4,9
О клиенте
Клиент, занимающийся продажей стикеров для iPhone через автоматизированного Telegram-бота, столкнулся с проблемой обработки большого количества запросов о статусе заказов. В день поступало от 100 до 1000 вопросов, на которые отвечали 8 менеджеров, используя CRM систему. Требовалось решить проблему высокой нагрузки на менеджеров и улучшить качество обслуживания клиентов.
Проблемы клиента
- Высокий уровень негатива от клиентов из-за медленной реакции на запросы;
- Высокие расходы на фонд оплаты труда (ФОТ) для 8 менеджеров техподдержки;
- Высокая текучка кадров в отделе техподдержки.
Реализация проекта
- Подготовка данных
Для начала компания SHEER запросила текущие диалоги менеджеров для анализа. Было предоставлено 52 000 диалогов из Telegram. Разобраться с таким объемом данных вручную было бы чрезвычайно сложно и трудоемко. Поэтому данные были разбиты на части, сохранены в нужном формате и «скормили» чату GPT для структурирования. - Анализ и структурирование данных
С помощью GPT диалоги были обработаны и структурированы. Это позволило выделить основные категории вопросов, часто задаваемые вопросы, а также выявить ключевые проблемы в текущем процессе поддержки клиентов. Результаты обработки данных включали:- Структурированные данные по темам и категориям;
- Выявление наиболее частых вопросов;
- Анализ времени ответа менеджеров;
- Идентификация проблемных областей.
- Обучение модели
На основе структурированных данных была создана база знаний для ИИ ассистента. Для разработки ассистента была выбрана последняя модель Chat GPT-4 от OpenAI. Модель была обучена:
- Пониманию и обработке запросов клиентов.
- Извлечению данных о статусе заказа и трек-номере доставки из CRM системы.
- Формированию готовых ответов и ссылок для отслеживания доставки на сайте Почты России.
- Интеграция с CRM системой
Для обеспечения бесперебойной работы ИИ ассистента была выполнена интеграция по API с CRM системой клиента. Это позволило ассистенту автоматически извлекать и обновлять информацию о заказах, обеспечивая точные и актуальные ответы на запросы клиентов. - Тестирование и отладка
ИИ ассистент прошел тщательное тестирование для обеспечения его корректной работы. Были проведены многочисленные тестовые сценарии, чтобы убедиться в том, что ассистент правильно обрабатывает запросы и предоставляет точную информацию. В процессе тестирования и отладки:
- Проверялась точность и скорость ответов.
- Анализировались ошибки и некорректные ответы.
- Вносились необходимые корректировки и улучшения в модель.
- Внедрение и мониторинг
После успешного тестирования ИИ ассистент был внедрен в рабочий процесс компании клиента. Внедрение включало:
- Настройку системы для реального использования;
- Обучение сотрудников работе с новым инструментом;
- Постоянный мониторинг производительности и эффективности работы ассистента.
Результаты
- Экономия 2,8 млн рублей на ФОТ 8 менеджеров$
- Мгновенный ответ на запросы клиентов, что повысило уровень сервиса$
- Повышение уровня доверия клиентов, что увеличило LTV (Lifetime Value) клиентов$
- Увеличение количества повторных продаж и снижение количества рекламаций.