ИИ быстрее человека в 48 раз
B2B SaaS с большим потоком обращений. Собрали ИИ-копилот по базе знаний — обработка запроса упала с часов до минут.
С чего начали
Продукт рос, и 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 разбросаны по докам и вики. На один нетривиальный запрос сотрудник тратил до 40 минут: найти, сверить, сформулировать.
Очередь росла быстрее штата, сроки ответа срывались. Новичкам приходилось долго входить в контекст, прежде чем отвечать самим.
Задачу поставили так: отдать поиск и черновик ответа машине, а финальный контроль оставить человеку.
Что болело
- До 40 минут на один сложный запрос
- Знания разбросаны по докам и вики
- Очередь росла быстрее штата
- Время ответа не выдерживалось
- Новички долго входили в контекст
Что сделали
Собрали всю базу знаний и документацию в единое хранилище для ИИ
Настроили так, что ИИ ищет ответ по базе знаний и проверяет источники
Claude формирует черновик ответа с цитатами на документы
Простые запросы закрываются автоматически, сложные — на человека
Каждый новый ответ делает систему точнее
Путь запроса: от вопроса клиента до ответа
Внутри та же схема, что у корпоративной базы знаний на ИИ.
Клиент пишет в поддержку или пресейл обычными словами, в любое время.
ИИ ищет ответ по смыслу в документации, базе знаний и истории обращений, даже если слова в вопросе и в документе разные.
Claude пишет ответ 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: остаётся проверить и отправить.
Результат в деньгах
Человек остаётся на контроле качества — рутину поиска и черновика ведёт 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 лежат знания, какие вопросы задают чаще всего и сколько времени уходит на поиск ответов.
Источники, права доступа, где будет работать ИИ, метрики результата.
Собираем базу из реальных документов и проверяем на реальных вопросах. Правим, пока ответы не устроят.
Подключаем сотрудников, а если нужно — ИИ-агента для клиентов.
Входят в проект. Метрики результата фиксируем в договоре: не вышли на показатели — дорабатываем бесплатно или возвращаем деньги.
«Люди разгребали очередь вручную и выгорали. Сейчас копилот закрывает большинство запросов сам, а команда занимается тем, где 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 прямо в мессенджерах, базу знаний подключаем 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 следит за актуальностью: ИИ отвечает ровно так, как написано в документах.
- Понятно, какие вопросы ИИ закрывает сам, а какие всегда уходят человеку.
- До старта согласовано, какие данные можно передавать модели.
Вопросы по кейсу
Расскажи, где теряются заявки — разбор проведёт Виктор
Опиши задачу в паре предложений. В рабочее время отвечаем за 20 минут.
Обсудить задачу