Разбор SMS клиентов автодилера по тональности в Make
Британская дилерская группа Stellantis&You UK собрала в Make сценарий для SMS-поддержки. За 12 месяцев он разобрал больше 47 000 сообщений, сам закрыл больше 18 000 и передал недовольных клиентов в Aftersales.
Что сделали
Stellantis&You UK, британская группа автодилеров, собрала в Make двустороннюю поддержку по SMS. Сценарий связал Knack, ClickSend и анализ тональности от OpenAI. Он читал каждое сообщение клиента и закрывал те, что не требовали действий. Настоящее недовольство, даже высказанное вежливо, он передавал команде Aftersales. Шагов сборки в источнике нет.
Что получилось
За 12 месяцев сценарий проанализировал больше 47 000 сообщений и автоматически закрыл больше 18 000, на которые не нужно было реагировать. По оценке Make, это сэкономило 151 час ручного разбора.
На что обратить внимание
В руководстве Make этот кейс описан только кратко. В общих советах по сборке руководство рекомендует передавать человеку всё, в чём ИИ не уверен.
Пояснение
Knack это конструктор баз данных и приложений без кода, ClickSend это сервис отправки и приёма SMS. Aftersales это послепродажное обслуживание (сервис и ремонт после покупки машины). Анализ тональности определяет, доволен клиент или нет.
Кому пригодится
Компаниям с большим потоком сообщений от клиентов, где многие ответы вроде «спасибо» не требуют реакции.
Попробуйте сами с Make
Собери в Make сценарий, который принимает входящие SMS клиентов из [SMS-сервис] и с помощью ИИ определяет тональность и нужен ли ответ человека. Простые и позитивные сообщения, например благодарности или подтверждения, закрывай автоматически, а всё негативное или непонятное отправляй [команда или человек] вместе с текстом и данными клиента. Проверь сценарий на [20] прошлых сообщениях и покажи, как классифицировано каждое, прежде чем включать автозакрытие или живые уведомления.
Нужна помощь с запуском? Вступайте в сообщество AI Pack ↗
Источник: make.com ·