Найти в Дзене
Статьи

Статьи

Перечень статей
подборка · 4 материала
3 месяца назад
От черной зоны к прозрачным продажам: кейс внедрения ИИ-анализа коммуникаций
Рассказываю, как мы внедрили систему ИИ-анализа коммуникаций менеджеров с клиентами в компании по организации авторских туров со средним чеком 100–200 тысяч рублей и как это помогло наладить контроль качества общения с клиентами и повысить качество сервиса. Привет! Меня зовут Киреев Михаил. В области AI / ML разработки я уже около трех лет. Начинал свой путь как Data Scientist. Работал в банке и строил финансовые ML-модели по определению вероятности дефолта. Сейчас развиваю свое агентство по AI-разработке AILECT...
6 месяцев назад
Как мы сделали ИИ-Агента для основателя
Всем привет! Меня зовут Михаил, и я занимаюсь разработкой AI-решений, которые увеличивают количество клиентов и снижают клиентский отток. Сегодня поделюсь кейсом про разработку AI-Агента для основателя одной крутой компании. Расскажу максимально подробно, как именно мы решили проблему клиента и каких результатов добились Фаундер хотел иметь удобный и быстрый инструмент, который помог бы ему быстро проверять идеи, мгновенно получать данные о конкурентах и видеть свежие гипотезы для развития бизнеса...
6 месяцев назад
Клиенты пишут — ИИ-агент решает: кейс внедрения умной поддержки в HotelOfficial
Всем привет! Меня зовут Михаил и я занимаюсь разработкой AI-решений, которые увеличивают количество клиентов и снижают клиентский отток. В этом кейсе расскажу, как мы помогли HotelOfficial — сервису по бронированию отелей — выйти на новый уровень сервиса с помощью круглосуточного AI-ассистента. Покажу, как построили систему поддержки, которая на текущий момент обработала более 11 000 сообщений, 2 000 диалогов и передала около 600 запросов менеджерам HotelOfficial — это платформа для быстрого и удобного бронирования отелей...
6 месяцев назад
GPT-команда на замене: кастдев, UX и контент без рутины
Всем привет! Меня зовут Михаил и я занимаюсь разработкой AI-решений, которые увеличивают количество клиентов и снижают клиентский отток. В этом кейсе расскажу, как мы собрали цифровую команду из трёх GPT-ассистентов для одной компании. Без найма, без сложных систем, без ежемесячных зарплат. Каждый из них закрыл важную функцию: У компании была классическая ситуация: была команда, были процессы, но также было много рутинных задач. Команда не хотела нанимать дополнительных людей — нужен был интеллектуальный инструмент, который встроится в процессы и будет помогать без лишнего шума...