Чат-бот техподдержки для сотрудников «Благо»
Разработали чат-бота для внутренней техподдержки сотрудников ГК «Благо» с авторизацией, созданием заявок и отслеживанием статуса.
Задача
Сотрудники подавали заявки в техподдержку через почту, что замедляло обработку и не давало прозрачности по статусам. Требовался более удобный и быстрый канал коммуникации с Service Desk.
Решение
Создали чат-бота с двухфакторной авторизацией через рабочую почту, возможностью прикреплять файлы, общаться по заявке и отслеживать её статус. Реализовали админ-панель для управления пользователями, заявками и категориями.
Результат
Сотрудники получили удобный инструмент для обращения в техподдержку, а сама поддержка ускорила обработку заявок благодаря структурированному процессу и прозрачности статусов.
9 место в категории Производитель продуктов питания → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
HR чат-бот для Норникеля
HR чат-бот во ВКонтакте для Норникеля собрал 245 анкет и 84 резюме за два месяца.
ИИ-ассистент на сайте НПК «Механобр‑техника» привёл 5% целевых заявок за месяц
Внедрение AI-ассистента Bquadro на сайт НПК «Механобр‑техника» позволило за месяц получить 5% целевых заявок и снизить нагрузку на отдел продаж.
AI-агент поддержки для металлургической компании: автоматизация типовых обращений
Внедрили универсального AI-агента для металлургической компании, который автоматизировал типовые обращения и ускорил первые ответы.
От корпоративного портала к HR-экосистеме: цифровая трансформация «Автозавода Санкт-Петербург»
Создали единую цифровую HR-экосистему для «Автозавода Санкт-Петербург»: 100% сотрудников получили доступ к порталу и чат-боту, время обработки запросов сократилось с 30 до 3 минут.
AI-ассистент подбора компонентов для «Заслон»: 87% запросов автоматизировано
Внедрили AI-ассистента подбора электронных компонентов для АО «Заслон»: 87% запросов обрабатываются автоматически, а время подбора сократилось с часов до 2–4 секунд.
Рекомендательный сервис для металлургического завода: экономия ферросплавов до 5%
Разработан рекомендательный сервис на базе ML для металлургического завода, позволивший сэкономить до 5% ферросплавов и снизить себестоимость стали на 500 млн рублей в год.