Skip to content

Заменил менеджеров на ИИ в переписке с клиентами. Сеть суши-баров, 8 точек

Как сеть суши-баров заменила менеджеров на ИИ в переписке с клиентами, улучшив скорость и качество обслуживания.

Ask about this video. Answers come from its transcript only — with the timestamp, so you can check them.

Generated from the transcript and can be wrong — check the timestamp.

Key Takeaways

  • ИИ эффективно снимает с менеджеров рутинные задачи, повышая скорость ответа и снижая потерю заказов.
  • Интеграция с платежными системами и кассовым ПО обеспечивает надежность и автоматизацию процесса заказа.
  • Человеческий фактор сохраняется для сложных запросов, что повышает качество обслуживания.
  • Внутренние страхи сотрудников важны и требуют прозрачного общения для успешного внедрения ИИ.
  • Использование криптовалютных платежей упрощает финансовые операции и расширяет возможности бизнеса.

What the video covers

  • Сеть из 8 суши-баров автоматизировала переписку с клиентами через Instagram Direct с помощью нейросети.
  • ИИ отвечает на типичные вопросы о составе, часах работы и доставке, освобождая менеджеров от рутинной работы.
  • Заказы формируются и оплачиваются прямо в переписке через Apple Pay, Google Pay и криптовалюты.
  • Система интегрирована с кассовой системой и обновляет меню и стоп-листы каждые 15 минут.
  • Менеджеры остаются на своих местах и подключаются к диалогу только при сложных запросах или голосовых сообщениях.
  • Внедрение ИИ вызвало внутренние опасения, которые решаются прозрачным объяснением ролей и преимуществ.
  • Оплата через CoinСО позволяет принимать криптовалюту без оформления ИП или ООО и с минимальной комиссией.
  • Сайт сети поддерживает три языка и автоматически определяет ближайший филиал для доставки.
  • Система уведомляет менеджеров в Telegram о необходимости вмешательства в диалог.
  • Использование собственной разработки для стабильности и контроля над выручкой, а не сторонних платформ.

Chapters

  1. 00:00Как работает ИИ в переписке с клиентами
  2. 01:08Проблемы с менеджерами и потеря заказов
  3. 02:14Особенности работы ИИ и роль менеджеров
  4. 03:19Платежные решения и криптоприём CoinСО
  5. 04:34Внутренние реакции на внедрение ИИ
  6. 05:46Автоматизация меню и контроль заказов
  7. 06:44Многоязычный сайт и зоны доставки
  8. 07:50Технические детали и архитектура системы
  9. 09:47Контроль качества и роль человека в системе
  10. 11:01Выводы и перспективы использования ИИ

Answers

Questions about this video

Заменил ли ИИ полностью менеджеров в сети суши-баров?

Нет, менеджеры остались на своих местах. ИИ забирает только рутинные и однотипные вопросы, а сложные запросы передаются менеджерам.

Как происходит оплата заказов через систему ИИ?

Оплата происходит прямо в переписке через Apple Pay, Google Pay или криптовалюты с помощью сервиса CoinСО, который упрощает процесс и снижает комиссии.

Как система ИИ обновляет информацию о меню и наличии продуктов?

Система автоматически получает обновления из кассовой системы каждые 15 минут, включая стоп-листы, чтобы не предлагать клиентам отсутствующие позиции.

