Кейс: Как мы разрабатывали ИИ ассистента для компании «Окна рядом»

Введение

Наша команда разработчиков и аналитиков получила запрос от компании «Окна рядом» — лидера на рынке установки окон и дверей в Москве. Клиенты компании жаловались на долгий процесс обработки заказов и отсутствие оперативной обратной связи. Руководство «Окон рядом» обратилось к нам с просьбой разработать ИИ-ассистента, который бы взял на себя функции менеджера по продажам и ускорил процесс взаимодействия с клиентами.

Проблема

Основной проблемой компании «Окна рядом» было недостаточное использование цифровых каналов коммуникации с клиентами. Большинство запросов поступало через телефон и email, что приводило к длительным срокам обработки заявок и низкой скорости реакции на запросы. Кроме того, сотрудники компании тратили значительное время на рутинные операции, такие как ответы на часто задаваемые вопросы и обработка типовых заказов.

Анализ данных и решений

После получения запроса от «Окон рядом» наша команда провела глубокий анализ данных компании. Мы изучили историю заказов, цены, акции, предложения и отзывы клиентов. На основе этого анализа мы выявили несколько ключевых проблем:

  1. Длительное время обработки заявок: Среднее время обработки заказа составляло около 24 часов, что негативно сказывалось на удовлетворённости клиентов.
  2. Высокая нагрузка на отдел продаж: Большая часть рабочего времени сотрудников уходила на выполнение рутинных операций, что снижало их производительность.
  3. Отсутствие интеграции с современными каналами коммуникации: Большинство клиентов предпочитали мессенджеры и социальные сети для общения с компанией, однако компания не использовала эти каналы эффективно.

Решение: ИИ менеджер по продажам

На основе проведенного анализа мы пришли к выводу, что компании «Окна рядом» необходим ИИ-ассистент, который бы взял на себя функции менеджера по продажам и интегрировался с современными каналами коммуникации. Мы решили разработать телеграм-бота, подключенного к API ChatGPT от OpenAI, который бы отвечал на часто задаваемые вопросы, обрабатывал типовые заказы и направлял сложные запросы к реальным сотрудникам.

Процесс разработки ИИ ассистента для компании «Окна рядом»

Сбор и подготовка данных

Первым шагом в разработке ИИ-ассистента стало тщательное изучение данных компании «Окна рядом». Мы собрали и структурировали информацию о продукции, ценах, акциях и отзывах клиентов. Эти данные были использованы для обучения ИИ-ассистента и создания базы знаний, на основе которой он мог бы давать точные и релевантные ответы.

  1. Продукция и услуги: Мы собрали информацию о типах окон и дверей, которые предлагает компания, их характеристиках и ценах.
  2. Цены и акции: Мы проанализировали текущие акции и скидки, чтобы ИИ мог предлагать клиентам актуальные предложения.
  3. Отзывы клиентов: Мы изучили отзывы клиентов, чтобы выявить частые жалобы и пожелания, которые ИИ мог бы учитывать при общении с пользователями.

Разработка алгоритмов

На основе собранных данных наши разработчики создали алгоритмы, которые позволяли ИИ-ассистенту распознавать запросы клиентов, классифицировать их и генерировать соответствующие ответы. Алгоритмы включали в себя:

  1. Распознавание текста: Использовались методы машинного обучения для распознавания и интерпретации текстовых запросов клиентов.
  2. Классификация запросов: Система автоматически распределяла запросы по категориям (например, «цена», «продукция», «акции»), что позволяло быстро находить нужную информацию.
  3. Генерация ответов: ИИ использовал предварительно обученные модели, такие как GPT, для генерации естественных и точных ответов на запросы клиентов.

Интеграция с API ChatGPT

Для обеспечения высокого качества ответов и возможности обучения ИИ-ассистента на больших объемах данных мы решили интегрировать его с API ChatGPT от OpenAI. Это позволило:

  1. Улучшить качество ответов: Использование мощных языковых моделей ChatGPT позволило ИИ генерировать более естественные и точные ответы.
  2. Обучать ИИ на больших объемах данных: ChatGPT предоставил доступ к огромной базе знаний, что позволило ИИ быстро адаптироваться к различным ситуациям и вопросам клиентов.

Тестирование и доработка

Перед запуском ИИ-ассистента в эксплуатацию мы провели ряд тестов, чтобы убедиться в его работоспособности и надежности. Тестирование включало:

  1. Ручное тестирование: Наши специалисты вручную проверяли ответы ИИ на различные типы запросов, чтобы выявить возможные ошибки и недочёты.
  2. Автоматическое тестирование: Мы использовали специальные инструменты для автоматического тестирования ИИ на больших объемах данных, чтобы проверить его реакцию на различные сценарии.
  3. Полевое тестирование: Небольшая группа реальных клиентов компании «Окна рядом» тестировала ИИ в реальных условиях, предоставляя обратную связь.

Конкурентный анализ с использованием ИИ

Помимо основной задачи по созданию ИИ-ассистента, мы также использовали ИИ для проведения конкурентного анализа. Это позволило компании «Окна рядом» получить более полное представление о рынке и конкурентах.

  1. Сбор данных о конкурентах: Мы использовали ИИ для сбора информации о продуктах, ценах и акциях конкурентов. Это позволило нам составить полный портрет конкурентной среды.
  2. Анализ отзывов: ИИ анализировал отзывы клиентов о конкурентах, выявляя их сильные и слабые стороны. Это помогло компании «Окна рядом» понять, что нравится и не нравится клиентам в услугах конкурентов.
  3. Генерация отчетов: На основе собранных данных ИИ генерировал отчеты и рекомендации, которые помогали компании принимать обоснованные решения по улучшению своих продуктов и услуг.

Запуск и результаты

После успешного тестирования и доработки ИИ-ассистент был интегрирован в Telegram-канал компании «Окна рядом». Результаты оказались впечатляющими:

  1. Снижение времени обработки заявок: Время обработки сократилось до нескольких минут благодаря мгновенным ответам ИИ-ассистента, что ускорило процесс продажи на 180%, с нескольких часов — до минут.
  2. Снижение нагрузки на сотрудников: Сотрудники отдела продаж смогли сосредоточиться на более сложных задачах, что привело к повышению общей производительности на 30%
  3. Увеличение удовлетворённости клиентов: Клиенты отметили высокую скорость и качество обслуживания, что положительно сказалось на их лояльности. Уровень удовлетворённости клиентов, в целом, вырос на 20%

Заключение

Разработка ИИ-ассистента для компании «Окна рядом» стала примером успешного применения современных технологий для трансформации бизнеса. Благодаря нашему решению, компания смогла значительно улучшить свои процессы, повысить удовлетворённость клиентов и увеличить продажи. Использование ИИ для конкурентного анализа также позволило компании получить ценные инсайты и улучшить свои позиции на рынке.

NetFormat предлагает полный спектр оптимизации ваших бизнес процессов. От трафика и привлечения до воронки продаж и обучения с ИИ. Мы делаем круто — https://netformat.ru/services/

NetFormat Studio
Добавить комментарий