Versta.io создал ИИ-супервайзера для повышения качества клиентского сервиса

Благодаря ИИ-супервайзеру, созданному на базе нейросетевой модели GigaChat для бизнеса, цифровой логистический оператор versta.io анализирует 100% клиентских обращений без привлечения дополнительных человеческих ресурсов.

По оценкам экспертов цифрового логистического оператора versta.io, современные службы клиентского сервиса сталкиваются с рядом вызовов, требующих внедрения инновационных решений.

Ручной мониторинг диалогов с клиентами не обеспечивает комплексного анализа всех обращений, даже при использовании технологий распознавания речи, часть обращений остается без внимания, тогда как сплошная проверка требует значительных временных и трудовых затрат.

Классификация заявок по типам и тематике обычно выполняется менеджерами вручную, что почти всегда приводит к ошибкам. Дополнительную проблему может создавать процесс распределения менеджером клиентских обращений. Чаще всего это происходит в порядке простой очереди, когда не учитывается, какие из обращений "сложные" (требующие много времени), а какие — "простые". Из-за этого нагрузка на менеджеров распределяется неравномерно.

При большом потоке обращений практически невозможно вручную выявлять наиболее часто повторяющиеся проблемные ситуации.

ИИ-супервайзер, разработанный versta.io, обеспечивает автоматизированный комплексный анализ взаимодействий с клиентами и полностью исключает влияние человеческого фактора при оценке работы менеджеров. Система работает на базе нейросетевой модели GigaChat, в режиме реального времени определяет критерии незавершенных диалогов и автоматически уведомляет об этом менеджеров через корпоративные чаты. Кроме того, ИИ-супервайзер ежедневно анализирует обращения, разделяя их на две категории.

Группа "положительных" заявок (например, новые заказы, уточнение стоимости, запрос дополнительных услуг) помогает понять, какой функционал в продукте необходимо улучшить, чтобы сократить количество обращений и дать клиенту возможность самостоятельно решать вопросы.

Группа "проблемных" заявок (ситуации, когда что-то пошло не так или клиент испытывает беспокойство) показывает, какие изменения необходимы для предотвращения подобных ситуаций в будущем.

Все данные при этом находятся в защищенном изолированном хранилище, что гарантирует конфиденциальность информации.

Дополнительно ИИ-супервайзер мониторит и классифицирует задачи сотрудников, рассчитывает ключевые метрики, включая среднее время решения клиентских запросов. По оценкам экспертов versta.io, новое ИТ-решение позволяет повысить выполнение SLA (Service Level Agreement) на 28%.

ИИ-супервайзер анализирует каждый диалог менеджеров с клиентами, проверяя не только факт ответа, но и его полноту. В отличие от простых систем мониторинга, этот ИИ-инструмент подробно разъясняет, почему тот или иной ответ считается неполным. Менеджеры, в свою очередь, получают не просто сигнал о проблемном диалоге, а развернутую аналитику с конкретными замечаниями. Это помогает сразу понять ошибки во взаимодействии с клиентом и улучшить качество ответов.

Таким образом, система работает в двух направлениях: с одной стороны, она обучается на реальных кейсах, с другой — служит инструментом профессионального роста для сотрудников. Такой подход уже показал эффективность: по данным versta.io, благодаря ИИ-супервайзеру компания анализирует 100% клиентских обращений без привлечения человеческих ресурсов.

Кроме того, ИИ-супервайзер анализирует рабочую нагрузку менеджеров: простое количество запросов не всегда отражает реальную сложность работы. Система определяет суть каждого обращения, сопоставляет его с историческими данными о времени решения аналогичных ситуаций и прогнозирует необходимое время для обработки. Это позволяет не только выявлять наиболее частые причины обращений клиентов, но и объективно оценивать загрузку сотрудников.

Особенностью решения является также использование нейросетевой модели с функцией "рассуждения". Благодаря этому, система способна глубже анализировать клиентские задачи, лучше понимать контекст взаимодействия и применять логические рассуждения, приближенные к человеческим.

И, наконец, ИИ-супервайзер не просто сортирует клиентские обращения по типам, но и привязывает их к конкретным клиентам. Такой анализ помогает находить слабые места в продукте и не просто адресно реагировать на запросы клиентов, а проактивно улучшать сервис.

"ИИ-супервайзер помогает менеджерам не упускать важные обращения клиентов. Например, система сразу заметила случай, когда клиент с проблемой поврежденного товара и требованием компенсации убытков получил от менеджера только запрос дополнительных видеоматериалов, но не конкретное решение его вопроса. Причем диалог так и не был завершен — менеджер не вернулся к клиенту с ответом. В сервисе важную роль имеет финальное впечатление клиента — то самое "послевкусие" от взаимодействия. Оно складывается из трех компонентов: грамотного управления ожиданиями, глубокого понимания потребностей клиента и своевременного предоставления либо окончательного решения, либо промежуточного статуса по запросу, что помогает снизить уровень беспокойства", — рассказывает сооснователь и операционный директор цифрового логистического оператора versta.io Наталья Мажина.

Она также отмечает, что благодаря системе клиенты получают ответы быстрее — GigaChat помогает грамотно распределять нагрузку между сотрудниками. Рутинная работа автоматизирована, поэтому менеджеры могут уделять больше времени действительно сложным случаям. Что важно, сами сотрудники активно поддерживают нововведение: не только используют ИИ в работе, но и помогают его обучать.

"Благодаря ИИ-супервайзеру, который контролирует каждое обращение, мы добились 100% решения клиентских запросов. Трудно даже представить, сколько сотрудников потребовалось бы для ручной обработки такого объема задач. В наших ближайших планах — масштабировать систему на отделы продаж, команду аккаунт-менеджеров и работу с поставщиками", — подчеркивает сооснователь цифрового логистического оператора versta.io Виктор Сизов.

Кроме того, в ближайших планах versta.io — расширение функциональных возможностей ИТ-решения за счет внедрения персонализированных опросов удовлетворенности клиентов (TNPS). Генеративный искусственный интеллект будет адаптировать вопросы в зависимости от наличия проблем у конкретного клиента. В этих случаях ИИ-супервайзер будет задавать дополнительные вопросы. Такой подход обеспечит более объективную оценку работы службы поддержки и повысит вовлеченность клиентов.