Як ми зекономили клієнту $500K на рік

Про клієнта

Компанія: Великий український e-commerce магазин електроніки Річний оборот: $50M+ Команда підтримки: 45 операторів Щомісячний обсяг звернень: 80,000+

Виклик

Клієнт звернувся до нас з наступними проблемами:

Симптоми:

• Середній час очікування відповіді — 25 хвилин
• Рейтинг задоволеності — 3.1/5
• Високий відтік клієнтів після негативного досвіду підтримки
• Зростаючі витрати на розширення команди

Кореневі причини:

1. 80% запитів — типові питання (статус замовлення, повернення, гарантія)
2. Нерівномірне навантаження — піки під час акцій та свят
3. Відсутність self-service — клієнти не могли знайти відповіді самостійно

Наше рішення

Фаза 1: Аналіз та планування (2 тижні)

Ми провели глибокий аналіз:

Проаналізовано запитів: 50,000
Виявлено категорій: 23
Автоматизовано категорій: 18 (78%)

Топ-5 категорій запитів:

Фаза 2: Розробка AI-агента (4 тижні)

Архітектура рішення:

1. Розуміння намірів (Intent Recognition)

   • Навчили модель на історичних даних
   • 23 категорії намірів
   • Точність розпізнавання: 94%

2. Інтеграції

   • CRM система
   • Система управління замовленнями
   • База знань
   • Платіжна система

3. Ескалація до операторів

   • Автоматичне визначення складних випадків
   • Передача контексту розмови
   • Пріоритезація черги

Фаза 3: Пілот та оптимізація (3 тижні)

Етапи пілоту:

1. Тиждень 1: 10% трафіку → виявлення проблем
2. Тиждень 2: 30% трафіку → оптимізація відповідей
3. Тиждень 3: 50% трафіку → фінальне тюнінг

Ітерації покращень:

• Додали 150+ нових варіантів відповідей
• Покращили розпізнавання сленгу та скорочень
• Оптимізували передачу до операторів

Фаза 4: Повний запуск (1 тиждень)

Поступовий перехід на 100% трафіку з моніторингом у реальному часі.

Результати

Метрики ефективності

Фінансовий вплив

Економія на персоналі:

Операторів до: 45
Операторів після: 18
Скорочення: 27 позицій
Економія: $405,000/рік

Збільшення продажів:

• Конверсія виросла на 23%
• Repeat purchases +15%
• Додатковий дохід: ~$200,000/рік

Загальний ROI:

Інвестиція: $120,000
Річна економія: $500,000+
ROI: 417%
Окупність: 2.9 місяці

Уроки та insights

Що спрацювало добре:

1. Глибокий аналіз даних — розуміння реальних патернів запитів
2. Поступовий запуск — можливість ітерацій без ризику
3. Гібридний підхід — AI + людська підтримка для складних випадків

Що б зробили інакше:

1. Більше часу на навчання операторів роботі з AI
2. Раніше інтегрували систему зворотного зв'язку
3. Додали б проактивні повідомлення з самого початку

Відгук клієнта

"Stackthrow не просто впровадив чат-бота — вони повністю переосмислили нашу підтримку клієнтів. Тепер ми можемо масштабуватися без пропорційного зростання витрат, а наші клієнти отримують миттєві відповіді 24/7."

— Директор з клієнтського досвіду

Хочете подібні результати?

Кожен бізнес унікальний, але принципи автоматизації універсальні.

Запишіться на безкоштовну консультацію, щоб дізнатися, скільки ви можете зекономити.

---

Маєте питання про цей кейс? Напишіть нам: 0x01code@gmail.com