Как мы обучили бота обрабатывать 20 000 обращений без участия оператора

ИИ-бот для поддержки клиентов ритейла

- 47%

обращений к операторам

- 30%

время реакции

более 20 000

обращений обрабатываются ботом в реальном времени

Клиент

Крупная розничная сеть с активным онлайн-каналом

Цель проекта

Автоматизировать клиентские обращения без потери качества сервиса. Решение должно быть доступным 24/7 и при этом интегрироваться с существующей CRM

Проблема

Поддержка не справлялась с объемом входящих запросов
Операторы тратили до 70% времени на повторяющиеся вопросы, а клиенты ожидали ответа до 8 минут

Решение

Мы разработали интеллектуального ассистента, адаптированного под бизнес-среду клиента
Для обучения использовались обращения, которые мы очистили, классифицировали и применили в качестве базы для fine-tune

Результат

Система вышла на стабильную нагрузку и обработку 47% обращений в автоматическом режиме
Время первого ответа сократилось с 8 до 2 минут, а общее число обращений к операторам — на 40%.

Проблема

Поддержка не справлялась с объемом входящих запросов
Операторы тратили до 70% времени на повторяющиеся вопросы, а клиенты ожидали ответа до 8 минут

Решение

Мы разработали интеллектуального ассистента, адаптированного под бизнес-среду клиента
Для обучения использовались обращения, которые мы очистили, классифицировали и применили в качестве базы для fine-tune

Результат

Система вышла на стабильную нагрузку и обработку 47% обращений в автоматическом режиме
Время первого ответа сократилось с 8 до 2 минут, а общее число обращений к операторам — на 40%.

Как мы автоматизировали поддержку и снизили нагрузку почти вдвое

Когда поддержка

на пределе,

нужен не бот —

нужен

интеллект

Внедрили ИИ, обученный на данных клиента, и сделали сервис быстрее и стабильнее

Хороший ИИ не заменяет поддержку — он снимает с неё рутину. Он не универсальный. Он — адаптированный под бизнес. Теперь клиентский сервис у этого ритейлера не хаос. Это — система

этапы работы

Погружение в бизнес-процессы и цели

Мы начали с глубинного интервью с командой клиента, анализа обращений в поддержку и структуры частых запросов Важно было понять как клиенты формулируют свои проблемы, где чаще всего возникает нагрузка, какие сценарии можно автоматизировать без потери качества

РЕЗУЛЬТАТ

собрали матрицу типовых обращений и зону, в которой ИИ принесёт максимальную пользу

Обработка и разметка исторических данных

Взяли архив запросов в поддержку (100k+ обращений), очистили и классифицировали данные, удалили лишнее Это стало основой для кастомной языковой модели

РЕЗУЛЬТАТ

сформировали обучающую выборку, отражающую реальность, а не абстрактный датасет

Настройка и обучение модели (fine-tune)

На основе языковой модели мы обучили ИИ-бота отвечать в соответствии с тоном бренда и спецификой ритейла Подключили контекстную логику — бот умеет удерживать тему и уточнять детали

РЕЗУЛЬТАТ

ИИ понимает не просто слова, а ситуацию клиента, реагирует быстро и точно

Интеграция, тестирование и запуск

Внедрили бота в систему поддержки, провели A/B тестирование и обучение команды клиента Настроили передачу сложных кейсов оператору без разрывов диалога

РЕЗУЛЬТАТ

бот обрабатывает до 70% обращений без участия человека, снижая нагрузку на операторов

Хотите так же?
Мы уже на связи

Наша команда ответит вам быстро и по делу