Что делать, если саппорт не справляется?
Многие стартапы на этапе быстрого масштабирования спотыкаются об одно и то же: продукт выстреливает, продажи растут, а клиентская поддержка начинает закапываться в горах тикетов. Нанимать ещё больше людей — дорого и долго, а отвечать всем одинаковыми скриптами — верный способ потерять лояльность.
Хочу поделиться интересным инструментом — омниканальной AI-платформой AutoFAQ. Ребята на рынке уже 10 лет и делают серьёзные продукты.
Как это работает на практике:
— Платформа собирает обращения из всех возможных каналов в единое окно.
— Генеративный AI отвечает на сложные и нетиповые вопросы, основываясь исключительно на базе знаний вашей компании (через RAG-подход). Это исключает любые галлюцинации нейросети — ответы остаются строго в рамках проверенных данных, а за качеством ответов следит специальный валидационный модуль.
— В случае если ИИ не владеет информацией, система переводит на оператора, для которого предусмотрен удобный суфлёр с подсказками
Среди клиентов сервиса — Skyeng, GrowFood, 585 Золотой, МВидео-Эльдорадо. А, например, в кейсе «Честного знака» система ежедневно забирает на себя около 10 000 обращений, причём до 85% тикетов успешно решаются вообще без перевода на оператора.
Само решение можно развернуть как в облаке, так и в своём контуре, если для вас критически важна максимальная изоляция данных.
Если вы понимаете, что ваша поддержка перегружена, или просто хотите заранее оценить потенциал оптимизации, у ребят есть удобный инструмент для расчёта экономического эффекта от автоматизации. В нём можно указать параметры вашего бизнеса и получить персональный расчет эффективности внедрения ИИ именно для вашей поддержки:
👉 Получить персональный расчёт экономии
Посчитайте на досуге — сэкономленные ресурсы всегда лучше направить в развитие продукта, а не в раздувание штата.
