Кейс: как я построил бота поддержки для обучающей-платформы, но его побоялись запускать

📍 Точка А: Проблема

Chattern — образовательная платформа для онлайн-уроков. У неё уже была обширная база знаний, но пользователи предпочитали писать в поддержку напрямую, задавая одни и те же вопросы.

Задачи:

• Разгрузить поддержку от однотипных обращений
• Сократить время ответа
• Упростить доступ к готовым инструкциям

Боли:

• 500+ активных диалогов в Telegram
• Пользователи ленятся искать ответы
• Поддержка тратит ресурсы на одно и то же

🔧 Процесс решения

Что делали:

1. Собрали и структурировали базу знаний с сайта (FAQ, инструкции, тарифы)

2. Получили доступ к аккаунту поддержки и выгрузили 500+ чатов с помощью макроса-автоматизатора

3. С помощью Gemini написали скрипт на Python для извлечения и анализа диалогов

4. Составили список частых вопросов и сформировали обучающий датасет

5. Настроили Telegram-бота в Suvvy с инструкцией:

• понимание контекста
• поиск в базе знаний
• выдача ссылок и кратких ответов
• поддержка по общим вопросам компьютерной грамотности

6. Протестировали — бот корректно отвечал на типовые запросы

Использованные инструменты:

• Telegram + Suvvy
• Python + Gemini для парсинга и анализа
• Ручная работа с контентом
• Макросы для автоматизации экспорта

🎯 Точка Б: Результат

Цифры:

• 3 недели работы
• 500+ чатов проанализированы
• 50 000₽ — бюджет проекта

Эмоции:

• Клиент признал корректность работы бота
• Но испугался снижения лояльности пользователей при замене живого общения

Сдвиги:

• Подготовлена основа для автоматизации поддержки
• Получен опыт юридической работы по договору
• Построена аналитика по загруженности поддержки

Хотите так же?

Если вы:

• устали от однотипных вопросов в поддержке
• теряете время на объяснения, когда уже всё написано
• не знаете, как подружить бота с вашими клиентами

Напишите мне в личку в Telegram
📩 https://t.me/lexeliseev

🎁 В ответ — сделаю аудит вашей поддержки и покажу, где можно подключить ИИ без потери человечности.