Задача клиента
IT-компания с базой из 5000+ клиентов получала 200-300 обращений в техподдержку ежедневно. 80% запросов были типовыми (сброс пароля, вопросы по биллингу, статус заявок), но требовали участия операторов.
Проблемы
- Время ответа на запросы достигало 4-6 часов
- Операторы тратили время на рутинные вопросы
- Высокая нагрузка на команду поддержки
- Отсутствие работы в нерабочее время
Наше решение
Разработали AI-агента на базе Claude, интегрированного со всеми системами компании через MCP-серверы.
Архитектура
1. MCP-серверы для интеграции:
- База знаний (документация продукта)
- CRM система (история клиентов)
- Биллинг система (данные о платежах)
- Тикет-система (создание и обновление заявок)
2. AI-агент:
- Анализ запроса клиента
- Определение категории обращения
- Автоматический поиск решения
- Эскалация сложных случаев оператору
3. Интерфейсы:
- Telegram бот для клиентов
- Web-виджет на сайте
- Email integration
Процесс внедрения
Этап 1: Анализ и подготовка (2 недели)
- Анализ типовых запросов
- Категоризация обращений
- Подготовка базы знаний
Этап 2: Разработка (4 недели)
- Создание MCP-серверов
- Настройка AI-агента
- Интеграция с существующими системами
Этап 3: Тестирование (2 недели)
- A/B тестирование с контрольной группой
- Оптимизация промптов
- Обучение команды
Этап 4: Запуск и масштабирование (1 неделя)
- Поэтапный запуск для всех клиентов
- Мониторинг качества ответов
- Корректировка работы
Результаты
Метрики
| Показатель | До внедрения | После внедрения | Улучшение |
|---|---|---|---|
| Среднее время ответа | 4.5 часа | 1 минута | ↓ 99% |
| Автоматизация запросов | 0% | 80% | ↑ 80 п.п. |
| Удовлетворённость клиентов | 3.5/5 | 4.7/5 | ↑ 34% |
| Нагрузка на операторов | 100% | 20% | ↓ 80% |
Бизнес-эффект
- Экономия ресурсов: 15 часов работы в день высвободились для сложных задач
- Работа 24/7: Клиенты получают помощь в любое время
- Масштабируемость: Система справляется с пиковыми нагрузками
- Quality: Единообразные и точные ответы
Технологический стек
- LLM: Claude 3.5 Sonnet (API)
- Backend: Python, FastAPI
- MCP Servers: Custom на Python
- Database: PostgreSQL для логов и аналитики
- Интеграции: Telegram API, Web SDK
- Мониторинг: Custom dashboard для контроля качества
Отзыв клиента
"AI-агент от QZX полностью изменил нашу техподдержку. Теперь команда фокусируется на сложных технических задачах, а рутина обрабатывается автоматически. Клиенты получают мгновенные ответы в любое время суток."
— Руководитель отдела клиентской поддержки
Следующие шаги
После успешного запуска планируем:
- Расширение базы знаний
- Добавление голосового интерфейса
- Интеграция с дополнительными системами
- Предиктивная аналитика запросов