Кейс Сервис: −28% TTR, −32% просрочек SLA, NPS +12
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)
Нужна диагностика процессов или AI-автоматизация?
Бесплатная консультация за 15 минут
Читайте также
Кейс
Кейс Дистрибуция: −41% ответа, ×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
Кейс
Кейс Производство: −18% простой, +9 п.п. план-факт
Agent Operations, цифровой близнец линии и карта узких мест: как сократили простой на 18% и подняли точность план-факт на 9 п.п.
10.07.2025 • ~5 мин
Кейс
Кейс: AI-консультант для сети магазинов (ритейл)
Кейс чат-ботов в ритейле: AI-бот для розничной сети 80+ магазинов — -35% нагрузки на колл-центр, +22% повторных покупок.
09.03.2026 • ~8 мин