Перейти к основному содержанию
ChatRex Lite
Обложка кейса «Как CaseGuru обработал 20 000+ диалогов ботом и сократил 2 сотрудников в отделе продаж»

Кейс

Как CaseGuru обработал 20 000+ диалогов ботом и сократил 2 сотрудников в отделе продаж

Кейс e-commerce: чат-бот помогает консультировать по товарам, проверять статусы заказов через RetailCRM, снижать нагрузку на поддержку и быстрее отвечать клиентам

Введение

CaseGuru — российский бренд потребительской электроники и мелкой бытовой техники с прямыми онлайн-продажами через собственный интернет-магазин. В ассортименте компании — наушники, смарт-часы, пылесосы, колонки, power bank, техника для кухни, красоты, гигиены, аксессуары и комплектующие. Из-за широкого каталога и большого потока обращений поддержка и продажи ежедневно сталкивались с повторяющимися вопросами: подбор товара, сравнение моделей, доставка, оплата, скидки, статусы заказов, гарантия и возвраты. Чтобы быстрее обрабатывать этот поток, снизить нагрузку на команду и получить экономический эффект от автоматизации, для CaseGuru внедрили ИИ-бота, связанного с базой знаний и RetailCRM

Большой поток обращений начал перегружать поддержку

До запуска бота сотрудники вручную обрабатывали весь поток обращений: отвечали по товарам, характеристикам, доставке, оплате, акциям, статусам заказов, гарантии и возвратам. При большом объёме сообщений это создавало постоянную нагрузку на команду: ответы замедлялись, время сотрудников уходило на однотипные вопросы, а качество и скорость реакции зависели от загруженности смены. Особенно ощутимо это было на самых массовых сценариях: консультации по товарам, вопросы по заказам и статусам, оформление, отмена и подтверждение заказов

CaseGuru нужен был не просто бот для ответов, а инструмент, который поможет быстрее разбирать поток обращений, автоматизировать типовые консультации и разгрузить сотрудников поддержки и продаж. При этом клиенту было важно сохранить качество сервиса: бот не должен был придумывать информацию, давать неподтверждённые ответы или уводить клиента в ложный сценарий. Если данных недостаточно или ситуация требует участия человека, обращение должно было передаваться оператору

Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж

Клиент задаёт простой вопрос о функции товара, а бот не ограничивается коротким “да” или “нет”. Он раскрывает характеристики модели, объясняет преимущества и продолжает диалог так, чтобы клиенту было проще принять решение о покупке

Иллюстрация к разделу «Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж»

Бот не просто перечисляет модели, а помогает выбрать подходящий вариант. В этом примере бот сначала предлагает доступные модели, а затем сужает выбор под конкретный запрос клиента. За счёт этого диалог превращается не в справку по каталогу, а в полноценную консультацию, которая помогает быстрее довести человека до выбора товара

Иллюстрация к разделу «Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж»

Один из важных сценариев — корректно обработать ситуацию, когда товара нет в продаже. В этом примере бот не обрывает разговор, а сразу объясняет статус модели и переводит клиента в следующий шаг: предлагает альтернативные варианты и продолжает консультацию

Иллюстрация к разделу «Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж»

Когда клиент пишет с вопросом по заказу, бот не даёт общий ответ, а сразу обращается к данным в RetailCRM и объясняет текущий статус. В этом примере он показывает, на каком этапе находится заказ, уточняет адрес доставки и аккуратно подхватывает эмоциональный запрос клиента, где важны сроки и срочность.

Иллюстрация к разделу «Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж»

Бот закрывает обращения не только по товарам и заказам, но и по обслуживанию. В этом диалоге он подсказывает, как действовать клиенту даже после окончания гарантийного срока: объясняет порядок обращения, даёт понятный следующий шаг и помогает не потерять клиента на сервисном запросе

Иллюстрация к разделу «Настроили ИИ-бота как первый уровень поддержки и продаж»

Что получил клиент

После внедрения CaseGuru получил не просто более быстрые ответы клиентам, а полноценный первый уровень автоматизированной поддержки и продаж

Бот взял на себя типовые консультации по товарам, подбор моделей, ответы по характеристикам, заказам, доставке, оплате, гарантиям, возвратам и комплектующим

Сотрудники перестали тратить большую часть времени на повторяющиеся вопросы и смогли подключаться только там, где действительно нужна ручная работа. Поддержка стала стабильнее, а клиентский опыт — ровнее даже при большом потоке диалогов

Результаты в цифрах

Сократили 2 сотрудников в отделе продажСнизили нагрузку на команду за счёт автоматизации типовых обращений
20 000+ диалогов бот обработал за 5 месяцевБот взял на себя большой поток клиентских обращений
30 секунд медианная скорость ответаКлиенты получали ответ почти сразу
Только 25% обращений попали человекуСотрудники подключались только к более сложным вопросам
28% обработано в нерабочее времяБот продолжал отвечать даже вне рабочего времени в том числе ночью и на выходных

Хотите так же?

Хотите так же автоматизировать консультации, быстрее отвечать клиентам и разгрузить поддержку без потери качества сервиса? Покажем, как ИИ-бот может работать в вашем бизнесе

Разбор решения

Чат-бот для поддержки

CaseGuru автоматизировал типовые вопросы по товарам и заказам с помощью ИИ, сохранив передачу конфликтных и нестандартных ситуаций сотрудникам поддержки

Автоматизация поддержки клиентов сокращает очередь типовых обращений: ИИ-бот отвечает по базе знаний, а чат-бот передаёт специалисту спорную ситуацию вместе с историей разговора

Сценарий ChatRex

Что берёт на себя ИИ-агент

ИИ-оператор определяет тему обращения, отвечает по базе знаний и доступным данным заказа и при необходимости формирует передачу в поддержку. Возвраты, спорные платежи и исключения рассматривает сотрудник

Перед внедрением

Вопросы по сценарию

Какую задачу решает Чат-бот для поддержки?

CaseGuru автоматизировал типовые вопросы по товарам и заказам с помощью ИИ, сохранив передачу конфликтных и нестандартных ситуаций сотрудникам поддержки

Можно ли ожидать такой же результат после внедрения?

Показатели кейса относятся к конкретной компании, периоду и потоку обращений. Для нового проекта результат оценивают относительно собственной исходной скорости ответа, конверсии и качества обработки заявок