показатель регулярно обновляется – в расчете используются данные за последние 30 дней, когда в профиле были активные объявления
Также авторы системы отмечают, что сейчас на Авито более почти 93% пользователей находятся в «зеленой» зоне, и только 7% - в «красной». А благодаря подсказкам более 70% пользователей, оказавшихся в «красной» зоне, в течение месяца улучшали свое поведение.
За время работы системы «Уровень сервиса» общее число жалоб на продавцов снизилось на 20%. Так жалобы на некорректное описание товара и его стоимость снизилось на 10%, количество отмен заказов со стороны продавцов снизилось в 1,5 раза, а число отвеченных звонков увеличилось на 15%
По словам Сергея Павлина, руководителя направления репутации пользователей Авито, развитие системы «Уровень сервиса» опирается на обратную связь от пользователей, которая осуществляется через поддержку, жалобы и опросы.
Мы собираем и обрабатываем такие сигналы, оцениваем их с точки зрения негативного влияния на пользователей, ищем способы детектировать их с помощью алгоритмов на ранних этапах и даем рекомендации продавцам, чтобы помочь им исправить недочеты и повысить качество работы. Также мы проактивно пытаемся понять возможные сценарии, в которых покупатели могут получить неудовлетворительный уровень сервиса. Для этого мы используем тайных покупателей, данные логистических операторов, проверки через чат боты. В ряде случаев, мы меняем критерии, если недовольство пользователей снизилось или мы получили негативную обратную связь
