Клиенты оставляют заявки через Telegram-бота, указывая наименование груза, вес и город доставки. Главная проблема в том, что большинство клиентов не знает объем груза — только вес. Однако перевозчики рассчитывают тарифы именно по объему или по объемному весу.

Мы предположили, что объем можно вычислить, если известны вес и плотность. Чтобы определить плотность, мы решили исходить из наименования груза: разные товары можно классифицировать по категориям, для которых характерны свои средние плотности.

Мы проанализировали номенклатуру грузов за последние пять лет и выделили 15 ключевых категорий — текстиль, бытовые товары, техника, оборудование, запчасти и другие. Для каждой категории собрали реальные веса и объемы, рассчитали плотности и очистили данные от аномалий. Дополнительно использовали ChatGPT для генерации примеров грузов и их параметров, сверили значения и сформировали итоговые средние плотности по категориям.

Следующим шагом стала автоматическая классификация новых заявок. Мы обучили нейросеть на накопленных данных, и теперь она по названию груза относит его к одной из категорий. Бот использует соответствующую среднюю плотность, рассчитывает примерный объем и сразу выдает стоимость доставки. Всё взаимодействие с клиентом происходит в Telegram.

Результат: время расчета стоимости сократилось с нескольких часов ручной работы до 1–2 минут автоматического диалога в боте. Клиенты получают ответы быстрее, а менеджеры освобождаются от рутины.