TL;DR

  • Святослав Пікселюк, Керівник відділу продажів — Минулого місяця ми намагалися структурувати базу в Notion та Google Sheets, щоб ...
  • Результат: Скорочення часу обробки запиту з 20 хвилин до 15 секунд завдяки AI-агенту
  • Окупність: 66 днів ($3,500)

450 годин на місяць на обробку замовлень: менеджери вигорають, а ми втрачаємо 15 відсотків прибутку щомісяця

С
Святослав Пікселюк·Керівник відділу продажів
ТОВ «ТехноДім Україна» — середній інтернет-магазин побутової техніки та електроніки з обігом близько $1.2 млн на місяць, працюємо на Prom.ua, Rozetka та власному сайті.Команда: 70 осіб

Як ви останній раз вирішували проблему з ручним опрацюванням замовлень та консультаціями клієнтів?

Минулого місяця ми намагалися структурувати базу в Notion та Google Sheets, щоб менеджери швидше знаходили відповіді на характеристики товарів. У нас близько восьми тисяч позицій, і клієнти постійно питають про деталі, яких немає в описі на Prom.ua. Команда з десяти менеджерів витрачала по 20 хвилин на один складний дзвінок, намагаючись знайти інформацію в трьох різних таблицях. Я навіть пробував використовувати безкоштовний ChatGPT для генерації відповідей, але це займало ще більше часу на копіювання тексту. В результаті ми все одно завалені рутиною, а середня швидкість відповіді складає понад тридцять хвилин.

Що в цьому було складного?

Найважче було бачити, як мої найкращі продавці перетворюються на операторів копіпасту. Люди втомлюються, починають помилятися в цінах або наявності, що призводить до конфліктів з покупцями. Ми підрахували, що через повільну реакцію на Rozetka ми втрачаємо близько 200 замовлень на місяць, бо люди купують у конкурентів, які відписують миттєво. Емоційно це дуже виснажує — бачити, як команда демотивована через безглузду механічну роботу. Це прямий збиток для бізнесу, який ми оцінюємо у 5000 доларів недоотриманого прибутку.

Чому це було складно?

Проблема системна: наші інструменти просто не встигають за обсягами продажів у мільйон доларів. Ми застрягли між старою CRM-системою та купою розрізнених файлів, які ніхто вчасно не оновлює. Кількість товарів зростає, а штат розширювати вже немає куди, бо офіс не гумовий і витрати на зарплату з'їдають маржу. Немає єдиного інтелектуального алгоритму, який би міг підтягувати дані з усіх майданчиків одночасно. Ми намагаємося загасити пожежу паперовими склянками, замість того, щоб побудувати автоматичну систему поливу.

Як ви це вирішили?

Ми пішли шляхом найменшого опору і найняли двох додаткових операторів на випробувальний термін, щоб вони просто розгрібали чати. Це обійшлося нам у 1600 доларів на місяць разом з податками та облаштуванням робочих місць. Також купили платну підписку на сервіс розсилок, щоб хоч якось автоматизувати статус замовлень. Але це рішення лише додало хаосу, бо нових людей треба вчити ще два місяці, а вони вже хочуть звільнятися через навантаження. По суті, ми просто витратили гроші на збільшення кількості помилок.

Чому це рішення було не крутим?

Це рішення абсолютно не масштабується і лише збільшує наші операційні витрати без покращення якості. Кожен новий співробітник — це додатковий ризик людського фактора та необхідність контролю. Витрати у 1600 доларів щомісяця не вирішують проблему швидкості, бо люди не можуть працювати 24 на 7, як це роблять боти. Як тільки акція або сезонний попит, система знову лягає, і ми знову втрачаємо клієнтів. Нам потрібен інтелект, який знає весь наш асортимент і відповідає за секунду, а не просто більше рук.

ROI: повернення інвестицій

Поточні витрати / міс

$1,600/міс — скільки зараз витрачають на проблему

Вартість AI-курсу

$3,500

50+ людей

Окупність

66 днів

Результат

Скорочення часу обробки запиту з 20 хвилин до 15 секунд завдяки AI-агенту

Хочете такий самий результат?

Спробуйте AI Accelerator — програму впровадження AI для вашої команди. Перші результати за 1 тиждень.

Почати безкоштовно

Схожі кейси