IC Studio
B2B e-commerce • HVAC та кліматичне обладнання

AI-асистент для кваліфікації лідів та клієнтської підтримки

Як збільшити пропускну здатність відділу продажів у високий сезон без пропорційного розширення команди — асистент, вбудований у воронку продажів та онлайн-чат.

Індустрія
B2B e-commerce • HVAC
Формат
Проєктна розробка з подальшим розвитком
Наша роль
Дослідження · Архітектура · AI Engineering · Інтеграції
Платформа
Онлайн-чат + База знань + CRM
Фокус
Кваліфікація лідів · 24/7 підтримка · Бізнес-дії
Операційна схема процесу

До проєкту

1
Команда2 менеджери
2
Сезон×10 звернень
3
Кожен запит потрапляє до менеджера
4
Черга та затримки
5
Втрата гарячих лідів

Після проєкту

Інформаційне питання
Клієнт
Асистент
Інформаційне питання
Відповідь одразу 24/7Без участі менеджера
Комерційний запит
Клієнт
Асистент
Намір купити
Менеджер отримує кваліфікованого клієнтаЗ повною історією та контекстом
Операційний виклик

Сезонне навантаження перевищувало можливості команди

У високий сезон та під час спеки кількість звернень зростала майже в 10 разів — значно швидше за пропускну здатність команди з 2 менеджерів. Швидкість першої відповіді ставала критичною.

Експертний час витрачався на типові запити

Менеджери відповідали на запитання про ціни, наявність, характеристики, налаштування Wi-Fi та архівні моделі замість роботи з клієнтами, готовими до покупки.

Найм не відповідав економіці сезонного бізнесу

Навчання нового менеджера HVAC-продукції займало близько 5–6 місяців. Розширення штату задовго до сезону було дорогим, а утримання команди в період низького попиту — неефективним.

Ризик втрати гарячих покупців

Поки співробітники відповідали на загальні інформаційні запитання, кваліфіковані ліди чекали й могли піти до конкурента, який відповів швидше.

Що ми будуємо

Робота з каталогом та підбір альтернатив

Асистент консультує щодо вартості, наявності, потужності та характеристик моделей. Якщо модель недоступна або в архіві, система пропонує актуальну альтернативу із зіставними параметрами.

  • Відповіді за діючим каталогом
  • Порівняння функціональних відмінностей моделей
  • Автоматичний добір аналогів для архівних моделей

Кваліфікація звернень та розвантаження команди

Автоматичне відокремлення інформаційних питань від потенційних продажів. Клієнт миттєво отримує відповідь на довідкове питання, а при появі наміру купити діалог передається менеджеру.

  • Відокремлення довідок від комерційних запитів
  • Менеджери не витрачають час на рутинний розбір
  • Безшовна передача теплих лідів менеджеру

Виконання бізнес-дій у воронці продажів

Асистент вміє виконувати дії всередині процесу продажів і передавати менеджеру підготовлене звернення з зрозумілим контекстом та контактами.

  • Створення заявки на зворотний дзвінок
  • Оформлення замовлення
  • Формування запиту на комерційну пропозицію (КП)
  • Передача контактів та історії діалогу

Серверне збереження контексту діалогу

Реалізовано власне збереження контексту на боці сервера. Система розуміє послідовність розмови та коректно обробляє уточнюючі питання.

  • Серверне збереження історії повідомлень
  • Обробка уточнень («А є така ж модель білого кольору?»)
  • Менеджер починає розмову з готового контексту
Чому цей проєкт виявився складнішим, ніж здавалося
01

Система мала навчитися довіряти даним

Перші версії відповідали занадто впевнено навіть там, де інформації було недостатньо. Тому одним із перших завдань стало зниження кількості галюцинацій та побудова процесів контролю якості відповідей.

10% → 1% галюцинацій за 2 місяці
02

База знань виявилася не менш важливою, ніж сама модель

Картки товарів виявилися недостатніми. Ми поступово перетворили розрізнені знання компанії на єдину робочу базу.

Зростання бази знань на +300% (PDF, статті, логістика, архів)
03

Клієнти говорять не мовою каталогу

Користувачі запитують: «Потрібен кондиціонер на трійку», а не «Gree Pular Inverter GWH12AGBXB-K6DNA4A». Тому пошук довелося вчити розуміти природну мову клієнтів.

Розуміння друкарських помилок, трансліту та контексту
04

Хороший діалог неможливий без пам'яті

Стандартна чат-платформа не передавала історію листування. Ми реалізували власний механізм збереження контексту на боці сервера, щоб розмова сприймалася як єдиний діалог.

Коректна обробка уточнень: «А є така ж модель у білому кольорі?»
Порівняння: Було / Стало
БулоСтало
До 10% неточних відповідей
≈1% після донавчання та контролю
Розрізнені картки товарів
Повноцінна база знань (+300%)
Відповідь лише у робочий час
24/7 підтримка та прийом звернень
Просто чат-інтерфейс
Авто-створення Замовлень, КП та Дзвінків
Операційний результат
  • Менеджери перестали витрачати час на інформаційні запити та фокусуються лише на комерційних лідах
  • Продажі починаються з готового контексту — співробітник бачить інтереси клієнта, поставлені запитання та розглянуті альтернативи
  • Клієнти отримують миттєву відповідь на типові запитання та можуть залишити заявку 24/7 незалежно від робочого часу
  • Потік звернень фільтрується до підключення менеджера, усуваючи сезонні черги
  • Бізнес отримав вимірюваний канал продажів із відстеженням джерела звернень
  • Зростання пропускної здатності відділу продажів не вимагало пропорційного збільшення штату
Головний висновок проєкту

«Ми не автоматизували продажі. Ми автоматизували перші 70% шляху клієнта до розмови з менеджером.»

Завдяки цьому компанія змогла масштабувати сезонне навантаження без пропорційного розширення команди.

Якщо керувати операціями складніше, ніж мало б бути, — ми радо подивимося.

Зазвичай ми починаємо з того, що знаходимо одну область, яку можна швидко покращити.

Обговорити ситуацію