ИИ в продажах и работе с клиентами

Как подготовить данные для ИИ в сфере обработки заявок

· Чтение: 3 мин · Coagent

Как подготовить данные для ИИ в сфере обработки заявок: свести каналы связи в централизованную систему, упорядочить справочники товаров и зафиксировать типовые сценарии ответов. Чистая информационная база устраняет потерю заявок в переписке.

Что проверить перед сведением каналов в общую базу

Перед тем как подключать программного помощника к потоку клиентских сообщений, необходимо провести ревизию всех точек контакта. Часто оказывается, что сайт, корпоративная почта и рабочие мессенджеры живут совершенно обособленной жизнью.

Проверьте готовность инфраструктуры по следующим практическим критериям:

  • наличие централизованного почтового адреса для приема входящих заказов;
  • подключение официальных каналов мессенджеров к корпоративной системе;
  • единообразие форм обратной связи на всех страницах корпоративного сайта;
  • закрепление ответственных администраторов за каждым каналом коммуникации.

Подобная ревизия каналов связи сразу выявляет серые зоны, где сообщения клиентов могли годами оставаться без должного внимания со стороны руководства сбыта.

Какие данные понадобятся цифровому помощнику

Для уверенного распознавания входящих писем ассистенту требуются актуальные справочники номенклатуры с артикулами, синонимами и базовыми ценами. Также необходим реестр действующих контрагентов с привязанными менеджерами.

Если эти сведения разрознены или ведутся в нескольких несинхронизированных таблицах, программа будет постоянно буксовать, требуя помощи оператора.

Сведение данных в единый структурированный каталог решает эту проблему раз и навсегда.

Где чаще всего спотыкаются при подготовке сведений

Главная трудность кроется в неструктурированных сообщениях из чатов. Клиенты часто пишут произвольным текстом, употребляют сокращения и присылают фотографии рукописных списков.

Попытка заставить программу понимать абсолютно любые форматы без предварительной классификации приводит к ошибкам. Разумнее настроить шаблоны для стандартных запросов, а сложные вложения сразу передавать человеку.

Такой подход экономит ресурсы и предотвращает искажение коммерческих условий.

Четкое разделение потоков по степени сложности позволяет максимально эффективно использовать рабочее время высокооплачиваемых отраслевых экспертов.

Пример проверки данных на реальном потоке заказов

Рассмотрим производственную компанию, поставляющую расходные материалы для типографий. Заявки поступали в виде неструктурированных писем с прикрепленными файлами разных форматов.

Перед запуском ассистента компания составила единый справочник соответствия разговорных названий красок и бумаги официальным артикулам 1С. В результате помощник стал уверенно сопоставлять до девяноста процентов входящих строк.

Менеджеры перестали тратить утренние часы на расшифровку писем и сосредоточились на отгрузках.

Как с этим работает Coagent

В Coagent у каждого сотрудника есть свой агент с ролью и правилами. Платформа работает на вашем сервере, а решения принимают люди.

Сведите контакты из разрозненных мессенджеров в централизованную базу, чтобы исключить потерю клиентских обращений.

Обсудим задачу: Обработка заявок

Расскажите, что нужно автоматизировать, — разберём задачу и покажем, как её возьмёт агент. Ответим за 15 минут в рабочее время.

  • Подключим один процесс и покажем результат
  • Агенты работают на вашем сервере
  • Звонок или встреча — без обязательств

Или позвоните: 8 926 669-20-56 · +7 (495) 128-73-83