Кейс: внедрение чат-бота в сети аптек - автоматизация поддержки и сокращение расходов
💡 Бизнес-задача:
Федеральная сеть аптек столкнулась с двумя ключевыми вызовами:
- Высокая нагрузка на справочную службу — операторы тратили до 70% времени на типовые вопросы.
- Рост негативных отзывов в AppStore и Google Play из-за долгого ожидания ответа по телефону.
🎯 Цель проекта:
Разработать и внедрить в мобильное приложение «умного» чат-бота в Telegram и VK для:
- автоматизации ответов на частые вопросы
- сокращения нагрузки на операторов
- снижения доли негативных отзывов
- улучшения клиентского опыта
Что было создано для решения задачи
- Выбор платформы — после анализа рынка выбран конструктор Aimylogic как оптимальный по функционалу и бюджету.
- Формирование базы знаний — проанализированы и систематизированы вопросы клиентов из истории обращений в справочную службу.
- Проектирование воронки — созданы сценарии обработки основных запросов с функцией передачи сложных вопросов живому оператору.
- Интеграция — бот подключен к Telegram и VK через отдельное сообщество (для сохранения активности основного).
- Тестирование — проведена полная отладка работы системы.
Ключевые особенности решения
1. Масштабируемая база знаний — бот отвечает на 85+ типовых вопросов (статус заказа, наличие товара, адреса аптек, акции).
2. Умная маршрутизация — при невозможности ответить бот автоматически передает диалог оператору вместе с историей переписки.
3. Бесперебойная работа — интеграция не затрагивала основное сообщество VK, что позволило SMM-отделу продолжать работу без изменений.
Боли бизнеса и их решение
1. Высокие затраты на кол-центр -> Автоматизация 85% типовых запросов -> Сокращение 4 штатных единиц справочной службы
2. Долгое ожидание ответа -> Круглосуточные мгновенные ответы на частые вопросы -> Снижение нагрузки на операторов на 70%
3. Негативные отзывы из-за недоступности -> Снижение числа пропущенных звонков -> Увеличение NPS на 15 пунктов
4. Невозможность масштабирования поддержки -> Единая база знаний для всех каналов -> Единый стандарт качества ответов
💰 Финансовые результаты
- Стоимость разработки: 44 000 рублей (тариф на 3 месяца для 10 000 пользователей/мес)
- Экономия на ФОТ: 1 200 000 рублей/год (за счет сокращения 4 сотрудников справочной службы)
- ROI за первый год: 2700%
- Срок окупаемости: менее 1 месяца
📊 Бизнес-показатели
- Охват в день: 1500+ пользователей в боте
- База знаний: 100+ вопросов и ответов
- Автоматизация: обрабатывает 85% входящих запросов без участия оператора
- Перспектива: ожидается рост пользователей после массового обновления мобильного приложения
🔧 Технические ограничения и пути развития
Текущие сложности:
- Отсутствие интеграции с CRM для автоматического поиска заказов
- Ограниченная аналитика диалогов операторов
- Нет системы шаблонов ответов для операторов
Потенциал для улучшения:
- Интеграция с CRM — автоматический поиск заказов по номеру телефона
- Система быстрых ответов для операторов на основе успешных кейсов
- Сбор NPS через бота для измерения удовлетворенности
- Персонализация — рекомендации товаров на основе истории покупок
- Программа лояльности — начисление и списание баллов через чат-бот
Этот кейс показал: автоматизация службы поддержки — не расход, а инвестиция с ROI 2700%.
Хотите рассчитать, сколько сможет сэкономить ваш бизнес на внедрении чат-бота?
Готова обсудить вашу задачу и подготовить предварительный расчет эффективности. Напишите мне в Telegram @OlesyaJK, чтобы назначить время для консультации - консультация бесплатна.
Больше про чат-ботов, маркетинг и про жизнь можете читать в моем телеграм-канале. Там нет сложных и монотонных заучных постов с теорией о маркетинге и ботах.