Производство окон сократило штат менеджеров вдвое и увеличило конверсию на 24%: как ИИ-агент обработал заявки

В компании по производству окон восемь менеджеров вручную разбирали заявки от дилеров, тратя до часа на каждую и допуская ошибки. После внедрения ИИ-агента, который автоматизировал процесс, время обработки заявки сократилось до трёх минут, штат менеджеров уменьшился вдвое, а конверсия в сделку выросла на 24%.

Рутинные операции, такие как разбор разноформатных заявок и ручной расчёт стоимости, незаметно съедают рабочее время и бюджет. Человеческий фактор неизбежно приводит к ошибкам, задержкам и потере клиентов. Однако эту нагрузку можно снять, высвободив ресурсы и повысив эффективность.

Реальность проблемы: рутина, ошибки и потери

До внедрения ИИ-агента, обработка входящих заявок была узким местом в работе компании по производству окон. Заявки от дилеров поступали в самых разных форматах: от сфотографированных от руки набросков и PDF-файлов до таблиц Excel. Восемь менеджеров тратили от 30 минут до часа на каждую заявку, вручную извлекая параметры, рассчитывая стоимость и формируя коммерческое предложение.

Такой подход не только замедлял процесс, но и приводил к регулярным ошибкам из-за человеческого фактора. Каждая ошибка или задержка означала потерю потенциального клиента и снижение конверсии. Компания теряла деньги из-за медленного реагирования и неточностей, а менеджеры выгорали от однообразной и трудоёмкой работы.

Путь к ИИ-агенту: нужна была универсальность

Компания осознавала неэффективность ручной обработки, но существующие системы автоматизации не могли решить проблему разноформатных входящих данных. Большинство решений требовали стандартизации, что было невозможно из-за специфики работы с дилерами. Нужен был инструмент, способный адаптироваться к любому формату и выполнять комплексную задачу от распознавания до финального КП, а не просто автоматизировать отдельные шаги.

Именно поэтому выбор пал на ИИ-агента, способного не просто следовать жёсткому скрипту, но и «понимать» контекст, извлекать нужную информацию из неструктурированных данных и принимать решения на основе заданных параметров.

Как проектировали ИИ-агента: от распознавания до КП

ИИ-агента спроектировали как комплексное решение, способное полностью автоматизировать процесс обработки заявок. Его функционал включал несколько ключевых этапов:

• Распознавание формата. Агент был обучен на тысячах примеров заявок в различных форматах, включая рукописные эскизы, PDF-документы и Excel-таблицы. Он мог идентифицировать тип документа и извлекать данные, независимо от их представления.
• Извлечение параметров заказа. Из распознанных документов агент автоматически извлекал все необходимые параметры для расчёта стоимости: размеры, тип профиля, количество камер, фурнитуру и другие специфические характеристики оконного производства.
• Автоматический расчёт стоимости. На основе извлечённых данных и внутренних прайс-листов, агент мгновенно рассчитывал точную стоимость заказа.
• Формирование коммерческого предложения. После расчёта стоимости агент генерировал готовое коммерческое предложение, используя шаблон, соответствующий стандартам компании.

Таким образом, агент превратился в автономную систему, которая принимала сырую заявку на входе и выдавала готовое КП на выходе, требуя минимального участия человека.

Внедрение: поэтапный переход и перераспределение

Внедрение ИИ-агента проходило поэтапно. Сначала его обучили на исторических данных и запустили в тестовом режиме, чтобы убедиться в точности распознавания и расчётов. После успешного пилота, агента постепенно вводили в операционную работу. Менеджеры, вместо ручной обработки, начали проверять результаты работы ИИ-агента и заниматься более сложными, нестандартными запросами и коммуникацией с ключевыми дилерами.

Этот подход позволил не только плавно интегрировать новую технологию, но и перераспределить нагрузку. Штат менеджеров сократился с восьми до четырёх человек, при этом оставшиеся сотрудники получили возможность сосредоточиться на задачах, требующих их уникальных человеческих навыков, а не на монотонной рутине.

Результаты

Сокращение времени обработки заявки до трёх минут позволило компании не только значительно ускорить работу, но и повысить лояльность дилеров, которые теперь получали коммерческие предложения гораздо быстрее. Увеличение конверсии на 24% прямо свидетельствует о росте эффективности и конкурентоспособности.

Как это внедрить у вас

Этот кейс актуален для любого бизнеса, где есть большой объём рутинной обработки разноформатных документов и необходимость быстрого реагирования на запросы клиентов. С чего начать:

• Идентифицируйте рутину. Найдите процесс, который отнимает много времени у сотрудников, требует ручного ввода или обработки данных из разных источников и подвержен человеческим ошибкам.
• Оцените разнообразие входных данных. Если ваши заявки, договоры или другие документы приходят в неструктурированном виде (сканы, фото, рукописные заметки), это идеальный кандидат для ИИ-агента с функцией распознавания.
• Начните с пилота. Выберите небольшой, но показательный участок работы для тестового внедрения. Это позволит быстро оценить эффект и скорректировать решение до полномасштабного развёртывания.
• Перераспределите задачи. Планируйте не сокращение, а перераспределение: освобождённых сотрудников можно перевести на более сложные, творческие или клиентоориентированные задачи, повышая общую ценность команды.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру