Перейти к основному содержимому

ИИ-агент: Управление жалобами для аптек

Потребности бизнеса​

Основные проблемы​

  1. Обработка большого количества жалоб: Аптеки сталкиваются с большим потоком жалоб от клиентов, что требует значительных временных и человеческих ресурсов.
  2. Недостаточная аналитика: Отсутствие систематического анализа жалоб для выявления общих проблем и улучшения качества обслуживания.
  3. Задержки в ответах: Медленное реагирование на жалобы может привести к недовольству клиентов и потере лояльности.

Типы бизнеса​

  • Сетевые аптеки
  • Независимые аптеки
  • Онлайн-аптеки

Решение с использованием ИИ​

Ключевые функции агента​

  1. Автоматическая классификация жалоб: Использование NLP для анализа текста жалоб и их классификации по категориям.
  2. Генерация ответов: Автоматическое создание ответов на стандартные жалобы с возможностью ручной корректировки.
  3. Аналитика и отчеты: Генерация отчетов по частоте и типам жалоб для выявления общих проблем и улучшения процессов.
  4. Интеграция с CRM: Автоматическое обновление статусов жалоб в CRM-системе.

Возможности использования​

  • Одиночное использование: Интеграция в существующие системы управления жалобами.
  • Мультиагентное использование: Взаимодействие с другими ИИ-агентами для комплексного управления клиентским опытом.

Типы моделей ИИ​

  • Natural Language Processing (NLP): Для анализа и классификации текста жалоб.
  • Машинное обучение: Для прогнозирования частоты жалоб и выявления трендов.
  • Генеративные модели: Для создания ответов на жалобы.

Подход к решению​

Этапы работы агента​

  1. Сбор данных: Получение жалоб из различных источников (электронная почта, формы на сайте, социальные сети).
  2. Анализ: Классификация жалоб и определение приоритетов.
  3. Генерация решений: Создание ответов и рекомендаций для сотрудников.
  4. Интеграция: Обновление данных в CRM и других системах.

Схема взаимодействия​

Клиент -> Жалоба -> ИИ-агент -> Классификация -> Генерация ответа -> CRM

Разработка агента​

  1. Сбор требований: Анализ текущих процессов обработки жалоб.
  2. Анализ процессов: Определение ключевых точек для автоматизации.
  3. Подбор решения: Адаптация готового решения или разработка с нуля.
  4. Интеграция: Внедрение агента в существующие системы.
  5. Обучение: Настройка и обучение моделей на исторических данных.

Как этим пользоваться​

Инструкция по интеграции​

  1. Регистрация на платформе: Создайте аккаунт на нашей платформе.
  2. Настройка API: Интегрируйте API в вашу CRM-систему.
  3. Обучение моделей: Загрузите исторические данные для обучения моделей.
  4. Запуск: Начните обработку жалоб с помощью ИИ-агента.

Примеры запросов и ответов API​

Прогнозирование​

Запрос:

{
  "method": "predict",
  "data": {
    "complaint_text": "Долгое ожидание в очереди",
    "date": "2023-10-01"
  }
}

Ответ:

{
  "prediction": "high",
  "confidence": 0.85
}

Управление данными​

Запрос:

{
  "method": "update_status",
  "data": {
    "complaint_id": "12345",
    "status": "resolved"
  }
}

Ответ:

{
  "status": "success"
}

Анализ данных​

Запрос:

{
  "method": "analyze",
  "data": {
    "start_date": "2023-09-01",
    "end_date": "2023-09-30"
  }
}

Ответ:

{
  "analysis": {
    "total_complaints": 150,
    "most_common_category": "waiting_time",
    "resolution_rate": 0.75
  }
}

Управление взаимодействиями​

Запрос:

{
  "method": "generate_response",
  "data": {
    "complaint_text": "Долгое ожидание в очереди"
  }
}

Ответ:

{
  "response": "Уважаемый клиент, благодарим за ваше обращение. Мы работаем над улучшением обслуживания и сокращением времени ожидания."
}

Ключевые API-эндпоинты​

/predict​

  • Назначение: Прогнозирование частоты жалоб.
  • Запрос: JSON с текстом жалобы и датой.
  • Ответ: JSON с прогнозом и уверенностью.

/update_status​

  • Назначение: Обновление статуса жалобы.
  • Запрос: JSON с ID жалобы и новым статусом.
  • Ответ: JSON с результатом операции.

/analyze​

  • Назначение: Анализ данных по жалобам.
  • Запрос: JSON с датами начала и конца периода.
  • Ответ: JSON с результатами анализа.

/generate_response​

  • Назначение: Генерация ответа на жалобу.
  • Запрос: JSON с текстом жалобы.
  • Ответ: JSON с сгенерированным ответом.

Примеры использования​

Кейс 1: Сетевая аптека​

Проблема: Большое количество жалоб на долгое ожидание в очереди. Решение: Использование ИИ-агента для автоматической классификации жалоб и генерации ответов. В результате время обработки жалоб сократилось на 50%.

Кейс 2: Онлайн-аптека​

Проблема: Отсутствие систематического анализа жалоб. Решение: Внедрение ИИ-агента для анализа данных и генерации отчетов. Это позволило выявить основные проблемы и улучшить качество обслуживания.

Напишите нам​

Готовы начать? Опишите вашу задачу, и мы найдем решение для вашего бизнеса.

Контакты