Интернет-магазин с рассрочкой терял клиентов на банальном — люди не могли дозвониться до поддержки. Решили не нанимать четвёртого оператора, а разгрузить трёх существующих.

Разбирал похожий кейс: сотни обращений в чат каждый месяц, среднее время ответа — 11 минут. Три оператора физически не успевали: пока отвечают одному, ещё пять человек уходят думать о конкурентах.

Запустили ИИ-агента на типовые обращения — те, что составляют основную массу нагрузки, но не требуют участия человека. Уже в первый месяц агент закрыл две трети всех обращений, а время ответа упало с 11 минут до менее чем 2.

• Статус заказа и доставки — без ожидания оператора • Оформление возврата — по шаблонному сценарию • Вопросы по платежам и рассрочке — типовые ответы за секунды

Дальше в компании поступили честно: не стали выкидывать людей из процесса вообще. Сложные и нестандартные случаи — там, где клиент раздражён или ситуация нетиповая, — оставили операторам. Получилась рабочая гибридная схема: рутину забирает агент, человек всегда доступен для того, что реально требует головы.

В деньгах это дало экономию около 900 тысяч рублей в год — фактически объём работы одного из трёх сотрудников поддержки, без увольнений и без просадки качества. Нанять ещё одного оператора оказалось не нужно.

Главный вывод из таких проектов: ИИ-агент выгоден не там, где заменяет человека полностью, а там, где снимает с людей однообразную рутину и оставляет им сложные задачи. У вас в поддержке или продажах есть процесс, который на 60–70% состоит из одинаковых типовых вопросов?

#автоматизация #поддержкаклиентов

Кейсы: как бизнес зарабатывает на ИИ-агентах

НейроШтат — внедрение ИИ-агентов

Канал в Telegram

Канал в MAX