Четыре реальных проекта: задача, что сделали, цифры результата и выводы для похожих проектов.
5 секунд до первого ответа клиенту вместо ~1 часа
ИИ отвечает на сообщения клиентов на площадках классифайдов, все чаты сведены в Битрикс24. Первый ответ - за 5 секунд вместо примерно часа, без ответа не остаётся ни один чат.
×10 скорость и объём обработки документов у бухгалтера
Бухгалтерия перестала сканировать и прикладывать документы по одному: ИИ сам определяет тип документа и доводит его до 1С. Скорость и объём обработки у бухгалтера выросли более чем в 10 раз.
~3 000 звонков в месяц оцениваются без участия человека
Вместо выборочной прослушки ~10 % звонков ИИ-агент оценивает все ~3 000 звонков в месяц по критериям, согласованным с клиентским сервисом. Результаты - на дашборде по направлениям, критериям и менеджерам.
100 % лидов регистрируются в CRM/ERP без участия человека (кроме пешего трафика)
Составили карту всех путей поступления лидов и перевели регистрацию на автомат. Теперь все лиды, кроме пешего трафика в салоне, попадают в CRM/ERP без участия человека, а маркетинг видит путь лида от источника.
Три проекта с ИИ построены на локальной модели, развёрнутой внутри компании. Переписка с клиентами и документы бухгалтерии наружу не уходят; в оценке звонков речь распознаёт Yandex SpeechKit - российский облачный сервис. Четвёртый проект, учёт входящих лидов и сквозная аналитика, обошёлся без ИИ: задачу закрыли автоматизация и колл-трекинг. Это тоже результат обследования: ИИ там был не нужен.
Кейсы из автобизнеса, но процессы в них общие для многих компаний: ответы клиентам, контроль звонков, первичные документы в бухгалтерии, учёт заявок. В каждом кейсе - схема процесса, цифры и вывод, который пригодится, если вы планируете похожий проект.
Напишите, чем занимается компания и что хотите изменить. В ответ - предложение, с чего начать: обычно это обследование процессов.
