Нейроштат
Бизнес
Канал Макс услуг по созданию нейро сотрудников
Загружаем канал…
Сайт использует необходимые cookie. Яндекс Метрика и пиксель VK Рекламы включатся, только если вы нажмёте «Хорошо». Политика конфиденциальности
Бизнес
Канал Макс услуг по созданию нейро сотрудников
Обращения выросли в 8 раз, а мы не наняли ни одного человека Клиент — быстрорастущий ИТ-сервис — за четыре месяца получил рост нагрузки на поддержку на 690%. Найм за такой скоростью просто не поспевал. Ко мне обратился владелец сервиса с классической проблемой роста: продукт выстрелил, клиентов стало в разы больше, а вместе с ними — обращений в поддержку. Было 200 в месяц, стало 1600. Первая мысль — нанимать. Но нанять, обучить и ввести в строй пять-семь новых сотрудников за месяц нереально, а качество ответов на это время всё равно просело бы. Люди уставали, отвечали дольше, клиенты злились и уходили. Считать надо не зарплаты новых операторов, а стоимость потерянного клиента, который не дождался ответа. Мы не стали закрывать дыру людьми. Вместо этого на первую линию поставили автомати…
Читать целикомКак поддержка перестала тонуть в обращениях Компания продаёт кассовый софт для небольших магазинов и кафе — и объём обращений в поддержку рос быстрее, чем получалось нанимать людей. Классическая ловушка растущего сервисного бизнеса: клиентов становится больше, вопросов — тоже, а найм новых операторов не поспевает. Либо раздувать штат и терять на этом маржу, либо мириться с тем, что люди ждут ответа часами. Решение оказалось не в найме, а в перераспределении работы. Все входящие обращения теперь сначала попадают к ИИ-агенту. Типовые вопросы — как настроить кассу, что делать при ошибке, где найти документ — он закрывает сам, опираясь на базу знаний компании. Сложные случаи передаёт живому оператору. Вторая часть решения — не замена людей, а их усиление Для диалогов, которые всё-таки дох…
Читать целикомКак онлайн-школа закрыла 90% обращений без новых сотрудников Онлайн-школа с платными курсами подключила систему, которая сама делает возвраты, отменяет подписки и решает вопросы клиентов — без участия человека. У одного из клиентов, с кем я работал, — онлайн-школа с платными курсами. Три человека в поддержке тонули в потоке однотипных заявок. Отмены курсов, возвраты денег, перенос доступа между устройствами. На каждое обращение уходило от 10 до 30 минут ручной работы в разных системах, а поток рос вместе с продажами. В пиковые месяцы школа теряла по 200-300 тысяч рублей на переработках и найме временных операторов — и клиенты всё равно ждали ответа сутками. Что теперь делает система сама • проводит возврат денег без участия оператора • отменяет подписку и меняет тариф • различает тип…
Читать целикомБот на кнопках держал потолок в 38%, а мы про это не задумывались Клиент с бухгалтерским обслуживанием малого бизнеса думал, что автоматизировал поддержку. На деле треть операторов работала за бота. Компания ведёт учёт для малого бизнеса — а это вопросы не про «где найти кнопку», а про налоги, льготы, выплаты. Формулировки у клиентов разные, а суть одна, но кнопочный бот такое не понимает. Смотрели статистику: бот сам закрывал только 38% обращений. Остальные 62% всё равно падали на операторов — просто через лишний шаг, который клиента бесил, а компании стоил времени. Что изменилось Заменили сценарный бот на агента, который реально ведёт диалог и понимает контекст обращения, а не ждёт нажатия кнопки. Обучили на внутренней базе знаний компании и данных по клиентам — он видит историю обр…
Читать целикомКак я убрал очередь из клиентов и сэкономил компании 1,7 млн в месяц Клиенты писали в поддержку и ждали ответа по 10-11 минут, а компания платила за это как за собственный отдел из полусотни человек. Ко мне обратилась компания, которая продаёт товары в рассрочку через сайт и приложение. Обращений в чат — тысячи в день: где заказ, почему списали платёж, как оформить возврат. На это работал аутсорсинговый колл-центр. Посчитали вместе с владельцем: за колл-центр компания платила около 2,5 млн рублей в месяц. При этом клиенты всё равно ждали ответа в среднем 11 минут — а в пиковые дни и дольше. Часть просто уходила к конкурентам, не дождавшись. Мы теряли не только на оплате людей. Мы теряли на клиентах, которые не дождались ответа и просто закрыли вкладку. Что сделали вместо найма ещё опер…
Читать целикомСезонный найм обошёлся дороже, чем ИИ-агент за весь год Сеть магазинов учебной литературы каждую осень тонула в обращениях и спасалась дорогим временным наймом — пока не поменяла подход. Каждый август-сентябрь у сети магазинов учебной литературы повторялся один сценарий: волна обращений про статусы заказов, доступы к электронным учебникам и справки для школ. Спасались привычно — нанимали и обучали временных операторов на пиковый месяц. Временный найм — это не только зарплата на месяц. Это рекрутинг с нуля, обучение новичков регламентам, их ошибки в первые недели и распущенная команда сразу после пика — с повторением всего цикла через год. В CRM встроили агента, который сам закрывает типовые вопросы, а живым операторам во время разговора подсказывает данные о клиенте. Новичкам больше не…
