AI-ассистент для клиентской поддержки
Что стояло за проектом
Команда поддержки из 15 человек обрабатывала 2,000 тикетов в неделю. 60% запросов — повторяющиеся вопросы о статусе заказа, возврате и инструкциях. Среднее время первого ответа — 4 часа. Клиенты жаловались на скорость.
Как подошли к решению
Разработали AI-ассистента, который читает тикет, классифицирует по категории, ищет ответ в базе знаний и предлагает готовый ответ оператору. Для типовых запросов — отвечает автоматически.
Что сделали
Как проходил проект
Аудит тикетов
Проанализировали 10,000 тикетов и выделили паттерны
База знаний
Структурировали FAQ, инструкции и статьи для RAG
ML-модель
Обучили классификатор и дообучили LLM на данных компании
Интеграция
Подключили к Zendesk API и настроили webhook-цепочку
Запуск
Включили AI для 30% тикетов, контролировали качество
Масштабирование
Расширили до 70% тикетов после проверки точности
Стек проекта
Что получил бизнес
Среднее время первого ответа сократилось с 4 часов до 15 минут. 65% типовых тикетов обрабатываются без участия оператора. Команда поддержки фокусируется на сложных случаях.
Первого ответа: с 4 часов до 15 минут
Типовые тикеты без участия человека
Точность определения категории 92%
Команда растёт не так быстро, как тикеты
Нужен похожий результат?
Опишите вашу задачу — мы предложим подходящее решение, сроки и стоимость.
Обсудить проект