KitBot: цифровая импорто-независимой коммуникационная инфраструктура для сотрудников завода
Внедрили чат-бота KitBot для сотрудников завода Лада Санкт-Петербург: 100% персонала вовлечены в коммуникацию, а обработка опросов ускорилась на 90%.
Задача
Снизить нагрузку на HR-службу, автоматизировать типовые процессы и увеличить вовлеченность сотрудников.
Решение
Интегрировали чат-бота с базой данных завода и ИТ-инфраструктурой, обеспечив быстрое внедрение системы.
Результат
- более 1 млн руб. Общая экономия за первый год
- 100% Привлечение к коммуникации с компанией
- −90% Сокращение времени обработки результатов опросов
- −300% Сокращение однотипных вопросов
Общая экономия за первый год составила более 1 млн рублей.
Ещё 260 кейсов в категории Автопроизводитель
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.