ai.strela.digital
О студии Вопросы

Как разобрать поток обращений клиентов без оператора?

Strela Digital · обновлено

Поток сообщений в поддержку обычно разбирает человек: читает каждое, определяет тему и срочность, пересылает нужному отделу. ИИ делает то же мгновенно — размечает обращение по теме и приоритету и подсказывает, кому передать. На реальном потоке так верно классифицируется 82% обращений, а первая реакция на срочное стабильно падает с 30+ до менее 5 минут.

Попробуйте на примерах

Нажмите на обращение — ИИ разметит тему, срочность и подскажет, кому передать. Примеры прогона: реальные типы обращений, разбор готов заранее (0 запросов к ИИ).

Срочность: 🔴 Критический · 🟠 Высокий · ⚪ Низкий

Обращение Тема Срочность Кому передать
«Оплатил, заказ #1234 не пришёл третий день» Доставка 🟠 Высокий Логистика
«Как вернуть товар, если не подошёл размер?» Возвраты ⚪ Низкий Самообслуживание / FAQ
«Третьи сутки тишина, верните деньги!» Жалоба 🔴 Критический Руководитель поддержки
«Нужен счёт и закрывающие за март» Документы ⚪ Низкий Бухгалтерия
«Берёте опт от 500 штук? Нужна скидка» Продажа 🟠 Высокий Отдел продаж
«Здравствуйте! Вопрос по сотрудничеству — и заодно по моему заказу» Неоднозначно · несколько тем Оператор (эскалация)

Критичное всплывает первым, а не лежит в общей очереди. Неоднозначное не угадывается, а уходит человеку — это те примерно 18% обращений, что не классифицируются уверенно.

Демо размечает и подсказывает маршрут. Оно не отвечает клиенту, не пишет в реальную очередь или CRM и ничего не отправляет.

Что это даёт бизнесу

Как у реального клиента

Клиент: корпоративная служба поддержки промышленной группы, ~150–200 обращений в день.

Задача: убрать ручную диспетчеризацию входящих обращений. До внедрения оператор читал каждое сообщение, определял тему и срочность, а затем вручную передавал его в нужный отдел. Из-за общей очереди срочные и конфликтные темы могли всплывать поздно — уже после повторных обращений.

Решение: ИИ Strela Digital размечает обращения на входе: определяет тему, срочность и маршрут передачи. Уверенные заявки сразу попадают в нужную очередь, критичные поднимаются первыми, а неоднозначные не разбираются наугад — уходят человеку.

Результат: за 2 месяца реальной работы ИИ верно классифицировал 82% обращений по теме и срочности. Качество оценивалось выборочно: оператор сверял разметку ИИ с тем, как заявка должна была быть обработана человеком. Первая реакция на срочное сократилась с 30+ до менее 5 минут, среднее время закрытия заявки — с 68 до 22 минут.

Самой дорогой проблемой были не явные горящие тикеты, а «тихие» жалобы — обращения, которые по форме не выглядели срочными, тонули в общей очереди и всплывали уже как риск оттока. Разметка по тону и теме поднимает их на входе, а не когда клиент уже собрался уходить.

Хотите так же на своём потоке?

Разберём ваши обращения на ваших темах и маршрутах.

Вопросы и ответы

Это живой ИИ или примеры?
Показаны реальные примеры разбора (помечены «пример прогона»); разбор своего текста — в полной версии.
Заменит ли это операторов?
Нет, снимает ручную сортировку и ускоряет реакцию; ответы клиентам остаются за людьми или отдельным ботом.
На каких каналах работает?
На любом текстовом потоке: почта, чат на сайте, мессенджеры, отзывы.
Что нужно для внедрения?
Доступ к потоку обращений и список ваших тем и отделов под вашу маршрутизацию.
Насколько точно ИИ распределяет обращения?
За 2 месяца реальной работы ИИ верно классифицировал 82% обращений по теме и срочности. Качество проверялось выборочно: оператор сверял разметку ИИ с ожидаемой обработкой заявки. Остальные заявки не маршрутизируются вслепую — они уходят человеку.

Задача

Разобрать поток обращений и отзывов →

Ещё примеры под этой задачей

← Все примеры