🚀 Как мы создали ИИ-чат-бота для службы поддержки крупного ритейлера

Привет! Меня зовут Евгений, я CEO компании ERARTA AI.

Мы специализируемся на разработке искусственного интеллекта и автоматизации бизнес-процессов. Сегодня хочу поделиться кейсом, как наша команда из пяти человек создала ИИ-чат-бота для автоматизации службы поддержки крупного ритейлера в России.

Ежедневно служба поддержки ритейлера обрабатывала тысячи запросов от клиентов. Основные сложности:

Большой объем однотипных вопросов (наличие товара, сроки доставки и т.д.).Высокая нагрузка на операторов, из-за чего сложные кейсы обрабатывались медленнее.Затраты на поддержку росли пропорционально увеличению клиентской базы.Ритейлеру требовалось решение, которое автоматизирует рутину, уменьшит расходы и улучшит пользовательский опыт.

Создать ИИ-чат-бота, который:

Обрабатывает типовые запросы за считанные секунды.Автоматически обучается на базе знаний компании.Предоставляет персонализированные ответы, учитывая специфику бизнеса.Интегрируется с существующей IT-инфраструктурой ритейлера.

За полтора месяца наша команда из пяти человек — Backend Engineer, два ML-инженера, Frontend Engineer и я как CEO/Product — разработала чат-бота, основанного на современных технологиях:

Использование RAG-системыМы реализовали Retrieval-Augmented Generation (RAG). Простыми словами, эта система умеет сначала искать релевантную информацию в базе знаний компании, а потом формировать точные ответы. Это позволяет боту быть не просто умным, но и максимально полезным.

LANGRAPH и кастомизацияС помощью LangGraph мы построили диалоговые сценарии. Инструмент дал нам возможность гибко задавать последовательность вопросов и ответов, а также учитывать множество параметров: от региона клиента до его истории покупок.

Создание базы знанийМы структурировали данные из внутренних документов ритейлера: инструкции для сотрудников, каталоги товаров, данные о логистике. Все это интегрировали в бота через векторное хранилище.

ПерсонализацияЧат-бот учитывает до 20 параметров при формировании ответа: от местоположения пользователя до специфики его запроса. Это сделало взаимодействие максимально комфортным для клиента.

Интеграция и масштабируемостьМы подключили чат-бота к сайтам и мобильным приложениям, что обеспечило доступность сервиса 24/7.

Спустя два месяца после запуска мы получили впечатляющие результаты:

- 70% запросов обрабатываются автоматически.- Время ответа сократилось с 4 минут до 10 секунд.- Расходы на поддержку снизились на 65%.- Уровень удовлетворенности клиентов вырос на 30%.- Кроме того, мы настроили систему метрик, чтобы отслеживать эффективность бота в реальном времени. Например, анализируем процент успешно закрытых запросов без участия оператора и время обработки сложных кейсов.

Экономия ресурсов. Освобожденные операторы сосредоточились на сложных задачах, что повысило качество поддержки.Круглосуточная доступность. Чат-бот работает 24/7, поддерживая клиентов даже в ночное время.Масштабируемость. Решение легко адаптируется под новые регионы и языки.

Наша команда — это слаженный механизм:

Backend Engineer обеспечил надежность и масштабируемость архитектуры.Два ML-инженера разрабатывали и обучали модели, включая RAG и NLP.Frontend Engineer создал интуитивно понятный интерфейс для взаимодействия с ботом.

Я, как CEO и Product, занимался анализом бизнес-задач, управлением процессами и общением с клиентом.

Хотите внедрить ИИ в бизнес?

Мы знаем, как это сделать. Напишите мне в Телеграм — обсудим детали!

Полезные ссылки:

Написать в Telegram

Мой канал в Telegram

Наш сайт

#сотрудничество #бизнес #партнерство #нейросети #развитиебизнеса #инновации #erartaai