ИИ-кейсы
June 18, 2024

Кейс: Как ИИ ассистент заработал 2,8 млн в год на сокращении 8 менеджеров тех. поддержки

Клиент: Продажа стикеров для iPhone

Шаг 1: ИИ продал ИИ

Начнем с того, что клиент обратился к нам в компанию SHEER после того, как увидел REELS сгенерированный ИИ, написал в директ и с ним пообщался наш собственный ИИ ассистент

Шаг 2: запрос клиента

Клиент занимается продажей стикеров для iPhone. Все продажи происходят автоматически через telegram bot, но вот вопросы от клиентов, которые ждут свой заказ поступают в личные сообщения 8 менеджерам тех. поддержки. Таких вопросов в день бывает от 100 до 1000 шт.

В итоге 8 менеджеров, каждый день отвечают на вопрос клиента о статусе заказа, заходят в CRM систему, смотрят трек номер заказа и объясняют клиенту, что его заказ еще в пути.

Проблема: 1. Высокий % негатива от клиентов за счет медленной реакции на запрос;
2. Высокий расход ФОТ на 8 менеджеров + текучка кадров

Шаг 3: проектирование решения

Для начала мы запросили текущие диалоги менеджеров для анализа. Нам предоставили выгрузку из TG, в которой было 52 000 диалогов.

Разобраться с этими данными вручную было бы бесконечно долго.

Поэтому мы разбили файл на части, сохранили в нужном формате и "скормили" его чату GPT для структурирования данных.

Получили такой результат:

Шаг 4: разработка ИИ ассистента

Для разработки ассистента мы выбрали последнюю модель Chat GPT-4o от компании

В качестве площадки для реализации ассистента мы воспользовались  платформой наших партнеров от команды Nextbote

По мимо обучения самого ассистента отвечать на вопросы необходимо было брать из CRM системы статус заказа и трек номер доставки. И на запрос клиента о сроках доставки выдавать готовую ссылку на отслеживание доставки на сайте Почты России.

Пример: https://www.pochta.ru/tracking?barcode=80083797146393

Для этого мы выполнили интеграцию по API с CRM системой клиента.

А так выглядит Backend сторона рабочего процесса.

Шаг 5: результат

В итоге у нас получилось сделать ИИ ассистента, который полностью закрывает вопрос тех. поддержки для клиента. Как результат:

  1. Экономия 2,8 млн рублей на ФОТ 8 менеджеров;
  2. Мгновенный ответ тех. поддержки и решение запроса клиента;
  3. Увеличение уровня сервиса, уровня доверия и следственно LTV клиента;
  4. Увеличение количества повторных продаж и рекламаций.

P.S. про часы непрерывного тестирования ответов ассистента пожалуй промолчим 🎈

Хотите также?

Если у Вас есть запрос на внедрение ИИ ассистента в компанию, который будет самостоятельно продавать, квалифицировать, осуществлять тех. поддержку, обучение и тд. - оставляйте заявку на сайте: https://sheer.ru/vnedrenie-ai/