← До кейсів
AI-агент підтримкиE-commerce
E-commerce · Мікромобільність

AI-агент підтримки для e-commerce платформи

Платформа оренди мікромобільного транспорту тонула в тисячах однотипних звернень. Ми розгорнули AI-агента, який обробляє тікети, вирішує стандартні питання й ескалює складні кейси операторам.

11 644
тікетів оброблено
26.5 min
середній час відповіді
41.5%
закрито ботом без оператора
4 689
ескальовано / тиждень ↓
GPT-4on8nZendeskPostgreSQLPython
Задача

Команда підтримки отримувала тисячі звернень на місяць — переважно однотипних: статус замовлення, поломки, повернення, оплати. Оператори витрачали більшість часу на копіпаст відповідей, час реакції зростав у пікові години, а складні кейси губилися в загальній черзі.

Підхід
  1. 01

    Аудит звернень

    Розібрали історію тікетів і виділили топ-інтентів, що покривають більшість черги.

  2. 02

    База знань + класифікація

    Зібрали відповіді у структуровану базу знань і навчили агента визначати намір звернення.

  3. 03

    Маршрутизація й ескалація

    Прописали правила: стандартне — закриває бот, складне — з контекстом іде оператору.

  4. 04

    Запуск і донавчання

    Запустили на частині трафіку, зібрали помилки й ітеративно підняли точність.

Рішення

AI-агент на GPT-4o всередині n8n-пайплайну підключений до Zendesk. Кожен новий тікет класифікується за наміром, агент шукає відповідь у базі знань на PostgreSQL і генерує відповідь; складні або емоційні кейси автоматично ескалюються оператору з підсумком і посиланнями.

Результати
11 644
тікетів оброблено
26.5 min
середній час відповіді
41.5%
закрито ботом без оператора
4 689
ескальовано / тиждень ↓

Перший робочий результат — за 2 тижні; вихід на повну потужність — за місяць.

Хочете такий самий результат?

Розкажіть про вашу задачу — запропонуємо конкретне рішення протягом дня.

Інші кейси