Команда за работой в офисе

AI‑поддержка без «роботизма»

Портал, чат и база знаний — от тривиальных вопросов до эскалации к человеку с прозрачным SLA.

AI • SaaS • Support • B2B

Проблема

Команда поддержки тонула в повторяющихся вопросах. Время первого ответа росло даже днём, а клиенты уходили в почту и мессенджеры — без единой картины обращения.

Показатели

Что изменилось в цифрах

Короткий срез эффекта после запуска — без «магии», только измеримые сигналы.

Первый ответ p75

< 12 с

пик нагрузки

Автомаршрутизация

62%

тикеты без ручного triage

NPS саппорта

+11

п.п. за квартал

Операционка

Сигналы сервиса в реальном времени

Панель для дежурного: очереди, SLA и здоровье интеграций без переключения вкладок.

live

Widget API

ok

p99 180 ms · 14:32

Retrieval index

ok

sync 2 min ago

Escalation queue

warn

7 тикетов > SLA

LLM provider

ok

budget 68% month

Notion KB

neutral

read-only mirror

Slack alerts

ok

delivery 100%

Поток

От сообщения до резолва

Четыре шага — меньше ручного triage.

1

Ingest

Виджет, почта, Telegram → один inbox.

2

Enrich

Intent, теги, приоритет по правилам.

3

Route

Очередь, SLA, эскалация к оператору.

4

Resolve

CSAT, закрытие, обучение на feedback.

Решение

Единый вход для всех каналов, retrieval по базе знаний и сценарии эскалации. Панель качества ответов и feedback loop — чтобы модель улучшалась контролируемо, без потери тона бренда.

Терминал

Как это выглядит в консоли

routing.yaml
1version: 2
2defaults:
3  model: support-v3
4  tone_profile: brand_calm
5  max_auto_replies: 2
6
7routes:
8  - match: intent == "billing"
9    queue: finance
10    sla_minutes: 30
11    kb_tags: [billing, invoices]
12
13  - match: intent == "bug"
14    queue: engineering
15    escalate_after_minutes: 45
16    attach_logs: true
17
18  - match: confidence < 0.72
19    action: human_handoff
20    reason: low_confidence

События

Что видит оператор в пике

Поток уведомлений из оркестратора — без шума, с контекстом тикета.

Slack14:31:02

SLA warning

Тикет #8841 · billing · осталось 4 мин до эскалации.

Inbox14:31:18

Auto-reply sent

Первый ответ 8 с · источник: KB article #204.

Linear14:32:05

Escalated to engineering

Intent bug · приложены логи и reproduction steps.

Возможности

Ключевые элементы

01

Единый виджет и портал self‑service

02

Контроль тона и запретных тем

03

Авто‑теги и маршрутизация тикетов

04

A/B сценарии приветствия

Интеграции

IntercomNotionLinearSlack

Слои

Архитектура сервиса

Разделение ответственности: каналы, оркестрация, интеграции.

Слой 1

Каналы и клиенты

Виджет, портал, мессенджеры — единый контракт событий.

Слой 2

Оркестрация

Политики маршрутизации, SLA, очереди и ретраи.

Слой 3

Интеграции

CRM, база знаний, тикетинг и аналитика без дублирования данных.

Этапы

Как шёл проект

1

Discovery

Сняли сценарии, боли и метрики успеха.

2

MVP потока

Первый end-to-end с панелью качества.

3

Пилот

Ограниченная аудитория + обратная связь.

4

Масштабирование

Полный rollout и регрессионные бюджеты.

Результат

Эффект для бизнеса

−38% к повторным обращениям по топ‑10 темам

Первый ответ < 12 секунд в пике

NPS саппорта +11 п.п. за квартал

Следующий шаг

Готовы обсудить внедрение

Расскажите контекст — подберём архитектуру, стек и формат сопровождения.

Похожие проекты

Подборка из портфолио по пересечению стека, интеграций и контекста — без ручной вставки в контент кейса.