По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие наши статьи:
img
Привет! Сегодня в статье мы рассмотрим процедуру восстановления заводских настроек и сброса телефонов Cisco серии 7900 (7940, 7941, 7942, 7960, 7961, 7962, 7920). Процесс сброса При запуске процедуры сброса настроек к заводским настройкам некоторая информация с IP-телефона стирается, а для других данных устанавливается заводское значение по умолчанию. Информация удаляется: Файл CTL (Certificate Trust List) Файл LSC (Locally Significant Certificate) История телефонных звонков по IP (принятые, выполненные, пропущенные) Телефонное приложение (Phone application) Информация, которая будет сброшена до настроек по умолчанию: Настройки конфигурации пользователя (мелодия звонка, яркость экрана, уровень звука и так далее) Настройки конфигурации сети Что следует учесть перед сбросом IP-телефона Cisco При выполнении процедуры сброса к заводским настройкам, которую мы собираемся описать, важно иметь в виду, что IP-телефон потеряет все файлы конфигурации и приложений телефона. Это означает, что необходимо настроить CUCM или CME, чтобы IP-телефон мог получать новую информацию (файлы конфигурации и приложений) после завершения процедуры сброса, в противном случае наиболее вероятно, что IP-телефон нельзя будет использовать, пока эта информация не будет загружена в него. Эта подготовка также является необходимой процедурой обновления прошивки IP-телефона Cisco. Выполнение заводского сброса на IP-телефонах Cisco 7940 и 7960 Следуйте приведенным ниже инструкциям, чтобы успешно восстановить заводские настройки IP-телефонов Cisco 7940 и 7960: Отключите кабель питания от IP-телефона, а затем снова подключите его. Сразу нажмите и удерживайте кнопку # (решетка), и когда кнопки гарнитуры, отключения звука и динамика начнут последовательно мигать, отпустите кнопку #. В этот момент вы заметите, что кнопки «Headset», «Mute» и «Speaker» мигают последовательно, указывая на то, что IP-телефон ожидает ввода последовательности сброса. Наберите последовательности 123456789*0#, чтобы начать сброс. Если вы случайно нажмете клавишу в последовательности дважды, например, 1123456789*0#, то IP-телефон все равно примет код и начнет сброс. Если нажать недопустимую клавишу, телефон продолжит нормальную процедуру запуска. Как только правильная последовательность клавиш будет введена, на телефоне появится следующее сообщение: “Keep network cfg? 1 = yes 2 = no” Чтобы сохранить текущие параметры конфигурации сети для телефона при его сбросе, нажмите 1. Чтобы сбросить параметры конфигурации сети при сбросе телефона, нажмите 2. Если вы нажмете другую клавишу или не ответите на это сообщение в течение 60 секунд, телефон продолжает нормальный процесс запуска и не сбросится. Выполнение заводского сброса на IP-телефонах Cisco 7941 и 7961 Чтобы сбросить телефоны Cisco 7941 и 7961 необходимо выполнить следующие действия: Отключите кабель питания от IP-телефона, а затем снова подключите его. Сразу нажмите и удерживайте кнопку #, и когда кнопки гарнитуры, отключения звука и динамика начнут последовательно мигать, отпустите кнопку #. Кнопки «Headset», «Mute» и «Speaker» начнут мигать последовательно, указывая на то, что IP-телефон ожидает ввода последовательности сброса. Нажмите 123456789*0#, чтобы начать сброс. Также, если вы случайно нажмете клавишу в последовательности дважды, например, 1123456789*0#, IP-телефон все равно примет код и начнет сброс. Если нажать недопустимую клавишу, телефон продолжит нормальную процедуру запуска. После ввода правильной последовательности клавиш IP-телефон отобразит следующее сообщение и начнет процесс сброса: “ Upgrading” Сброс на IP-телефонах Cisco 7942 и 7962 Для сброса выполните моделях 7942 и 7962 следующие действия: Отключите кабель питания от телефона, а затем снова подключите его. Телефон начинает цикл включения питания. Во время включения телефона и до того, как кнопка динамика начнет мигать, нажмите и удерживайте #. Продолжайте удерживать #, пока каждая кнопка линии не начнет последовательно мигать желтым цветом. Отпустите # и наберите 123456789*0#. Вы можете нажать клавишу дважды подряд, но если вы нажмете клавиши не по порядку, сброс настроек не произойдет. После нажатия этих клавиш кнопки линий на телефоне замигают красным, и телефон начнет проходить процедуру сброса настроек. Не выключайте телефон, пока он не завершит процесс сброса к заводским настройкам и не появится главный экран. Сброс до заводских настроек на беспроводном IP-телефоне Cisco 7920 Для сброса Cisco 7920 IP-телефон должен быть запущен в режиме администрирования, используя следующие шаги: Нажмите программную клавишу “Menu” Нажмите * (звездочка), # (решетка) и * (звездочка) еще раз. Нажмите зеленую кнопку телефона (используется для ответа на звонок), чтобы открыть режим администрирования. Выберите Menu – Phone Settings – Factory Default. На телефоне отобразится сообщение “Restore to Default? ”. Нажмите программную клавишу ОК. Все настройки будут удалены. Выберите Menu – Network Config для перенастройки сетевой конфигурации для вашей WLAN.
