Tensiunea de business
Compania trebuia să reducă timpul de răspuns fără să piardă nuanța relației cu clienții importanți. O rutare greșită putea afecta SLA-uri, contracte și încredere.
Scenariu reprezentativ
Mavon Industrial Services
Clasificare automată cereri clienți
Un sistem care transformă emailurile și formularele nestructurate în cereri clasificate, prioritizate și trimise echipei corecte.
Problema: Cererile venite prin email și formulare erau sortate manual către departamente.
Sistemul: Clasificare intenție, extragere detalii, rutare automată și prioritizare după impact.
Povestea brandului
Elena D., CEO și contextul deciziei
Mavon Industrial Services este o companie B2B fictivă care oferă mentenanță, service și piese pentru echipamente industriale. Solicitările veneau prin email, portal, telefon și formulare, iar dispeceratul central ajunsese blocajul principal.
CEO-ul a venit la ETS după ce un client strategic a escaladat o solicitare urgentă încadrată greșit ca cerere administrativă. Problema nu era doar timpul, ci riscul de SLA și relația comercială.
03:58
Thumbnail video
Din inbox comun în tichete clasificate, prioritizate și rutate
Baseline operațional
Înainte de model, clarificăm unde se rupe fluxul: surse, excepții, decizii, validări și responsabilități.
Inbox comun cu solicitări comerciale, tehnice, facturare și reclamații.
Sortare manuală după subiect, expeditor și interpretarea operatorului.
Cereri importante puteau sta în coadă lângă solicitări cu prioritate mică.
Cum folosim AI-ul
AI-ul este împărțit în funcții verificabile: extrage, clasifică, compară, recomandă și explică. Deciziile critice rămân controlabile.
Date și integrări
EmailFormulare webCRMIstoric ticheteCatalog produseSLA clienți
Arhitectură livrată
1Inbox ingest
2Intent classifier
3Entity extraction
4CRM lookup
5Routing engine
6Response drafts
Workflow implementat
Cererea intră în sistem, AI identifică tipul solicitării, extrage date relevante și trimite către echipa potrivită.
Cererea intră prin email, formular sau API.
AI clasifică intenția și extrage datele relevante.
Sistemul verifică clientul, contractul și SLA-ul în CRM.
Cererea este rutată către departament cu prioritate și rezumat.
Operatorul validează, răspunde sau cere informații lipsă.
Metrici urmărite după implementare
Nu tratăm AI-ul ca feature izolat. Fiecare sistem are indicatori operaționali urmăriți după pilot.
Valorile sunt ținte operaționale și se calibrează pe datele clientului în etapa de prototip.
First response time
scade prin rutare automată și drafturi
Misroute rate
cereri trimise greșit către departament
Backlog aging
cereri vechi vizibile pe prioritate
Completeness
procent cereri cu date extrase complet
Control și guvernanță
Prioritate ridicată pentru reclamații, clienți strategici și termene scurte.
Cererile ambigue intră în coadă de verificare, nu se trimit automat greșit.
Audit pe fiecare clasificare și modificare manuală.
Rollout realist
Etichetare istoric tichete și definire taxonomy cereri.
Pilot pe 3-5 categorii cu volum mare.
Integrare CRM și reguli SLA.
Extindere pe toate canalele după auditul ratei de clasificare.
Ce livrează ETS
Clasificator cereriExtractor dateRouting engineDrafturi răspunsDashboard SLA
Etapizare
Cum se transformă scenariul într-un proiect controlat
Săpt. 1-2
Taxonomie
Definim categoriile reale, SLA-urile și clienții strategici.
Săpt. 3-4
Clasificare
Testăm modelul pe emailuri și formulare istorice.
Săpt. 5-6
Ticketing
Conectăm sistemul la CRM și reguli de prioritate.
Săpt. 7-8
Pilot dispecerat
Măsurăm acuratețea, rerutările manuale și timpul de preluare.