Сокращение времени обработки заявок с чат‑ботом
Задача: служба поддержки получала 500+ обращений в день; ответы затягивались на часы.
Решение: настроили чат‑бота в Telegram и на сайте — он отвечает на типовые вопросы («Где мой заказ?», «Как вернуть товар?») и передаёт сложные кейсы менеджеру.
Результат: время ответа сократилось с 4 часов до 2 минут; нагрузка на операторов упала на 40 %.
Автоматизация обработки счетов
Задача: бухгалтерия тратила 3 дня в неделю на ввод данных из сканов счетов и накладных.
Решение: внедрили ИИ‑сервис для распознавания текста и заполнения таблиц.
Результат: обработка документов ускорилась в 5 раз; ошибки из‑за ручного ввода снизились на 90 %.
Задача: низкий уровень повторных покупок в онлайн‑магазине одежды.
Решение: ИИ анализирует заказы и поведение на сайте, предлагая клиентам товары по интересам.
Результат: конверсия в повторную покупку выросла на 25 %; средний чек увеличился на 15 %.
Задача: SMM‑специалист тратил 15 часов в неделю на написание постов для 5 групп.
Решение: нейросеть генерирует тексты и подбирает изображения по заданным темам.
Результат: время на контент сократилось до 3 часов в неделю; вовлечённость выросла на 20 % за счёт регулярности публикаций.
Голосовой ассистент для кол‑центра
Задача: рекрутеры тратили 80 % времени на просмотр резюме для массовых вакансий.
Решение: ИИ фильтрует отклики по ключевым навыкам и опыту, оставляя HR только топ‑10 кандидатов.
Результат: время закрытия вакансий сократилось с 2 недель до 5 дней; затраты на подбор упали на 35 %.
Прогнозирование спроса
на складе
Автоматическое создание контента для соцсетей
Задача: компания не успевала обрабатывать сотни отзывов в соцсетях и на маркетплейсах.
Решение: ИИ классифицирует отзывы по темам («доставка», «качество», «сервис») и выделяет ключевые проблемы.
Результат: время анализа сократилось с 10 часов до 30 минут; удалось устранить 70 % частых жалоб.
Задача: частые перебои с товарами на складе и излишки неликвидных позиций.
Решение: модель ИИ изучает сезонные тренды, продажи и внешние факторы (погода, праздники).
Результат: запасы оптимизированы — дефицит сократился на 30 %, издержки на хранение снизились на 20 %.
Задача: курьеры тратили лишнее время на дорогу из‑за неоптимальных маршрутов.
Решение: ИИ строит маршруты с учётом пробок, погоды и очередности заказов.
Результат: пробег сократился на 25 %; количество доставок за смену выросло на 18 %.
Персонализация
предложений в ритейле
Анализ отзывов с помощью NLP
Оптимизация маршрутов доставки
Задача: 60 % звонков в службу поддержки — вопросы о графике работы и адресах филиалов.
Решение: внедрили голосового бота, который отвечает на базовые вопросы и переключает на оператора только при сложных запросах.
Результат: нагрузка на операторов снизилась на 50 %; клиенты получают ответы мгновенно.