Аверион
Продажи — это инженерия, а не импровизация
Специальное предложение
При переходе со страницы партнёра специальные условия на разработку!
Наш рутуб-канал с кейсами и рекомендациями по автоматизации:
https://rutube.ru/channel/67833322/
Наши кейсы
RentAG
Компания, агрегатор спец. техники и использовала парсер для получения заявок на поиск и сдачу в аренду техники по открытым группам в Телеграмм и WhatsApp. Распределение полученных заявок производилась вручную в Exel таблице с последующей выгрузкой базы заявок на сайт. Это была не основная задача сотрудника, поэтому много заявок пропускалось и страдали другие задачи. Найм отдельного сотрудника на эту должность был слишком дорогим.
Мы перенесли всю работу по базовому распознаванию заявок полностью на AI агента. Снизив стоимость обработки заявки с 1-2 руб/заявка (минимум по рынку в схожих задачах при обработке человеком), до 10-20 копеек/заявка.
Запланировано улучшение функционала после выхода сайта агрегатора на нужный уровень: дата начала работ спецтехники по данной заявке и дата окончания работ, срок сбора предложений по заявке, стоимость сделки, форма оплаты, контактное лицо, email.
Отзыв клиента
ИИ не просто собирает заявки, а анализирует их: определяет тип техники, локацию и другие ключевые параметры. Благодаря этому каждый наш клиент получает только те заявки, которые действительно ему подходят. Подключение искусственного интеллекта сократило наши расходы на публикацию заявок в разы. Мы уверены: за такими технологиями — будущее крупных IT-сервисов. В нашей стратегии уже заложено несколько направлений, где ИИ поможет автоматизировать процессы и сделать сервис ещё удобнее
У заказчика была большая база клиентов с кем они ранее работали, порядка 30 тысяч контактов, при этом база пополнялась быстрее, чем заказчик успевал её обработать. Найм дополнительных сотрудников под эту задачу был экономически не выгоден.
Мы автоматизировали обработку базу из 30 000 контактов, затратив порядка 80 000 тысяч рублей, что в разы дешевле аналогичной работы человека. При этом конверсия не уступала сотрудникам и составила 5,7% по отношению ко всей базе или 8% к состоявшимся диалогам. Также сейчас запущен 2й этап проекта, полностью на LLM от которого мы ожидаем ещё более высоких результатов.
К заказчику через форму на сайте поступают обращения от клиентов, их необходимо было квалифицировать и распределять на разные отделы. Т.к. обращений не так много, то найм дополнительных сотрудников на эту задачу был экономически не выгоден. Привлечение на эту задачу штатных сотрудников отвлекало от текущих задач.
Внедрили AI Агента, который успешно обрабатывают порядка 90% обращений, корректно перенаправляя на тех. поддержку при необходимости.
