Частные продавцы Avito получают десятки входящих сообщений в день — «Актуально?», «Какая минималка?», «Где забрать?», «Торг есть?». Отвечают через 4–8 часов, иногда позже — за это время покупатель уже ушёл к конкуренту. Для продавца каждый такой чат — это ручная рутина, для Avito — утечка сделок в никуда.
Задача — AI-агент, который принимает входящее сообщение покупателя и отвечает от имени продавца: подтверждает наличие, отвечает на вопросы по товару, ведёт торг в рамках правил, которые задал сам продавец (минимальная цена, варианты оплаты, самовывоз/доставка). Спорные и нестандартные кейсы эскалируются продавцу — агент их не ломает, а передаёт с контекстом.
Моя роль — Product Growth Manager. Отвечал за продукт end-to-end:
— Провёл discovery с продавцами: где реально болит, какие интенты покупателей самые частые, что продавец готов делегировать и где начинается зона «только сам».
— Спроектировал продуктовую логику: типология интентов покупателя, правила продавца (мин. цена, способ передачи, обязательные вопросы), политика эскалации на живого продавца.
— Собрал кросс-функциональную команду (ML, Data, Backend, Design), вёл проект от гипотезы до релиза.
Стек команды: внутренние LLM Avito, классификация интентов, Python, A/B-платформа.
— Время первого ответа покупателю: часы → секунды
— Рост конверсии чата в сделку
— Снижение нагрузки на продавца: 80% входящих сообщений агент закрывает сам, без эскалации.