ИИ-агент для службы поддержки
Как мы автоматизировали 82% обращений в службу поддержки e-commerce площадки и сократили время ответа в 480 раз
📌 Задача клиента
Крупный e-commerce маркетплейс с ассортиментом более 500,000 товаров и ежемесячной аудиторией более 2 миллионов уникальных посетителей столкнулся с серьезными вызовами в обслуживании клиентов:
🔍 Анализ проблемы
Наш анализ показал, что более 78% всех обращений относились к типовым сценариям:
- Вопросы о статусе заказа и доставке (42%)
- Запросы на отмену или изменение заказа (16%)
- Вопросы о возврате товара и возмещении средств (14%)
- Предпродажные вопросы о характеристиках товаров (20%)
- Прочие запросы (8%)
Эти обращения можно было автоматизировать, освободив операторов для решения более сложных и нестандартных задач.
🤖 Предложенное решение
Мы разработали комплексного ИИ-агента для поддержки клиентов, интегрированного во все каналы коммуникации:
Многоканальное присутствие
- Чат на сайте
- Мессенджеры (WhatsApp, Telegram)
- Email-поддержка
- Колл-центр (голосовой ассистент)
Основные функции
- Автоматические ответы на типовые вопросы
- Отслеживание статуса заказа в реальном времени
- Автоматическое инициирование возврата
- Предоставление детальной информации о товарах
Ключевые технические особенности
Под капотом — экосистема ИИ‑модулей: RAG‑ядро, семантический поиск, многоуровневое NLU и глубокие CRM/ERP‑интеграции, которые вместе обеспечивают мгновенные точные ответы и умную эскалацию сложных запросов.
RAG-система на основе базы знаний о товарах и FAQ
Интеграция с CRM и ERP для доступа к актуальным данным о заказах и клиентах
Многоступенчатая система распознавания намерений пользователя
Семантический поиск по каталогу товаров
Механизм эскалации сложных запросов на операторов
⚙️ Процесс внедрения
Анализ и подготовка данных
Погружение в бизнес-процессы, анализ существующих каналов и данных (FAQ, логи), сбор и структурирование базы знаний для ИИ.
Разработка и обучение ИИ
Выбор LLM (GPT-4o), разработка архитектуры агента, системы распознавания намерений, обучение модели на данных клиента.
Интеграция и тестирование
Развертывание на платформах (сайт, мессенджеры), интеграция с CRM/ERP, комплексное тестирование и UAT.
Интересный факт
Интересно, что во время внедрения мы столкнулись с проблемой интеграции с устаревшей CRM-системой клиента. Решением стало создание промежуточного API-слоя, который позволил бесшовно соединить нашего ИИ-ассистента с существующей инфраструктурой без необходимости полной миграции данных.
📊 Достигнутые результаты
Среднее время ответа
Автоматизация обращений
Индекс NPS
Рост конверсии
Внедрение ИИ-агента привело к значительным бизнес-результатам:
- Сокращение среднего времени ответа с 24 часов до 3 минут
- Увеличение NPS с 34 до 87 пунктов (+68%)
- 82% всех обращений решаются без участия человека
- Рост конверсии предпродажных запросов на 43%
- Сокращение штата операторов с 30 до 12 человек с перераспределением их на стратегические задачи
🧩 Используемые технологии
Часто задаваемые вопросы
Ответы на самые популярные вопросы о разработке и интеграции ИИ-агентов для поддержки клиентов
Похожие кейсы
Готовы автоматизировать службу поддержки?
Современный ИИ-агент может обрабатывать до 82% запросов без участия оператора. Увеличьте NPS и сократите расходы уже через 2 месяца после внедрения автоматизированного решения на основе искусственного интеллекта.
Хочу ИИ-агента для своего бизнеса