Мы сократили расходы на первую линию поддержки на 98%

К нам обратился финансовый сервис с аудиторией более 200 000 активных пользователей. На момент старта проекта первая линия поддержки клиента была перегружена, а значительная часть обращений состояла из типовых вопросов, которые операторы обрабатывали вручную через help desk-систему.

Структура задачи выглядела так:

- большая доля входящих обращений была однотипной и повторяющейся;

- сотрудники первой линии тратили время на рутинную обработку простых запросов;

- из-за ручной обработки увеличивалось время ответа пользователям;

- рост нагрузки приводил к высоким операционным затратам;

- существующий процесс поддержки было необходимо сохранить, не ломая привычную инфраструктуру клиента.

Перед нами стояла задача:

- автоматизировать первую линию поддержки;

- передать типовые обращения в обработку ИИ-ассистенту;

- подключить решение ко всем каналам связи клиента;

- интегрировать ассистента в действующую help desk-систему;

- обеспечить передачу сложных, нестандартных и чувствительных обращений операторам;

- сохранить качество клиентского сервиса и создать масштабируемую модель поддержки без пропорционального роста штата.

Для решения задачи мы внедрили ИИ-ассистента и встроили его в существующий контур поддержки клиента. Работа была организована поэтапно, чтобы автоматизация не ухудшила качество сервиса и сразу учитывала реальные сценарии обращений.

Что мы сделали:

• проанализировали исторические обращения клиента и структуру нагрузки на первую линию поддержки;

• выделили наиболее частотные сценарии и определили запросы, которые можно безопасно автоматизировать;

• собрали и структурировали базу знаний на основе FAQ, внутренних регламентов, инструкций и типовых ответов операторов;

• настроили логику работы ИИ-ассистента, чтобы он отвечал на повторяющиеся и типовые вопросы по заданным правилам коммуникации;

• предусмотрели механизм передачи сложных случаев живым специалистам;

• интегрировали решение в help desk-систему клиента;

• подключили ассистента ко всем основным каналам связи;

• протестировали сценарии, доработали ответы и проверили корректность маршрутизации перед запуском.

• ИИ-ассистент взял на себя основную массу типовых обращений;

• нагрузка на первую линию поддержки снизилась;

• скорость обработки запросов выросла;

• команда клиента смогла сосредоточиться на нестандартных и более сложных кейсах;

• стоимость поддержки сократилась с 2,4 млн до 54 тыс. рублей в месяц.