Problem, który rozwiązujemy
Obsługa klienta tonie w mailach „gdzie jest moje zamówienie"
Asystent AI, który odpowiada na rutynowe zapytania — i eskaluje tylko trudne.
Rozwiązuj 75% powtarzalnych maili supportowych natychmiast, podłączając AI bezpośrednio do danych logistycznych i zamówień.
Sygnały, że to Twój problem
Rozpoznasz się w co najmniej jednym z poniższych
- Duża część wolumenu supportu to ten sam zestaw pytań.
- Agenci cały dzień kopiują numery tracking z jednego narzędzia do drugiego.
- Czasy odpowiedzi sypią się w święta i skoki ruchu.
- Dokładanie etatów wydaje się jedyną opcją.
Dlaczego tak się dzieje
Główna przyczyna, prostym językiem
Rutynowe zapytania to nie jest naprawdę support — to lookupy danych ubrane w konwersację. AI z dostępem do danych zamówień, wysyłek i klientów może większość z nich rozwiązać bez człowieka.
Nasze podejście
Jak realnie to rozwiązujemy
- 1
Budujemy własnego asystenta AI podłączonego bezpośrednio do bazy logistycznej i systemu zamówień.
- 2
Pozwalamy mu obsługiwać status zamówienia, ETA wysyłki, inicjowanie zwrotów i kwalifikację do refundacji.
- 3
Eskalujemy tylko to, czego nie potrafi rozwiązać — z pełną konwersacją już rozpisaną dla agenta.
- 4
Ciągle optymalizujemy koszty modeli i przerzucamy na szybsze/tańsze modele, gdy się pojawiają.
Czego możesz się spodziewać
Efekty, które widzą nasi klienci
- ~75% rutynowych zapytań rozwiązanych bez udziału człowieka.
- Zero downtime przy świątecznych skokach ruchu.
- Płynne przejścia na szybsze i tańsze modele AI w czasie.
- Comiesięczne optymalizacje logiki pod nowe linie produktowe i polityki.
Case study
E-commerce — asystent inboxu AI
Agenci supportu przytłoczeni rutynowymi mailami „gdzie jest moje zamówienie". Zbudowaliśmy własnego asystenta AI, który sprawdza bazy logistyczne i rozwiązuje 75% zapytań klientów natychmiastowo, eskalując tylko skomplikowane sprawy.
Powiązane rozwiązania
Klienci z tym problemem zwykle mają też te
Klienci piszą na Instagramie, mailu i dzwonią — nikt nie ma całej rozmowy
Kto podejmuje rozmowę, widzi pełną historię niezależnie od tego, gdzie się zaczęła.
Automatyzacja i AINasz rachunek za AI rośnie szybciej niż przychód, który generuje
Dobór modeli, prompt engineering i cachowanie dostrojone do twoich realnych danych o użyciu.
Automatyzacja i AIOpenAI lub Meta zmieniły API i wszystko się zepsuło
Proaktywne śledzenie deprecations i refaktoryzacja w ramach planu utrzymania, który wyprzedza zmianę.
Rozpoznajesz ten problem? Porozmawiajmy.
Opisz, co obserwujesz, a my powiemy, czy to jest właściwe dopasowanie — i jak wygląda następny krok.