Full Transcript — Download SRT & Markdown

00:00
Speaker A
Человек пишет в дирекшиба и просит собрать набор на двоих. Ему предлагает сет, он говорит свои пожелания, набор пересобирают и дальше приходит ссылка на оплату прямо в переписке. Он платит картой Apple Pay, и через минуту этот заказ висит у поваров на кухне. Но с той
00:14
Speaker A
стороны никого нет. Ни менеджера, ни оператора, ни человека, который в 3:00 ночи отвечает на вопрос: "А что в этом роле?" Так работают восемь точек сети каждый день, включая ночь. Сейчас я разберу, как это собрано, и ближе к концу открою детали по поводу стоимости
00:28
Speaker A
такой нейросети. И цифры там явно не те, которые вы ждёте. Стоит начать с того, зачем сети это вообще понадобилось. Мы заказы у них приходят в директ, не через сайт, не по телефону, а простым сообщениям в Инстаграме. И так набегает
00:39
Speaker A
почти весь поток. Раньше эти сообщения разбирали менеджеры руками. И один человек стоит, принимает гостей в зале, принимает оплату, параллельно набирает ответы на вопросы в этом Instagram-директе, и делает он сотню раз за день одно и то же действие. Из этого
00:54
Speaker A
выходило, что один менеджер отвечает подробно, другой одно сложно, третий забыл предложить соус или салатчуку, кто работал в сушибарах, тут поймёт. И вечером в час пик эти сообщения собираются вот в такую стопку, и каждая из них ждёт ответа по 20 минут, что
01:08
Speaker A
владелец чувствовал буквально на своих деньгах. Клиент, который написал и не дождался ответа за 10 минут, уйдёт конкуренту, потому что сушубара в городе десятки просто. Каждый такой клет - это потерянный заказ и, возможно, потерянные дальнейшие заказы, так как лояльность
01:23
Speaker A
этого клиента к сушибару, ну, уже вряд ли появится. Плюс потолок, чтобы держать больше заказов, нужно больше людей в переписке. А открытие девятой точки означало ещё одного человека, который сидит в телефоне. Ну, точнее, нескольких, потому что у людей есть
01:36
Speaker A
выходные, у людей есть больничные, отпуска. Теперь отвечаю на вопрос, который у вас в голове с того момента, как вы прочитали заголовок. И мы никого не уволили. Все менеджеры остались на своих местах. Забрали у них не работу, а её худшую часть. Потому что 40 ативных
01:50
Speaker A
вопросов в день про состав, часы работы и стоимость доставки теперь закрывает система. А всё, что требует головы, осталось у человека. Наши е оператор не берёт звонки, не слушает голосовые, не смотрит фотографии. Если что-то из этого приходит, то диалог ставится на стоп и
02:05
Speaker A
передаётся менеджеру вместе с уведомлением. Поэтому, да, менеджеры всегда осведомлены, когда им нужно включиться в диалог. Это прямо сообщение в Telegramм приходит с уведомлением.
02:14
Speaker A
модель, которая угадывает, что клиент прислал на фото- это самый дурацкий способ уронить проект. И такое я не включаю даже когда просят. Также в панеле есть кнопка взять на себя.
02:23
Speaker A
Менеджер нажимает, агент замолкает и дальше человек пишет от своего имени. Как он закончил, он вернул диалог обратно и оператор снова начинает отвечать. Срабатывает это редко. И обычно напрямом позовите менеджера. И такая частота устраивает всех. Также отдельно расскажу, как такие проекты
02:38
Speaker A
встречают внутри компании. Почти в каждом внедрении находятся люди, которые смотрят на нас как на прямую грозу. И реакция таких людей, она, конечно же, понятна, потому что приходят какие-то подрядчики в компанию, ставят нейросеть, которые забирает часть их работы. А что
02:52
Speaker A
будет дальше с ними, обычно им не объясняют. И этот страх, он никуда не девается, он всегда уходит в губ. А человек, который считает тебя врагом, знает систему изнутри лучи тебя. У него есть десяток способов тихо взять и утопить твоё внедрение, и ни один из них
03:06
Speaker A
ты не докажешь. Заказ, который почему-то не дошёл до кухни. Ответ агента, про который владельцу расскажут как про катастрофу и странный сбой ровно там, где их некому проверить. Вы сделали сайт батали, запустили свой продукт, осталось лишь принять деньги, и вот тут
03:19
Speaker A
начинаются самые большие проблемы. Классический кваринг просит ИПли компанию, договор, пакет документов и 2 недели на проверку, а в конце может отказать без объяснения причин. Но CoinСО закрывает этот вопрос с криптоприёмом. Регистрируетесь, добавляете проект, проходите модерацию, принимаете оплату без IP, ООО, похода в
03:38
Speaker A
