Клеверенс — это мозг и нервная система современного склада, магазина или производства. На собственной платформе Mobile SMARTS компания создает решения для автоматизации рабочих процессов в крупном бизнесе: от быстрой инвентаризации до управления гигантскими логистическими комплексами. Их клиенты — лидеры ритейла, логистики и промышленности, для которых точность и скорость являются критически важными факторами успеха.
О пути от проблемы к решению нам рассказали ключевые сотрудники Клеверенс: Николай Стариков, руководитель отдела продаж, и Ксения Суровцова, продуктовый менеджер.
Особенности коммуникации: экспертность на сверхзвуковой скорости
Основной поток клиентов и партнеров приходит на сайт компании в поисках экспертной информации и оперативной консультации. Именно здесь, в онлайн-чате Jivo, начинается путь клиента.
Продукт Клеверенс — сложное B2B-решение, и это накладывает отпечаток на общение с клиентами.
Перед нашей командой встал вызов: как совместить скорость реакции чат-бота и глубину знаний опытного инженера?
Почему решили внедрить AI-ассистента Jivo
С ростом трафика на сайте отдел продаж стал «бутылочным горлышком». Скорость обработки обращений начала падать.
Инициатором поиска нового решения выступил отдел продаж. Проблема была очевидна: менеджеры тратили слишком много времени на рутинные, повторяющиеся вопросы о ценах, интеграциях с 1С или совместимости оборудования. Это отвлекало их от работы с горячими и квалифицированными лидами. Мы теряли драгоценные минуты на критически важном этапе первого контакта.
Идея подключить AI-оператора стала логичным решением. Перед ним поставили две главные задачи:
- Обеспечить мгновенный ответ 24/7, даже когда все менеджеры офлайн.
- Взять на себя рутину: отвечать на типовые вопросы и проводить первичную квалификацию, чтобы передавать менеджерам уже «подогретого» клиента с собранной информацией.
Выбор пал на Jivo, поскольку мы уже давно и успешно используем чат на сайте. Внедрение AI-ассистента внутри знакомой и отлаженной системы было самым логичным и быстрым путем.
Скриншот с сайта платформы Mobile SMARTS
Какие сложности возникли при подключении AI-ассистента
Внедрение искусственного интеллекта — это всегда процесс, требующий обучения и настройки. Изначально мы столкнулись с рядом трудностей, которые, однако, удалось оперативно решить в тесном сотрудничестве с командой Jivo.
Первые результаты, честно говоря, вызывали недовольство. Поначалу бот давал нерелевантные ответы, «галлюцинировал» ссылки, которых не было в нашей базе знаний, и не всегда корректно переводил диалог на оператора.
Ключевых проблем было три:
- Неподходящий формат базы знаний. Тысячи маленьких файлов не давали боту увидеть картину целиком.
- Сложности с логикой. Бот путал коммерческие запросы с техническими и не всегда понимал, когда нужно звать человека.
- Ошибки функциональности. Иногда бот обещал перевести диалог на менеджера, но не делал этого.
Эти проблемы мы решали итерациями. Постоянно тестировали бота, отправляли команде Jivo скриншоты и примеры некорректных ответов, описывали желаемое поведение. Со своей стороны, специалисты Jivo дорабатывали логику бота и помогли нам переформатировать базу знаний в единый, понятный для AI файл. Это была настоящая командная работа.
Как AI-ассистент Jivo работает в Клеверенс сейчас
Искусственный интеллект стал умным фильтром, который автоматизирует рутину и гарантирует, что ни один горячий лид не останется без внимания специалиста.
Вот какие задачи решает AI-оператор Jivo в Клеверенс:
- Выступает первой линией поддержки. Он мгновенно отвечает на вопросы в чате, используя загруженную базу знаний.
- **Отсеивает технические вопросы.**На большинство из них бот отвечает сам, разгружая инженеров и менеджеров.
- Квалифицирует коммерческие лиды. Распознав слова-триггеры («цена», «купить», «лицензия», «демо»), бот немедленно приглашает в чат менеджера по продажам.
- Чувствует настроение клиента. Если пользователь начинает нервничать или использовать экспрессивную лексику, бот также переводит диалог на живого оператора.
Ключевые результаты внедрения AI-ассистента Jivo
Главным результатом внедрения стало высвобождение самого ценного ресурса — времени экспертов.
Советы по внедрению AI-оператора Jivo от Клеверенс
Чтобы избежать сложностей, с которыми мы столкнулись в этом проекте, рекомендуем подготовиться к внедрению AI-оператора заранее. Обратите внимание на несколько аспектов, которые помогут вам запустить AI-оператора Jivo максимально гладко и избежать типичных проблем на старте.
✅ 1. База знаний
Консолидируйте информацию. Вместо сотен маленьких документов соберите все данные в несколько больших, хорошо структурированных файлов (формат Markdown `.md` или обычный текст `.txt` отлично подойдет).
Проверьте структуру. Убедитесь, что текст логично организован, разбит на разделы и легок для понимания — это поможет боту лучше ориентироваться в данных и давать точные ответы.
✅ 2. Продуманная логика и триггеры
Разделите запросы. Четко определите для себя и для бота, какой запрос считать «коммерческим» (требует немедленной передачи менеджеру), а какой — «техническим» (бот может ответить сам).
Составьте список триггеров. Подготовьте перечень ключевых слов и фраз («цена», «купить», «ошибка», «не работает», «демо»), которые будут запускать конкретные сценарии, например, передачу диалога оператору.
✅ 3. Итеративное тестирование
Выделите время. Не ждите, что бот заработает идеально с первого дня. Запланируйте отдельный период (например, 1-2 недели) для интенсивного тестирования силами вашей команды.
Документируйте ошибки. Приучите команду делать скриншоты некорректных ответов и прикреплять ссылки на диалоги. Чем больше контекста вы предоставите разработчикам, тем быстрее они смогут исправить проблему.
Давайте обратную связь. Активно общайтесь с командой Jivo, описывая не только ошибки, но и желаемое поведение бота.
✅ 4. Понимание результата
Сформируйте реалистичные ожидания. Открыто обсудите с менеджером Jivo текущие возможности и ограничения платформы.
Уточните детали. Спросите заранее, что бот может, а что — нет (например, знает ли он о времени суток и рабочих часах, может ли интегрироваться с вашей базой знаний через API). Это поможет избежать разочарований в будущем.
