Контур автоматической обработки обращений для службы поддержки агрегатора нейросетей. NDA
Продукт рос x3 в месяц, поддержка тонула в ручных заявках. Построили автоклассификацию и сценарии в helpdesk — SLA с 3 часов до 10–15 минут, 85% заявок закрываются без оператора.
Контекст и проблема
Продукт рос x3 раз месяц к месяцу, команда поддержки не справлялась с потоком заявок вручную, в т.ч. некоторые оставались без ответа. Из-за потерянных обращений и длинных циклов запроса данных SLA составлял до 3х часов.
Что было сделано
Проведён анализ входящих обращений и классификация по типам.
Настроены маршрутизация, статусы и базовые автоматизации в helpdesk-системе.
Внедрён бот, классифицирующий обращения и распределяющий по типам заявок.
Для каждого типа настроена логика: автозапрос недостающих данных у пользователя или прямой переход на обработку.
Для информационных обращений бот автоматически ищет ответ в базе знаний и отвечает пользователю.
Последовательно внедрены сценарии: автообработка, маршрутизация между отделами, закрытие новых частотных кейсов.
Результат
SLA сократился с нескольких часов до 10–15 минут.
70% обращений автоматически классифицируются и обрабатываются без участия оператора.
До 85% заявок полностью обработаны автоматически благодаря сложным сценариям (проверка данных, перенаправление в другие отделы).
Качество сервиса поддерживается при быстром росте продукта без увеличения штата.
Параметры проекта
- Срок реализации
- 1.5 месяца
- Стоимость
- 350 000 руб.
- Стек
- Python, Openrouter, PostgreSQL, FastAPI, Sentry, Langfuse, Gemini, Qwen, HelpdeskEddy API, Redis
- Поддержка
- включает страховку без абонентской платы с оперативным подключением в течение 2х часов и экстренным устранением сбоев. Дополнительные работы по улучшениям тарифицируются по часам.
Обсудить похожую задачу
Все кейсы