SCRIPSTER
SYSTEMS ONLINE ● 4/4 [ SCAN → ]
[SYSTEM: GROW]● ONLINE03 / 04

Grow
Продажи и сервис

AI в коммуникации. С контролем качества каждого ответа.

Ассистенты для операторов и менеджеров, проверка каждого ответа и маршрутизация обращений. Клиент получает быстрый и точный ответ, компания — контроль.

Запустить Scan → Пример сценария ↓
SPEC SHEETGROW.yaml
channels:почта · чат · мессенджеры · звонки
assist:подсказки оператору · резюме
qa:проверка 100% ответов
crm:запись итогов и тегов
pilot:3–6 недель · AI Sprint
status: ready_for_pilot ▌
[01] PAIN — ГДЕ ЛОМАЕТСЯ

Качество ответов проверяют выборочно. Остальное — вслепую.

ERR_01 Качество ответов проверяют вручную и выборочно, большая часть диалогов не видна.
ERR_02 Обращения ждут, пока их разберут по очередям.
ERR_03 Бот на сайте обещает то, чего нет в договоре.
ERR_04 Опыт сильных менеджеров не передаётся новым сотрудникам.
[02] ARCHITECTURE — АРХИТЕКТУРА

Как устроено. По слоям.

FIG. 02 — GROW PIPELINE · нажмите на узел
[NODE 01] Каналы — почта, чат, звонки
Собираем обращения и расшифровки звонков. вебхуки · speech-to-text
[03] COMPONENTS — СОСТАВ РЕШЕНИЯ

Что входит
в систему.

Собираем из проверенных блоков и настраиваем под ваши данные, процессы и требования безопасности.

01
Подсказки операторуГотовый ответ по базе знаний и истории клиента.
02
QA каждого ответаПроверка по чек-листу: точность, тон, соблюдение регламента.
03
МаршрутизацияОбращение сразу попадает к нужному специалисту.
04
Резюме диалоговИтог разговора и следующие шаги — в CRM автоматически.
05
Контроль обещанийФлаг, если ответ расходится с договором или прайсом.
06
Дашборд качестваДинамика оценок по операторам и темам.
[04] SCENARIO — ПРИМЕР СЦЕНАРИЯ

Жалоба в чате — точный ответ и чистая CRM.

INPUT «Заказ пришёл с опозданием на 4 дня. Мне обещали компенсацию — где она?» OUTPUT processing… ▌
…
Классифицировал обращение classify(msg) → COMPLAINT · NEGATIVE
·
Направил в очередь route() → Претензии · 2-я линия
·
Подготовил подсказку assist.draft() → п. 8.2 договора · 5% × 1 день
·
Проверил ответ оператора qa.check(reply) → 9/10 · рисков нет
·
Записал итог crm.log() → тег: компенсация
[05] ECONOMICS — ЭКОНОМИКА СИСТЕМЫ

Сколько стоит.
И когда не окупается.

[TCO] ИЗ ЧЕГО СКЛАДЫВАЕТСЯ СТОИМОСТЬ
ВнедрениеПодключение каналов и CRM, чек-листы QA, база ответов.
МодельПодсказки оператору и проверка каждого ответа.
ИнфраструктураРасшифровка звонков, хранилище диалогов.
ПоддержкаОбновление чек-листов, базы ответов и дашбордов.
[METRIC] ЧТО ИЗМЕРЯЕМ КАК ЭФФЕКТ
›Качество ответов по чек-листу
›Скорость первой реакции
›Конверсия обращения в сделку
›Доля проверенных диалогов
До пилота фиксируем исходные значения и сравниваем факт с прогнозом.
[ANTI-HYPE] КОГДА ЭТА СИСТЕМА НЕ ОКУПАЕТСЯ
✕Обращений мало, и их успевает проверить руководитель.
✕Нет стандарта ответа — непонятно, что проверять.
✕CRM не ведётся, итоги записывать некуда.
В таких случаях скажем это на Scan — до пилота.
[06] FORMAT — С ЧЕГО НАЧАТЬ

Начните с диагностики.
Пилот — за спринт.

STEP 01 · РЕКОМЕНДУЕМ1–2 недели
AI Opportunity Scan
Диагностика
60 000 ₽
одно направление
150 000 ₽ — несколько направлений
Анализируем выборку диалогов, находим повторяющиеся темы, узкие места и риски в ответах.
Запустить Scan →
STEP 023–6 недель
AI Sprint
Пилот за спринт
от 300 000 ₽
Ассистент оператора и QA на одном канале. Сравниваем качество и скорость до и после.
Обсудить Sprint →
Стоимость Scan и Teardown засчитывается в Sprint.Все форматы →

Есть задача?
Разберём за 30 минут.

Оставить заявку → Написать в Telegram →
ДРУГИЕ СИСТЕМЫ