банк. Физлицо подключается ровно так же, как и компания. Для разработчика это выглядит так: один пост, сумма и ID проекта, и в ответ прилетает ссылка на платёжную форму. Клиент оплатил, вам на сервер падает Webхуhook буквально полчаса работы. А если у вас WCommerce,
03:52
Speaker A
Open Card или Тильда, есть готовый плагин и кольдить не нужно совсем. Клиент платит в USDT наC 20 тон, BIP 20 салана в биткоине, эфире, трон. Комиссия на приём от 0,5%.
04:05
Speaker A
Также в первый месяц работы с Консоо приём криптовалюты идёт по нулевой комиссии. 0% целый месяц, чтобы обкатать всё на живых платежах. Если проекту нужен Fiat, SBP и карты вы тоже подключаете через CoinS и выводите заработы на USDT. Ссылка на CoinС в
04:19
Speaker A
описании. Регистрация бесплатная, а первый счёт можно выставить уже сегодня. Поэтому с такими людьми, работающими внутри компания, необходимо говорить ещё до старта и не про светуе будущее, где якобы не Росеть будет всё делать за них, а конкретные пункты, что вот это, вот
04:34
Speaker A
это, вот это закрывает неросеть, а вот эта часть работы остаётся на тебе, поэтому тебя не уволят, тебе станет легче работать. Вот это очень важно донести человеку. Также спрашиваю, какие обращениях бесят сильнее всего. И это, конечно же, лучший источник требования
04:48
Speaker A
на проекте, потому что менеджер, который полгода отвечает на не те же вопросы клиентам, знает о компании намного больше, чем я, чем владелец вместе взятые. Теперь по поводу устройства системы. У каждой точки свой аккаунт в Инстаграме. Клиент пишет в тот, который
05:02
Speaker A
ему попался. И система по этому аккаунту сама понимает, о какой точке и адресе филиала идёт речь. Клиенту не нужно писать ни город, ни адрес филиала. Он просто пишет агенту. Агент уже сам понимает, какой именно это филиал, и подтягивает необходимые адреса, зону
05:16
Speaker A
доставки и цены на меню конкретно в этом фиале, потому что, да, ну, они всё-таки отличаются часто. Дальше агент идёт диалог до оплаты. Он спрашивает: "Насколько человека, какой бюджет, преды каталога этой точки, отвечает про состав аллергены, может добавить соус, салат,
05:31
Speaker A
чуку, дополнительный ролл или же напиток тот же самый". Как он собрал заказ? Он присылает ссылку на оплату, где можно щёлкнуть карточку Apple Pay, Google Pay, можно даже криптой. Кстати, как оплата проходит, заказ уезжает на кухню нужного филиала, повара его сразу видят. И если
05:46
Speaker A
оплата не пришла, если банк не прислал нам подтверждение, что по этому платежу действительно поступили деньги, заказ на кухню не уезжает. И это страхует поваров от случаев, когда человек не заплатил, но при этом заказ почему-то попал на кухню. Меню агент не выдумывает никогда.
06:02
Speaker A
Он берёт его из кассовой системы сети. Там владелец и так ведёт цены и позиции, и ничего в своих привычках он по сути не менял. Система забирает оттуда каталог каждые 15 минут вместе со стоплистом. И если кончился угорь, например, на кухне,
06:15
Speaker A
повар ставит его стоп-лист. И агент буквально через 15 минут, максимум 15 минут уже знает о том, что ролла с угрём предлагать не стоит. Клиенту в таком случае не приходит, ой, извините, этого нет, потому что для агента эта позиция
06:27
Speaker A
уже просто не существует. Он не может про неё говорить. Кроме директа собрали ещё и сайт для тех, кто не хочет ни с кем разговаривать. Вы его до этого видели на футажах. Заходишь, выбираешь язык и город. Если в городе несколько
06:38
Speaker A
точек, выбираешь ближащую на карте, и от этого зависит скорость доставки. Дальше обычно меню с фотографиями корзина.
06:44
Speaker A
Вводишь адрес, система проверяет, попадает ли он в зону доставки этой точки. И если не попадает, предлагает самовывоз или соседний филиал. Сайт ведётся на трёх языках, и агент отвечает на том, на котором к нему написали. И заказ сайта уезжает на кухню тем же
06:57
Speaker A
путём, что и заказ из директа. Также во многих футажах, которые вы видели до этого и увидите впоследствии по ходу ролика, присутствует BLURр. И я просто не вынужден это сделать, потому что проект работает в продакшене. Я не могу палить ни домен, ни реальное название
07:11
Speaker A
сушибара. Ну вы меня тоже поймите. Я всё-таки рассказываю не об а аб астрактных вещах, а о реальном заказе, который я закрыл. Ещё перед стартом проекта я был уверен, что самое сложное здесь - это агент. Но на деле самым
07:22
Speaker A
сложным оказалась экономика, и она впоследствии помогла закрыть сделку. Кстати, объясню, в чём проблема. чтобы агент отвечал нормально, он должен видеть меню целиком. Не кусок, а всё, буквально всё. Состав каждой позиции, калории, аллергены, цены, зоны доставки, часы работы, время приготовления,
