🚀Оптимизация клиентской поддержки: Опыт внедрения ИИ-ассистента и его результаты
В условиях значительного объема клиентских обращений, эффективно управляемая техническая поддержка становится ключевым фактором сохранения лояльности и оптимизации затрат. Мы рассмотрим кейс компании, столкнувшейся с необходимостью обработки до 5000 запросов в месяц, поступающих через веб-форму.
Исходная ситуация:
Обработка каждого запроса осуществлялась вручную сотрудниками технической поддержки. Это приводило к ряду проблем:
🐺 Неточность данных: До 70% ответов содержали неверную информацию или носили характер "отписки".
🐺 Высокие трудозатраты: Обслуживание 5000 запросов ежемесячно задействовало до 50% рабочего времени трех штатных специалистов.
🐺 Недостаточное качество: Возникало недовольство клиентов, требовавшее дополнительного внимания со стороны руководства.
🐺 Неэффективное распределение ресурсов: Квалифицированные сотрудники были перегружены рутинными задачами.
Поставленная задача:
💲 Сократить операционные издержки на поддержку.
Процесс реализации:
🧠 Мы подошли к решению комплексно: от тщательного анализа и систематизации существующей базы данных вопросов и ответов до расчета окупаемости проекта. Было разработано детальное техническое задание, а затем – сам ИИ-ассистент на базе Yandex Cloud, с соблюдением требований 152-ФЗ РФ. После внедрения системы была обеспечена ее техническая поддержка и возможность дальнейшего развития.
Принцип работы ИИ-ассистента:
🐺 Клиент отправляет свой вопрос в чат на сайте
🐺 Запрос переводится в векторный формат
🐺 ИИ-ассистент производит поиск в заранее подготовленной векторной базе данных вопросов и ответов. К слову, подготовка данных это самый сложный и ответственный момент в работе над ИИ-ассистентами
🐺 Ассистент находит несколько подходящих пар вопрос/ответ и передает их модели yandexGPT-5-lite
🐺 Модель формирует единый ответ и отправляет его пользователю
🐺 Весь процесс занимает около 5 секунд
Достигнутые результаты:
Внедрение ИИ-ассистента привело к трансформационным изменениям:
✅ Снижение операционной нагрузки: Значительно сократилась рутинная нагрузка на менеджеров техподдержки, позволив им сосредоточиться на сложных обращениях и развитии.
✅ Повышение скорости ответа: Клиенты начали получать мгновенные, квалифицированные ответы на свои запросы, что существенно повысило их удовлетворенность сервисом.
✅ Оптимизация расходов: Стоимость обработки одного запроса снизилась на впечатляющие 70%.
Данный пример демонстрирует, как целевое применение технологий искусственного интеллекта способно решить ключевые операционные проблемы, повысить эфективность взаимодействия с клиентами и значительно оптимизировать бизнес-процессы.
👉 Если вы хотите сократить расходы своего бизнеса пишите мне для проведения бесплатной консультации: