ИИ отвечает в 48 раз быстрее человека
B2B SaaS с большим потоком обращений. Мы собрали ИИ-копилот, который отвечает по их базе знаний: обработка запроса сократилась с часов до минут.
С чего начали
Продукт рос, а вместе с ним рос поток обращений в поддержку и пресейл. Почти каждый ответ требовал поиска по документации, базе знаний и истории обращений.
Ответы в компании были, но разбросанные по документации и вики. На один нетривиальный запрос сотрудник тратил до 40 минут: найти, проверить, сформулировать.
Очередь росла быстрее команды, и сроки ответа постоянно сдвигались. Новичкам требовалось много времени, чтобы войти в курс дела и начать отвечать самостоятельно.
Задача: отдать поиск и первый черновик машине, а финальную проверку оставить людям.
Что болело
- До 40 минут на один сложный запрос
- Знания разбросаны по документации и вики
- Очередь росла быстрее, чем команда успевала нанимать
- Сроки ответа постоянно сдвигались
- Новички слишком долго входили в курс дела
Что сделали
Собрали базу знаний и документацию в одном месте, чтобы ИИ мгновенно искал по ним
Настроили ИИ, который ищет ответ в данных компании и перед ответом проверяет источники
Claude готовит черновик ответа со ссылками на исходные документы
Простые запросы закрываются автоматически, сложные уходят человеку
Каждый ответ дообучает систему, и она становится всё точнее
Путь запроса: от вопроса до ответа
Внутри та же схема, что у нашей корпоративной базы знаний на ИИ.
Клиент пишет в поддержку или пресейл обычными словами, в любое время суток.
ИИ ищет по смыслу в документации, базе знаний и истории обращений, даже если в вопросе и в документе разные слова.
Claude пишет черновик ответа с цитатами из документов. Каждую цитату можно открыть и проверить.
Ответ уходит клиенту без участия человека, в том числе ночью и в выходные. Так закрываются 90% запросов.
Уходит сотруднику вместе с черновиком и ссылками: ему остаётся проверить и отправить.
Результат в деньгах
Люди остаются на контроле качества, а рутину поиска и черновиков берёт на себя машина.
Похожая ситуация? Разберём твою воронку за час и скажем, что из этого кейса можно повторить.
Хочу так жеСроки и формат работы
Так мы работаем с каждым клиентом:
Бесплатно. Смотрим, где хранятся знания, какие вопросы задают чаще всего и сколько времени уходит на поиск ответов.
Источники, права доступа, где будет работать ИИ, метрики успеха.
Собираем базу из реальных документов и проверяем на реальных вопросах, донастраиваем, пока ответы не станут точными.
Подключаем команду и, если нужно, ИИ-агента для клиентов.
Входит в проект. Метрики успеха фиксируем в договоре: если не выйдем на них, дорабатываем бесплатно или возвращаем деньги.
«Команда разгребала очередь вручную и выгорала. Теперь копилот сам закрывает большинство запросов, а команда занимается тем, где действительно нужна голова.»
Что можно повторить у себя
Похожий результат реален там, где сотрудники тратят время на поиск ответов, которые уже где-то записаны. Цифры заранее не обещаем: их фиксируем в договоре после аудита.
Подробнее на страницах корпоративной базы знаний на ИИ и ИИ в B2B-продажах. Если отвечать нужно в мессенджерах, подключаем базу знаний к ИИ-агенту.
Когда это сработает
- Много повторяющихся вопросов, а ответы на них уже записаны: в документации, вики, базе знаний.
- У базы есть владелец, который поддерживает её в актуальном состоянии: ИИ отвечает ровно так, как написано в документах.
- Понятно, какие вопросы ИИ закрывает сам, а какие всегда уходят человеку.
- Заранее договорились, какие данные можно передавать модели.
Вопросы по кейсу
Расскажи, где теряются заявки, и Виктор лично проведёт разбор
Опиши задачу в паре предложений. В рабочее время отвечаем за 20 минут.
Обсудить проект