07:37
Speaker A
текущие акции по всем восьми точкам, иначе он не соберёт набор в бюджет и не ответит, есть ли в роли арахис. А теперь как считаются деньги за использование нейросети? Ты всегда платишь за текст, который отправляешь ей на вход, и за
07:50
Speaker A
текст, который напишет в ответ. Меню - это огроменнейший текст. Датасет самый настоящий, и по-честному он летит на вход при каждом сообщении. То есть человек написал, а ты уже заплатил за обработку всего меню сети. Если посчитать математику на потоке из восьми
08:04
Speaker A
точек, то проект выглядит крайне убыточным, и я понимал, что так продавать ни в коем случае нельзя. И спасло меня ширование от антропик.
08:12
Speaker A
Работает оно так. Модель запоминает кусок текста, который ты присылаешь ей раз за разом, без изменений, и второй раз считает его по другому тарифу.
08:19
Speaker A
чтение из кэша стоит 10% от обычной цены входа. Это скидка 90% за основной объём.
08:26
Speaker A
Условие здесь только одно: неизменяемая часть, то есть меню, информация, профилиалы должны лежать в самом начале запроса и не двигаться ни на байт вообще. Тогда каширование просто сбрасывается, если вы что-то подредактировали. Кэш работает от начала текста, и если ты поменял что-то в
08:41
Speaker A
первой строке, всё, что идёт после, пересчитывается заново. Поэтому меню и правила общения у меня лежат сверху одним стабильным блоком. А живая переписка всегда добавляется снизу.
08:51
Speaker A
Второе условие - это то, что кэш живёт 5 минут и таймером нуляется каждый раз, когда происходит обращение. Здесь нам очень повезло с нагрузкой, потому что восемь точек дают такой поток сообщения, что кэш просто не успевает остыть.
09:03
Speaker A
Промехи собираются ночью и в первом сообщении после провала трафика. В итоге 97% сообщений читает меню из кэша. По деньгам расход упал примерно на 70%. Это огроменнейшая экономика. Почему не 90, если мы платим 1 от реальной стоимости?
09:19
Speaker A
Потому что основной объём оплаты идёт именно за ответы модели, а кэшерование помогает только сэкономить там, где не расети нужно принять информацию. И без кэширования говорить с владельцем просто не было бы никакого смысла, потому что счёт за токена был бы огроменнейший.
09:35
Speaker A
Проще реально было бы держать уже сотрудников. Теперь про страх, с которым приходит каждый владелец. Он отдаёт переписку со своими клиентами какой-то программе и не понимает, что она им говорит. Поэтому я пишу влог не только ответ агента, но и то, как он к нему
09:47
Speaker A
пришёл, что искал в каталоге, что взял из базы знаний, почему решил передать дело к человеку. Владелец открывает одну страницу и видит: "Вот клиент спросил про аллергены, вот агент полез карточку блюда". Вот на основании чего ответил: "Никакого чёрного ящика. Это обычный
10:02
Speaker A
текст, который читается без технической подготовки". Конечно, рассуждение модели стоит лишних токенов, но это явно лучше, чем боясь со стороны владельца собственной же системы. Дальше часть ролика для тех, кто сам такое собирает.
10:15
Speaker A
И скажу главное, модель - это 20% работы. Всё остальное обычная инженерия вокруг неё и разваливаются проект именно там. Сначала изоляция контекстов, потому что одновременно система держит десятки диалогов, и каждый клиент должен сидеть в своём, наглухо оторванном от остальных. Если модель вытащит кусок
10:31
Speaker A
чужого разговора в текущий, это утечка персональных данных с последствиями и для человека, и для сети. Ошибиться тут проще, чем кажется. И приличная часть архитектуры существует ровно ради того, чтобы контексты не пересеклись ни при каком раскладе. Следующее - это память.
10:47
Speaker A
Агент должен помнить, о чём говорю с человеком неделю назад, но пихать всю историю переписки в каждый вызов нельзя.
10:53
Speaker A
Это гора токенов на буквально пустом месте. Значит, нужен механизм, который решает, что оставить дословно, а что свернуть в короткую выжимку. Настройка этого решения съела у меня больше времени, чем вся остальная логика.
11:05
Speaker A
Границы поведения. Агент отвечает только по каталогу и базе знаний. не называет блюд, которых нет, не обещает скидок, которых не было. Наткнулся на вопрос вне базы знаний, говорит, что уточнит и помечает диалог для человека. Но обычно такого не происходит. Модель, которая
11:19
Speaker A
