AI-поддержка первой линии в e-commerce
Отрасль
Интернет-магазин или маркетплейс-продавец, ~50 сотрудников, стабильный поток клиентских обращений по заказам.
Задача
Поддержка получала от 150 до 250+ однотипных вопросов в день — где заказ, можно ли поменять размер, как оформить возврат. Операторы тратили на это большую часть рабочего дня, что оставляло мало времени на нестандартные и конфликтные обращения.
Поток однотипных вопросов занимал большую часть рабочего дня операторов
Мало времени на сложные и конфликтные обращения, требующие реального участия человека
Отсутствие проактивной передачи контекста при эскалации на оператора
Применение AI-инструментария
Чат-бот первой линии с базой знаний (RAG) — отвечает на вопросы, опираясь на FAQ компании и данные по заказу клиента в реальном времени
Интеграция со статусом доставки — бот видит актуальный статус и отвечает без необходимости передавать диалог оператору
Автоматическая эскалация — если вопрос выходит за пределы базы знаний или клиент явно недоволен, диалог передаётся оператору с кратким контекстом, а не с нуля
Самообучение на основе новых вопросов — темы, на которые бот не смог ответить, попадают в очередь на пополнение базы знаний
Достигнутые результаты
Порядка 65–70% обращений закрывается ботом без подключения оператора
NPS клиентской поддержки вырос на 15–18 пунктов
Операторы освободили время на сложные и конфликтные случаи, где автоматизация не подходит
Решение и технологии
Telegram/веб-чат-бот на n8n с RAG поверх FAQ и API заказов.
LLM с RAG (retrieval-augmented generation) поверх базы знаний и данных заказов
Модель детекции тональности для автоматической эскалации недовольных клиентов
Стоимость разработки и внедрения
От 250 тыс. руб. (бот на n8n) до 2,5 млн руб. (выделенный сервис с собственным RAG-индексом).
Есть задачи?
Свяжитесь с нами!
Наш инструментарий от кастомных оптимизаций до проверенных архитектурных паттернов позволяет создавать системы, способные расти вместе с вашим бизнесом – без болезненных перестроек.