Чат-бот с AI для автоматизации клиентского сервиса
- AI
- NLP
- Backend
- Integration
- DevOps
- Python
- Rasa
- PostgreSQL
- REST API
- Docker
- AWS
У вас есть задача? Давайте обсудим!
О клиенте
Крупная торговая сеть с широкой географией присутствия и развитой онлайн-платформой. Компания ежедневно обрабатывает тысячи заказов и обращений от покупателей по вопросам доставки, возвратов, акций и бонусных программ. Рост числа клиентов и переход части сервиса в онлайн привели к существенному увеличению нагрузки на операторов поддержки. Несмотря на масштаб службы, пользователи часто сталкивались с задержками ответов и повторными обращениями, что снижало удовлетворенность сервисом.
О проекте
С целью снижения нагрузка на операторов, ускорения обработки запросов и повышения общего уровня клиентского опыта, компании требовалось внедрить интеллектуального чат-бота, способного автоматизировать большую часть коммуникации с клиентами и обеспечить круглосуточную поддержку без потери качества обслуживания. Решение должно было распознавать естественный язык, отвечать на типовые вопросы, быстро маршрутизировать сложные запросы и работать в единой экосистеме клиентского сервиса, включая CRM и тикет-систему.
Описание задачи
До внедрения чат-бота компания сталкивалась с типичными трудностями:
- до 80% запросов имели однотипный характер и занимали ресурсы операторов;
- время отклика увеличивалось в часы пик и праздничные периоды;
- отсутствие автоматизации мешало быстро решать стандартные вопросы;
- высокая нагрузка снижала качество обработки нестандартных обращений.
Необходимо было создать решение, которое способно самостоятельно отвечать на частые запросы клиентов, анализировать контекст диалога и понимать смысл вопроса, корректно передавать сложные обращения специалистам и обеспечивать единый стандарт обслуживания 24/7 во всех каналах связи.
Реализация
В рамках проекта команда выполнила следующие этапы:
- Анализ обращений клиентов. Проанализировали массив обращений за последние периоды, выделили типовые категории вопросов и частотные сценарии.
- Разработка диалоговых сценариев и обучение NLP-модели. Создана модель на базе Natural Language Processing, обученная на реальных примерах диалогов и корпоративной терминологии.
- Интеграция чат-бота в систему клиентской поддержки. Бот был подключен к CRM, внутренней базе знаний и тикет-платформе, что позволило ему автоматически создавать обращения и получать статусные данные.
- Настройка логики маршрутизации и эскалации. Реализованы сценарии передачи сложных запросов операторам с сохранением истории общения и контекста диалога.
- Оптимизация и дообучение. После запуска бот проходит регулярное обучение на основе обратной связи пользователей и операторов, повышая точность ответов и полноту понимания запросов.
Результат
Благодаря решению компания получила стабильный, обучаемый инструмент клиентской поддержки, обеспечивающий круглосуточное взаимодействие с пользователями и единый стандарт сервиса во всех цифровых каналах.