img
Зачастую приходится сталкиваться с ситуациями, когда необходимо выбрать бесплатный, но в тоже время, простой и качественный программный телефон (софтфон) для своей компании, который бы поддерживал ключевой функционал, требующийся любому современному бизнесу, такой как перевод звонка, организация конференций, постановка звонка на удержание и прочие. Если Вы столкнулись с такой задачей, то рекомендуем Вам обратить внимание на программный клиент VoIP-телефонии- PhonerLite. В статье мы расскажем об установке и настройке этого софтфона для работы с IP – АТС Asterisk Немного теории PhonerLite – это бесплатное приложение программного телефона, предназначенное для работы под управлением операционной системы Windows. Для передачи сигнальной информации, используется протокол SIP (Session Initiation Protocol), для передачи потоков медиа-данных используется стандартный RTP (Real-time Transport Protocol), имеется поддержка более защищенных средств шифрования информации, такие как SRTP (Secure Real-time Transport Protocol) и ZRTP. Список поддерживаемых аудио-кодеков: G.711 A-law; G.711 ?-law; G.722, G.726; GSM; iLBC; Speex; Opus. Имеется поддержка IPv6. В качестве транспорта, телефон может использовать UDP, TCP и TLS. Cофтфон PhonerLite распространяется абсолютно бесплатно по лицензии Freeware, как для личного так и для коммерческого использования. Разработка PhonerLite не стоит на месте: согласно официальному сайту, выходят постоянные обновления, добавляющие новый функционал или же исправляющие выявленные ранее баги. Последнее обновление было 27 сентября 2016 года (дата написания этой статьи 12 октября 2016). Дистрибутив PhonerLite можно скачать с официального сайта разработчика, последняя доступная версия от 27.09.2016 – 2.43. Скачать софтфон PhonerLite Настройка программного телефона После того как мы скачали и установили PhonerLite, нас встречает мастер настройки, который предлагает настроить учетную запись SIP для одного из известных VoIP-провайдеров или же продолжить в режиме ручной настройки. Мы будем использовать свою IP-АТС Asterisk, поэтому, выбираем ручную настройку и указываем IP-адрес нашего сервера и стандартный порт 5061 (используется CHAN_SIP со стороны Asterisk), куда софтфон будет отправлять запросы на регистрацию. Далее указываем имя пользователя, который предварительно уже создан на нашем Asterisk в качестве внутреннего номера (Extension). В нашем случае это номер 1021. На скриншоте с интерфейса FreePBX, красным цветом выделен номер, который мы будем применять в качестве имени пользователя и логина. Далее предлагается выбрать устройство ввода звука на вашем компьютере. Подтверждаем выполненные настройки. Также предлагается дать название новому профилю. Советуем придумать какое-либо название, потому что по умолчанию профиль будет иметь название соответствующее IP-адресу вашей IP-АТС. Если все настройки были выполнены правильно, то напротив новой учётной записи мы увидим сообщение Registered, свидетельствующее о том, что софтфон успешно зарегистрировался на IP-АТС, теперь можно совершать звонки. В заключение хотелось бы отметить, что PhonerLite хорош ещё и тем, что в отличие от других аналогичных разработок данный софтфон не требует покупки дополнительных лицензий для доступа к расширенному функционалу. Все критически важные функции, такие как перевод звонка, организация конференции, установка на удержание, адресная книга, история звонков, доступны сразу же после установки.
img
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса. На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план. Посмотреть доклад Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами. Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты: Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%. Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов. Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи. Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие. Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане. Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот: Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт: Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку: Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность. Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее. Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию. К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день. Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000. Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года. Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z: Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере. Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность. Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл. Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом. Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital. Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места. Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию. Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре: Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен Z легко принимают новое Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании. Пруфы того, что это важно В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра. Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez): "As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks" Перевод: С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях" Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи. Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили. Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения. Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени. Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет: "We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses." Перевод: Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию. 4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется. Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка. Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык. В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон: London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium. Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан. 1. Дробим на предложения Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось: London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium. Три отдельных смысловых блока. Отлично. 2. Токенизация Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания "London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "." 3. Части речи Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения. Получаем: London - имя собственное is - глагол the - артикль capital - существительное and - союз most - наречие populous - прилагательное 4. Лемматизация Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы. Например, в русском языке словарной формой считается: существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука) глаголы - инфинитивная форма (искали - искать) прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный) В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем: London - имя собственное (уже начальная форма) is - глагол (превращается в be) the - артикль (уже начальная форма) capital - существительное (уже начальная форма) and - союз (уже начальная форма) most - наречие (уже начальная форма) populous - прилагательное (уже начальная форма) 5. Стоп слова В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам. Снова смотрим на наше предложение: London - имя собственное (уже начальная форма) is - глагол (превращается в be) the - артикль (уже начальная форма) capital - существительное (уже начальная форма) and - союз (уже начальная форма) most - наречие (уже начальная форма) populous - прилагательное (уже начальная форма) 6. Парсинг зависимостей Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее. В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи. Было: London - имя собственное (уже начальная форма) is - глагол (превращается в be) the - артикль (уже начальная форма) capital - существительное (уже начальная форма) and - союз (уже начальная форма) most - наречие (уже начальная форма) populous - прилагательное (уже начальная форма) Стало: London is the capital and most populous city 7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как: имена людей; названия компаний; географические обозначения (и физические, и политические); продукты; даты и время; денежные суммы; события. Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США 8. Разрешение кореференции Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium. Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это? Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон. 9. Итог. Полный пайплайн NLP Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP. Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например): Дробим на предложения Токенизация Части речи Лемматизация Стоп слова Парсинг зависимостей Группировка токенов (существительных) Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER) Разрешение кореференции Кто делает? Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com RASA.com Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити. Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке: Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные. Итоги С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.
ВЕСЕННИЕ СКИДКИ
40%
50%
60%
До конца акции: 30 дней 24 : 59 : 59