LLM-агент с базой знаний для СКМ-мебель
Разработали LLM-агента с базой знаний для СКМ-мебель: теперь он обрабатывает более 70% запросов от новых клиентов.
Задача
Требовалось автоматизировать общение с клиентами и обеспечить точность информации о продуктах, услугах и наличии товаров.
Решение
Создали интеллектуального агента на базе языковой модели, интегрированного с базой знаний и продуктовыми базами данных. Агент самостоятельно выбирает действия: обращается к базе знаний, запрашивает данные о товарах или передаёт диалог оператору с сохранением контекста.
Результат
- >70% Доля запросов от новых клиентов, обработанных агентом
Агент обрабатывает более 70% запросов от новых клиентов, снижая нагрузку на персонал и повышая скорость обслуживания.
4 место в категории Мебель → Чат-бот, mini-app
Похожие кейсы
Чат-бот для продажи квартир ГК «ДОННЕФТЕСТРОЙ» на автопилоте
Разработали чат-бот в Телеграм для ГК «ДОННЕФТЕСТРОЙ» с 5 независимыми входами на каждый ЖК и автоматической передачей заявок в Битрикс24.
ФСК: ИИ-классификация смет сократила трудозатраты в 7 раз
Разработан API-сервис с нейросетью для автоматической классификации строительных работ для ГК ФСК: трудозатраты сметчиков снижены в 7 раз, точность модели превышает 90%.
Личный кабинет подрядчика ФСК: согласование документов ускорено в 4 раза
Разработали личный кабинет для подрядчиков ГК ФСК, в 4 раза ускорив подготовку и согласование документов и вдвое сократив сроки получения оплат.
Снизили стоимость лида до 170 ₽ для Hidden Doors за 14 дней
Снизили стоимость лида с 400+ до 170 ₽ для производителя дверей скрытого монтажа Hidden Doors, переключив стратегию с лидформ на сообщения и сегментировав аудиторию.
Виртуальная примерка декора для заборов ZKING: нейросеть генерирует лиды
Внедрили нейросетевую примерку декора для заборов в воронку продаж ZKING, чтобы снять страх «не подойдёт» и дать менеджерам повод для звонка сомневающимся клиентам.
Чат-бот для ТД Уют: 80% обращений юрлиц обрабатываются в Telegram
Внедрили корпоративного чат-бота в Telegram для ТД Уют: 80% обращений юрлиц обрабатываются автоматически, время взятия в работу сократилось на 40%.