Кейсы

Проблема: Компания получала сотни заявок из-за огромного потока писем и сообщений в мессенджерах. Водители и клиенты писали в разные каналы, менеджеры не успевали сортировать информацию, из-за чего часть заказов просто терялась.

Решение: Мы интегрировали систему «Утенок». ИИ-агент 24/7 читает входящие сообщения в Telegram и на корпоративной почте, извлекает номера грузов, адреса и сроки, после чего самостоятельно заносит их в CRM-систему или маршрутные листы.

Результат: На 85% сократилось время ручного ввода диспетчеров. Практически полностью исключены потери заявок из-за человеческого фактора.

Проблема: Администраторы сети клиник не справлялись со шквалом звонков в часы пик. Кроме того, много ночных заявок оставались без ответа до утра, в результате чего теплые клиенты уходили к конкурентам.

Решение: Внедрение интеллектуального голосового агента на базе IP-телефонии и его полная интеграция с расписанием клиники.

Результат: Агент принимает звонки одновременно от 20+ клиентов, отлично распознает речь с учетом стоматологических терминов, задает уточняющие вопросы и самостоятельно записывает пациентов на свободное время. Конверсия в фактическую запись выросла на 30%. Администраторы теперь занимаются только клиентами, пришедшими в клинику.

Проблема: Сбор еженедельных отчетов из разных систем для руководства занимал десятки часов работы младших аналитиков и часто содержал ошибки в расчетах.

Решение: Установлена продвинутая система «Утка Ученая». Нейросеть подключена к 1С, CRM и внутренней базе знаний. Она автоматически сводит отчетность, анализирует динамику и выдает понятную выжимку руководству в Slack каждый понедельник утром.

Результат: Сэкономлено более 20 часов работы аналитиков каждую неделю. Разграниченный доступ позволил каждому руководителю получать инсайты только по его направлению, не создавая информационного шума.

Проблема: Выборочный контроль качества деталей людьми и управление инвентарем на складе были слишком медленными, допускался высокий процент брака в готовых партиях.

Решение: Кастомная интеграция инфраструктуры «Киберутка». Мы развернули локальный кластер в закрытом контуре предприятия, подключили ИИ-модели к камерам над линиями сборки для визуального поиска микро-дефектов, а также к складской базе для предсказания нехватки материалов.

Результат: Скорость и точность обнаружения брака возросла более чем в 4 раза. Данные полностью защищены внутри компании (нет подключения к интернету), а предиктивная аналитика экономит миллионы рублей за счет исключения простоя конвейеров.