додумывает ответ про состав блюда, опаснее модели, которая молчит. Живость переписки. Ответ в ту же секунду моментально выдаёт не расеть. В директе система выдерживает паузу от 5 до 15 секунд и показывает индикатор печатает, когда готовит ответ. На сайте же
11:35
Speaker A
наоборот отвечает сразу, потому что туда человек пришёл оформить заказ быстро. И теперь два вопроса, которые прилетают мне чаще всего. И первый из них: почему не NN? Пока задача укладывается в готовую ноду, визуальные платформы помогают ехать быстро, и на демо это
11:50
Speaker A
выглядит просто отлично, но ломается на первом же собственном поведении, потому что изоляция контекстов нодами не собирается, память тоже. Отдебажить цепочку из со0 нот крайне неприятно.
12:01
Speaker A
Версинировать нельзя, ревью не сделаешь. Плюсом клиент арендует чужой рантайм и платит за каждое использование. Прототип на неделю там собрать можно, но как только от системы зависит от выручка, вам поможет только собственный код, не платформы. Второй вопрос: почему нет
12:17
Speaker A
ретрибала? Затем пихать всё меню в каждый запрос, достал нужные позиции поискам и сэкономил. Я считал оба варианта данной сети целиком влезает в окно модели с запасом. И как только это условие выполняется, поиск начинает решать проблему, которая у меня не
12:32
Speaker A
существует. Зато приносит свою. Поиск может не достать нужную позицию, и модель спокойно ответит по тому, что нашла. А на вопросе, а тут есть арахис.
12:40
Speaker A
Такая ошибка стоит человеку буквально здоровья. Когда меню лежит в контексте целиком, этот сценарий невозможен и агент не может не найти того, что у него буквально перед глазами. Плюсом это инфраструктура, которую надо всё время поддерживать. Векторное хранилище, переиндексация при каждом изменении
12:55
Speaker A
меню. А меню вообщепите меняется чуть ли не каждый день. С обычным текстовым датасетом я правлю файл, кэш, один раз перезаписывается, и на этом всё. Поиск по векторному хранилищу я возьму только тогда, когда вся информация не будет укладываться в обычное сообщение в
13:11
Speaker A
контекст неросети. А пока что, да, такой проблемы просто нет, понимаете? Нет, незачем её решать. Также скажу честно, почему направление и интеграции, я считаю самой перспективным сейчас, как для разработчиков, так и для бизнеса.
13:24
Speaker A
Ну, для бизнеса в первую очередь. Первое, я уже показал. Коширование сделало нормальную модель на каждом сообщении экономически возможный.
13:31
Speaker A
Полтора года назад тот же проект по деньгам бы не сходился, и такие системы собирали на дешёвых моделях, которые путались в меню из тридцати позиций.
13:39
Speaker A
Сейчас разрыв между слишком дорого и владелец забыл, что там и он закрылся и закрылся он недавно. Второе же видно по входящему. Бизнес знает, что такое и он хочет его себе, но сам собрать не может.
13:51
Speaker A
И подрядчиков, которые могут нормально это собрать, тоже практически нет. Все предлагают NCMN и прочую хрень, что просто ясельки. По сравнению с тем, о чём я рассказываю в этом ролике. Между хочу и работает в проде стоит человек, который умеет писать обычный софт и
14:06
Speaker A
понимает, что модели нельзя доверять. Таких людей очень мало и учат этому плохо, потому что все учат обычным промтам и скилам топ-10 скилов Cloud код. Третье. У любого бизнеса есть ненавистный кусок работы. Это переписки с клиентами, бухгалтерия. И владелец,
14:22
Speaker A
его же сотрудники будут только рады, если они избавятся от этой рутинной работы. Поэтому вы просто выходите на улицу, смотрите на заведения, на всевозможные бизнесы, и это уже ваши потенциальные клиенты. Отдельно скажу, чтобы не было иллюзий, написать промт умеет любой, но ценность здесь именно в
14:38
Speaker A
том, что вокруг модели- это изоляция данных, память, логи, поведение при сбоях, деньги и ровно то, что я разбирал последние 10 минут. Теперь я жду от вас комменты про неправильный выбор модели, неправильную инфраструктуру.
14:50
Speaker A
неправильные инструменты и вообще всё неправильно я сделал. Пишите это обязательно в комментах. Также хочу сказать, что скоро, в конце августа, будет четвёртый поток, и в нём мы вместе с обучающимися сделаем как раз-таки проект на интеграцию. То есть всё то,
15:05
Speaker A
что я рассказываю здесь в ролике, мы повторим на живом примере, разработаем с нуля до CICD и готового продакшн состояния. Поэтому всё, заходите в Telegram. Всем спасибо. Всем до свидания.
Topics:ИИ в бизнесеавтоматизация перепискисуши-барнейросетьInstagram Directавтоматизация заказовкриптовалюты в бизнесеCoinСОобслуживание клиентовоплата онлайн

