# Октябрь '26. Пользователи Shopping Assistant: вся история общения в одном профиле

В личном кабинете Shopping Assistant появился раздел **«Пользователи»**. В нём можно увидеть, кто обращается к ассистенту, с какими задачами приходит и как оценивает ответы. У каждого пользователя с ID есть профиль: диалоги, темы обращений и то, что ассистент запомнил о покупателе.

![Новый раздел «Пользователи» в личном кабинете Shopping Assistant](/blog/assets_assistant_users/lk-users-cover.webp)

Теперь команде магазина проще разобрать опыт человека за несколько обращений. Например, увидеть, что он возвращается за подбором корма, проверить его требования в памяти и открыть разговор, в котором он поставил дизлайк.

## Найти пользователя и выбрать, чью историю разобрать

В списке видны число диалогов и сообщений, лайки и дизлайки покупателя, дата первого обращения и последняя активность. Если для магазина настроены темы, рядом показана главная задача пользователя. Пометка **«Новый»** отмечает тех, кто впервые обратился к ассистенту в выбранный период.

Список можно отсортировать тремя способами:

- **«Недавно активные»** — начать со свежих обращений.
- **«Больше диалогов»** — посмотреть, с чем люди возвращаются к ассистенту.
- **«Больше сообщений»** — выбрать пользователей с длинной историей общения.

Если ID уже известен, вставьте его в поле **«Найти по ID пользователя»** и нажмите **«Открыть»** — сразу появится профиль.

![Открытие профиля по ID и сортировка списка пользователей](/blog/assets_assistant_users/lk-users-tasks.png)

*На иллюстрациях — примеры интерфейса с демонстрационными данными. Наблюдения, диалоги и показатели приведены для объяснения раздела.*

В верхней панели можно выбрать период и тип трафика. В список попадают пользователи, которые начали хотя бы один диалог за этот период; показатели общения относятся к этим диалогам. Дата «Впервые» учитывает и более ранние обращения. Для разбора опыта покупателей выберите **боевой трафик**, а проверки команды смотрите отдельно.

## Что собрано в профиле

Профиль показывает историю пользователя в выбранном магазине **за всё время**, независимо от периода и типа трафика в списке. В нём четыре блока.

**Итоги общения.** Число диалогов и сообщений, положительные и отрицательные реакции покупателя, первое обращение и последняя активность. По ним можно оценить, насколько часто человек пользуется ассистентом, а затем перейти к самим разговорам.

**Наблюдающая память.** Здесь собраны наблюдения, которые ассистент выделил из общения: предпочтения, ограничения и другие сведения о покупателе. Например, возраст питомца, требования к корму или бюджет. Команда может сопоставить эти факты с перепиской и проверить, верно ли ассистент понял человека. Подробнее о том, как формируется профиль, — в [апдейте о Наблюдающей памяти](/blog/2026-09-04-shopping-assistant-observational-memory.md).

**Темы диалогов.** Показывают, с какими задачами пользователь приходит: подобрать товар, узнать статус заказа, найти скидку. У каждой темы видны число диалогов и доля среди разговоров, уже разобранных по темам. Блок заполняется, когда для магазина настроены темы и диалоги классифицированы.

**Диалоги.** Все разговоры пользователя собраны в одном списке, новые — сверху. Можно открыть переписку, проверить ответ и вернуться в профиль по ссылке **«Назад к пользователю»**. Переход обратно к списку пользователей сохраняет выбранные сортировку и страницу.

![Профиль пользователя: итоги общения, наблюдающая память, темы и диалоги](/blog/assets_assistant_users/lk-users-profile.png)

Разговоры объединяются по ID пользователя в пределах выбранного магазина. Если у диалога нет ID, он отображается в списке отдельно: ссылка **«Без ID · открыть диалог»** ведёт сразу к переписке.

## Как использовать раздел

Начните с пользователей, у которых больше всего диалогов. Посмотрите их темы и откройте несколько обращений: человек возвращается с новыми задачами или повторяет вопрос, с которым ассистент не помог? Реакции и переписка помогут разобраться, что стоит улучшить в консультации.

Другой сценарий — проверить накопленную память. Откройте профиль, сопоставьте наблюдения с исходными разговорами и найдите неточные или слишком общие выводы. Так команда сможет оценить, насколько верно ассистент выделяет важные для покупателя сведения.

Чтобы начать, откройте [личный кабинет Shopping Assistant](https://shopping-assistant-api.gravityfield.ai/lk), выберите магазин и перейдите в **«Пользователи»**.