RAG для B2B: как LUUK ускоряет поиск, повышает NPS и возвращает ROI за 6 месяцев

Классические поисковые системы не справляются со сложными B2B-каталогами, что приводит к упущенным продажам и снижению лояльности. RAG от LUUK (Retrieval-Augmented Generation) — готовое решение на базе LLM и векторных БД, которое закрывает эти проблемы.

• Рост конверсии в e-commerce: +35%.
• Сокращение времени на поиск: –60% (с 120 до 45 секунд).
• Рост NPS в клиниках: +18 п.п..
• Снижение нагрузки на операторов: –45%.
• ROI: 170% за 6 месяцев.

Заполнить бриф для демо

Проблема: почему поиск и персонализация буксуют в B2B

В B2B (e-commerce, клиники, SaaS) поиск и персонализация часто проваливаются. По данным отрасли, до 70% клиентов уходят, если не находят нужное в течение минуты. Основные причины:

• Поиск: ключевые слова игнорируют синонимы, контекст и естественный язык (например, «анализатор крови» ≠ «гематологический анализатор»).
• Персонализация: каталоги с 50k+ SKU требуют контекстной логики, а не только истории покупок.
• Поддержка: повторяющиеся вопросы перегружают операторов и растят издержки.

LUUK решает это через RAG, адаптировав экспертизу AI/ML (в т. ч. персонализация в FRATA) для B2B-процессов.

Что такое RAG и почему он важен для B2B

RAG дополняет LLM (например, GPT-класса) актуальными данными из ваших баз знаний и каталогов, чтобы ответы были точными и проверяемыми.

• Поиск по смыслу: векторный индекс (Pinecone/FAISS) сопоставляет запросы и товары по embeddings, а не по ключам.
• Персонализация: LLM-агент учитывает профиль, историю и контекст клиента.
• Точность: подмешивание данных каталога/CRM минимизирует ошибки и «галлюцинации» (точность >95%).

Решение масштабируется от каталогов 10k+ SKU до интеграций с LIS/EMR по FHIR в клиниках.

Как LUUK использует RAG: архитектура и интеграции

• Векторный индекс: каталоги и документы в embeddings (Pinecone/FAISS) для семантического поиска.
• LLM-агент: обработка естественного языка, персонализация через FRATA LUUK.
• RAG-слой: подмешивание данных из CRM/LIS для актуальности и точности.
• Интеграции: API для 1C/Bitrix/Salesforce/AmoCRM, Kafka/ESB, FHIR (LIS/EMR).
• Стек и безопасность: Python (FastAPI), PyTorch (embeddings), Pinecone (векторы), OpenAI/Grok (LLM); GDPR/ФЗ-152, шифрование, локальная обработка, latency < 500 мс.

Визуал (рекомендуется): «Архитектура RAG LUUK: запрос → векторный индекс → LLM → ответ».

Кейсы внедрения и результаты

Кейс 1: B2B-ритейлер медтехники

Проблема: сложные запросы не находили точные SKU; поиск занимал до 2 минут.

Этапы (5 недель): PoC (1 неделя, индексация 10% SKU, 200 запросов), интеграция (3 недели, API с 1C-CRM, fine-tune LLM), запуск (1 неделя, A/B и BI-дашборды).

Результаты: время поиска ↓ на 60%, конверсия ↑ на 35%.

«RAG от LUUK снизил нагрузку на поиск и переместил фокус команды на конверсионные задачи. Это изменило подход к B2B-продажам». — CTO компании-клиента

Кейс 2: Федеральная сеть клиник

Проблема: пациентам было сложно быстро находить врачей и услуги.

Фокус: FHIR-интеграции с LIS/EMR, унификация справочников.

Результаты: нагрузка на операторов ↓ на 45%, NPS ↑ на 18 п.п.

Итоговые метрики

Чек-лист: подходит ли RAG вашему бизнесу

• Каталог > 10k SKU (e-commerce, медтех, SaaS).
• Высокий bounce rate (>15%) из-за нерелевантного поиска.
• Заметная нагрузка на операторов из-за ручного поиска (>10% тикетов).
• NPS ниже 60 п.п. из-за слабой персонализации.
• Есть интеграции с CRM/LIS/ESB (1C, Kafka, FHIR).

Если совпадает ≥ 3 пунктов — RAG LUUK обычно показывает ROI > 150%.

FAQ

Что такое RAG и как он помогает B2B?

RAG сочетает LLM и векторные БД для семантического поиска и персонализации. В типовых внедрениях снижает время поиска на 60% и повышает NPS.

Сколько стоит внедрение RAG LUUK?

PoC: от 400 тыс. руб. Полное внедрение: от 1 млн руб. (по брифу). Окупается за 3–6 месяцев при достижении целевых KPI.

Какие системы поддерживает RAG LUUK?

API для 1C/Bitrix/Salesforce/AmoCRM, Kafka/ESB, FHIR (LIS/EMR). Тест совместимости проводится в PoC.

Как обеспечивается безопасность данных?

GDPR/ФЗ-152: шифрование, анонимизация, аудит. Возможна локальная обработка в вашей инфраструктуре.

Как измерить успех?

BI-дашборды: время поиска, конверсия, NPS, нагрузка на операторов, bounce rate. Типовые цели: –50% времени, +30% конверсии.

Запросите демо RAG LUUK

Готовы ускорить поиск и повысить конверсию? Заполните бриф — подготовим персональное демо на ваших данных.

Запросить демо