Get More with the SozAI App

Transcribe recordings, audio files, and YouTube videos — with AI summaries, speaker detection, and unlimited transcriptions.

App Store Google Play
Or transcribe another YouTube video here →

Free tools: TXT to SRT · SRT Validator · Merge SRT · Subtitle to Text · All tools

Related Transcripts

View All
Ты путаешь душу и дух, поэтому теряешь себя #осознаннос… — Transcript2:58
Ты путаешь душу и дух, поэтому теряешь себя #осознаннос… — Transcript
Влад Истомин
404 1 Russian
ПЕРВАЯ НЕКСТГЕН CALL OF DUTY — Transcript13:53
ПЕРВАЯ НЕКСТГЕН CALL OF DUTY — Transcript
DeadP47
733 1 Russian
NINJA GAIDEN 4 | Красивая иллюзия | Нулевая суть — Transcript1:05:50
NINJA GAIDEN 4 | Красивая иллюзия | Нулевая суть — Transcript
Seraph
5,908 1 Russian
Шеф повар мишлен, в школьной столовой! — Transcript0:44
Шеф повар мишлен, в школьной столовой! — Transcript
ГЕНИАЛЫЧ
55 1 Russian
Жена ставит условием развод, если я возьму вторую | Шей… — Transcript0:58
Жена ставит условием развод, если я возьму вторую | Шей… — Transcript
Bayt al-Magrifa
101 1 Russian
Почему НА ТЕБЯ никто НЕ КУПИЛСЯ? Личный бренд за 7 шагов — Transcript34:54
Почему НА ТЕБЯ никто НЕ КУПИЛСЯ? Личный бренд за 7 шагов — Transcript
ту-ту-рум
5,353 1 Russian
Главные возможности ИИ совсем не там, где вы думаете | … — Transcript43:15
Главные возможности ИИ совсем не там, где вы думаете | … — Transcript
Marina Mogilko
6,614 1 Russian
AliExpress, БорисХоф и Major Auto против покупателей / … — Transcript1:22:31
AliExpress, БорисХоф и Major Auto против покупателей / … — Transcript
МПЦ
11,782 1 Russian
БИОМЕХАНИКА ИСЦЕЛЕНИЯ Podcast Goltis V1 #здоровье #вера… — Transcript2:21:25
БИОМЕХАНИКА ИСЦЕЛЕНИЯ Podcast Goltis V1 #здоровье #вера… — Transcript
Fialka BOS System
17,441 1 Russian
КОД 20776 | Они посмели потревожить его #аниме #anime #… — Transcript2:22
КОД 20776 | Они посмели потревожить его #аниме #anime #… — Transcript
ПОКИПСИ
263 1 Russian
Как всегда открывать для себя новую музыку — Transcript27:24
Как всегда открывать для себя новую музыку — Transcript
pen_pal
5,353 1 Russian
Как абьюзер постепенно ломает самооценку девушки? #абью… — Transcript2:12
Как абьюзер постепенно ломает самооценку девушки? #абью… — Transcript
Может Каждый! | TV Live
667 1 Russian