Кейс — Сервис: −28% TTR, −32% просрочек SLA, NPS +12 за 8 недель

Как агент Support с RAG‑базой знаний, приоритизацией по SLA и графом причин снизил время решения и повторные тикеты. Архитектура, метрики, ROI.

Опубликовано: 10.07.2025 (Обновлено: 10.10.2025)

#case#support#service#helpdesk#rag#neo4j#qdrant#sla#nps#roi#152‑фз
Нужна диагностика процессов или AI-автоматизация?
Бесплатная консультация за 15 минут
Обсудить проектE2E диагностика

Читайте также

Кейс
Кейс — Производство: −18% простой, точность план‑факт +9 п.п.
Агент Operations, цифровой близнец линии и граф‑онтология узких мест: как сократили простой на 18%, подняли точность план‑факт на 9 п.п. и улучшили SLA поставок на 6 п.п. за 8 недель.
10.07.2025 • ~5 мин
Блог
Граф‑онтология процессов: примеры для продаж, HR и поддержки
Практические онтологии для Sales, HR и Support: узлы/связи, KPI, политики и риски. Код Cypher, JSON‑экспорты NeoGraph, проверочные инварианты и интеграция с RAG.
06.07.2025 • ~5 мин
Кейс
Кейс — Дистрибуция: −41% времени ответа и ×1.6 к конверсии
Подключили агента Sales к SberCRM, ускорили ответы и снизили потери сделок. Пилот 8 недель: A/B, метрики, ROI.
10.07.2025 • ~4 мин