📋 Исходная ситуация
Клиент — региональная транспортная компания с парком из 80+ грузовых автомобилей. Ежедневно обрабатывали 200-300 заявок на перевозки от постоянных клиентов и новых лидов.
Проблема: Отдел диспетчеров из 4 человек не справлялся с потоком заявок в часы пик (9:00-12:00 и 16:00-19:00). Клиенты жаловались на долгое ожидание ответа, менеджеры пропускали звонки, заявки терялись в мессенджерах.
🔴 Боли клиента:
- • Среднее время ответа на заявку — 45 минут (клиенты уходили к конкурентам)
- • 30% звонков пропускались в часы пик
- • ФОТ отдела диспетчеров — 280 000 ₽/месяц
- • Ошибки в документах из-за человеческого фактора
- • Отсутствие единой базы клиентов и истории перевозок
🎯 Задача
Автоматизировать первичную обработку заявок, квалификацию клиентов и распределение заказов между водителями. Сократить время ответа до 1-2 минут, исключить потерю лидов и снизить операционные расходы.
⚙️ Решение: AI-Диспетчер
Мы разработали автономного AI-агента, который интегрировался в существующую инфраструктуру компании: телефония, WhatsApp Business, CRM-система (amoCRM), 1С:Управление автотранспортом.
Функционал AI-диспетчера:
- Приём заявок 24/7 — через WhatsApp, Telegram, телефонный звонок (голосовой робот)
- Квалификация лида — уточнение типа груза, веса, габаритов, маршрута, сроков
- Расчёт стоимости — интеграция с тарифной сетью компании, мгновенный расчёт цены перевозки
- Проверка водителей — анализ текущего местоположения, графика работы, соответствия категории ТС
- Назначение исполнителя — автоматическое распределение заказа между свободными водителями
- Документооборот — генерация договора, счёта, транспортной накладной (ТТН)
- Трекинг — отслеживание статуса доставки, уведомления клиента
🔧 Процесс внедрения
Неделя 1: Аудит бизнес-процессов, интервью с диспетчерами, анализ типовых сценариев общения с клиентами.
Неделя 2: Разработка диалоговых сценариев, обучение AI на исторических данных компании (более 5000 диалогов за последний год).
Неделя 3: Интеграция с телефонией (Zadarma), WhatsApp Business API, amoCRM, 1С:УАТ. Настройка webhook'ов и триггеров.
Неделя 4: Тестовый запуск на 20% входящего потока, сбор обратной связи, дообучение модели.
Неделя 5: Полноценный запуск, перевод всех каналов коммуникации на AI-диспетчера.
📊 Результаты через 3 месяца
Экономические показатели:
- • Сокращение ФОТ отдела диспетчеров с 280 000 ₽ до 85 000 ₽/месяц (один оператор для контроля сложных случаев)
- • Экономия: 195 000 ₽/месяц = 2 340 000 ₽/год
- • ROI проекта: 340% за первый год
Операционные показатели:
- • Среднее время ответа: 45 минут → 90 секунд
- • Конверсия из заявки в договор: 34% → 51%
- • Количество обработанных заявок в день: 180 → 450
- • Процент потерянных звонков: 30% → 0%
- • Ошибки в документах: 12% → 1.5%
💬 Отзыв клиента:
«Мы скептически относились к идее заменить людей ботом. Но после месяца работы поняли: AI не устаёт, не ошибается в расчётах и всегда на связи. Клиенты довольны скоростью, менеджеры — что не нужно отвечать на рутинные вопросы. Окупили проект за 4 месяца.»
— Александр В., коммерческий директор
🛠 Технологии
📞 Хотите такой же результат?
Если вы работаете в логистике, транспорте или смежной сфере — мы готовы разработать аналогичное решение под ваши процессы.
Оставьте заявку на бесплатный аудит. Мы проанализируем ваши текущие процессы и покажем, где AI сэкономит вам деньги.
Это бесплатно и ни к чему не обязывает