Читать целикомВопрос по-русски — ответ из базы за секунды Данные в учётной системе были, а ответов на нестандартные вопросы приходилось ждать от дня до недели. Это реальный проект, который я выполнил лично для группы компаний спецтехники. За любой нестандартной цифрой — сколько позиций по бренду, как сложилась структура продаж — шли к программисту 1С и ждали. Иногда сутки, иногда неделю. Что мы построили Агента, который понимает вопрос на обычном русском и отвечает по боевой базе. Руководитель пишет вопрос, как коллеге, и получает цифру. Ожидание сократилось с дней до секунд. Самое дорогое в проекте — не модель, а то, что лежит под ней. Сначала нужна карта данных: что где хранится и как связано. В итоге описали 3 106 объектов по тринадцати базам, раньше такого описания не было вовсе. Вторая часть …
Читать целиком99% кода украли, а компания сказала: мелочь Из крупной технологической компании ушли почти все исходники. Руководство назвало это «мелкой неприятностью». Недавно ко мне пришёл владелец производственной компании. На подрядчика, который писал им программу учёта, подали жалобу: в открытом доступе нашли копию их рабочей базы. Он спросил: «Нам-то чего бояться? Мы же не Meta». В этот же день из Meta утекло 99% чистого кода. В компании это назвали мелкой неприятностью. Если такое можно так подать у гиганта, то у малого бизнеса ровно та же дыра. Только некому ни заметить её, ни красиво объяснить. Где у вас течёт Я посмотрел его доступы. Бывший разработчик по-прежнему входил в хранилище, где лежали исходники и клиентская база. Пароль не меняли два года. Двухфакторной защиты не было. По моей о…
Читать целиком«Этого нельзя сделать» — проверьте до обхода В проекте с корпоративным помощником самым ценным оказалось не то, что он умеет, а два открытия о том, как не терять недели на лишнее. Это реальный проект, не демонстрационный пример, и выполнил его я лично. Помощник живёт в корпоративном мессенджере: делает сводки по чатам, расшифровывает совещания, читает документы. Сначала считалось, что сводки по зашифрованным чатам технически невозможны. Мы уже начали проектировать обход. А потом оказалось: платформа умеет это штатно, нужна была всего одна выключенная настройка. Что изменилось • Сводки по зашифрованным чатам: было «невозможно», стало готовая настройка • Доступ помощника к внутренним системам: было отсутствует по замыслу, осталось так же, ноль прав • Поломка сервиса: была незаметна шест…
Читать целикомПароль «123456» открыл базу 9 млн человек Небольшой подрядчик с доступом к госреестру населения не закрыл вход нормальным паролем, и данные почти 9 млн граждан оказались у постороннего. В Дании хакер вошёл в систему небольшой ИТ-компании, у которой был допуск к реестру населения. Пароль оказался «123456». Дальше всё просто: через доверенного подрядчика вышли на госплатформу и забрали персональные данные 8,8 млн нынешних и бывших граждан. Самое неприятное в этой истории — не пароль. Государственная система была надёжной, но защита оказалась ровно настолько крепкой, насколько крепок самый слабый подрядчик с доступом. Знакомо и малому бизнесу Недавно ко мне пришёл владелец оптовой фирмы: у конкурента вдруг оказалась его клиентская база. Разбирались неделю. Выяснилось, что у бывшего менед…
Читать целикомРасшифровку разговоров держим у себя Записи звонков и совещаний мы не отдали облачному сервису и подняли распознавание речи на собственной видеокарте. Это реальный проект, который я сделал лично. Нескольким продуктам понадобилась расшифровка речи. Речь про записи разговоров с клиентами и внутренних совещаний, а такие данные нельзя отправлять на чужие серверы. С чем пришли Внешний облачный сервис давал готовое решение, но аудио уходило за периметр компании. К тому же плата шла за каждую минуту записи, и счёт рос вместе с объёмом. Что сделали Распознавание речи подняли на видеокарте внутри компании как общий сервис. Я отвечал за архитектуру, очередь и кэш, режимы распознавания, эксплуатацию и разбор отказов. Теперь аудио не покидает компанию. Расшифровка идёт в 21 раз быстрее самой за…
Читать целикомУтечек стало меньше. Риск не ушёл По данным F6, публикации утечек баз данных в 2026 году сократились на 40%. Причины в источнике не названы. Снижение числа публикаций ещё не значит, что баз стало утекать меньше. Это значит, что реже выкладывают то, что утекло. Одну такую историю я разбирал в прошлом году. Владелец оптовой фирмы узнал о слитой клиентской базе не из новостей. Ему позвонили двое покупателей: им писали от имени его менеджеров и просили оплатить счёт на другие реквизиты. Где была дыра Уволенный полгода назад менеджер сохранил доступ к CRM. Пароль никто не менял, двухфакторной защиты не было. Выгрузить базу мог любой, у кого оказался логин. Публичного слива не было, и в статистике такого случая нет. Но клиентов фирма потеряла: двое ушли сразу, ещё нескольких пришлось долго…
Читать целиком