Звернень/год у пік
100–500
Над каталогом
RAG
Інтеграція
ERP
Проєкт у фактах
ФорматАгент-консультант у Telegram-віджеті
ЗнанняRAG по каталогу товарів
ІнтеграціяERP клієнта
Розгортанняна серверах клієнта
Завдання
Консультанти тонули в піках.
Великий онлайн-магазин: консультанти перевантажені рутинним підбором і навчанням клієнтів — піки сягають 100–500 звернень на годину.
Агент-рекомендатор у Telegram-віджеті з RAG над каталогом, інтегрований з ERP клієнта й розгорнутий на його серверах.
Контекст
Що заважало
- ✗Пікові навантаження — 100–500 запитів на годину
- ✗Консультанти витрачали час на типовий підбір товару
- ✗Знання про товари жили в каталозі й головах — не в каналі продажів
Можливості
Що вміє система
01
Підбір товару
Агент ставить уточнювальні питання і рекомендує позиції з каталогу.
02
Відповіді по каталогу
RAG-пошук по актуальних даних — відповіді заземлені на каталог, без вигадок.
03
Розвантаження команди
Типові консультації закриває агент, складні — передає людям.
Що всередині
Як ми впроваджуємо.
Discovery
Аналіз звернень і доступів
Розбираємо історичні запити, перевіряємо доступи до CRM і API, оцінюємо потенціал автоматизації.
Пілот
Частина реального трафіку
Агент працює на зрізі звернень із щотижневими синками — на живих діалогах, не на демо.
Запуск
Метрики й розширення
Оцінюємо обсяг, швидкість відповіді та частку ескалацій — і розширюємо агента на весь трафік.
Результат
Було → стало
Було
Стало
У пікові години — черга на консультантах
Типовий підбір закриває агент
Відповідь залежала від зайнятості людини
Відповідь одразу, у будь-який час
Дані про товари — окремо від чату
Каталог і ERP — джерело відповідей агента