MicroAid.ru
Решения MicroAid

Сценарии, которые мы внедряем в бизнес-процессы

MicroAid внедряет корпоративных ассистентов, обработку документов, аналитику коммуникаций, витрины данных и контентные ИИ-функции. Каждый сценарий адаптируем под действующие системы компании, проверяем на ограниченном пилоте и оцениваем по согласованным KPI.

Поддержка и знания

Ассистенты, которые помогают сотрудникам

Автоматизация обращений

«Инфосистемы Стинг»

Проблема

Около 21 000 обращений в месяц и 100 типов запросов требовали быстрой классификации и поиска ответа.

Решение

Классификация обращений, поиск по базе знаний и истории заявок, подготовка ответа и передача сложных случаев сотруднику.

Результат

  • MVP запущен за полтора месяца.
  • До 30% обращений обрабатывались автоматически.
  • Точность классификации — 75%, корректность ответов — до 80%.

Как внедряем

Корпоративный ассистент с ответами по источникам, порогом уверенности и безопасной передачей человеку.

Ответы на отзывы и вопросы

«Нейро Реплик»

Проблема

Команда ежедневно обрабатывала от 500 до 2 000 отзывов и от 100 до 300 вопросов покупателей.

Решение

Классификация сообщений, поиск по базе знаний и правила публикации; негативные отзывы остаются на проверке сотрудника.

Результат

  • 60% отзывов получили автоматический ответ.
  • Типовой ответ формировался примерно за 10 секунд.
  • Нагрузка на поддержку снизилась вдвое.

Как внедряем

Ассистент поддержки с базой знаний, безопасными классами автоответов, модерацией и журналом действий.

Документы и продажи

Автоматизация повторяющихся операций

Обработка логистических документов

«Электрон»

Проблема

При более чем 120 отгрузках в день три менеджера тратили по 2,5 часа на проверку трек-номеров и уведомления.

Решение

Распознавание документов и роботизация связали проверку данных с дальнейшими действиями в рабочем процессе.

Результат

  • Проект реализован за две недели.
  • Операция выполнялась примерно за 30 секунд.
  • Восьмикратное ускорение и окупаемость за три месяца.

Как внедряем

Конвейер «документ → проверка → подтверждение → запись в 1С или CRM» с контролем сомнительных полей.

Анализ разговоров

«Скаут»

Проблема

Контроль качества разговоров, квалификация лидов и перенос итогов звонка в CRM требовали ручной работы.

Решение

Распознавание речи, анализ разговора по заданным критериям, формирование протокола и передача результата в рабочие системы.

Результат

  • Пятнадцатикратное ускорение обработки звонков.
  • Результаты анализа используются для контроля качества и заполнения CRM.

Как внедряем

Протокол встречи, задачи, оценка разговора и подтверждаемое заполнение согласованных полей CRM.

Данные и отчётность

Единые показатели вместо ручной сборки

Отчётность из 1С и e-commerce

«Репортёр»

Проблема

Данные нескольких брендов находились в разных учётных и e-commerce-системах, а отчётность собиралась часами.

Решение

Единый контур данных объединил источники и подготовил показатели для управленческой отчётности.

Результат

  • Общий отчёт стал строиться менее чем за минуту.
  • Стандартная оперативная отчётность ускорилась в десять раз.

Как внедряем

Витрина из 1С, CRM, интернет-магазина и таблиц с едиными правилами расчёта управленческих показателей.

Корпоративное хранилище данных

«ДатаЛаб»

Проблема

Критичная отчётность строилась на разрозненном массиве объёмом около 6 ТБ и требовала ручных операций.

Решение

Корпоративное хранилище данных и перенос существующих отчётов в единый аналитический контур.

Результат

  • MVP запущен за четыре месяца.
  • Перенесены пять критичных и созданы десять новых отчётов.
  • Заявленная экономия — около 20 часов в неделю.

Как внедряем

Начинаем с ограниченного DWH-контура: два-три источника, согласованный набор показателей и контроль качества данных.

Контент и продукт

ИИ как встроенная функция, а не отдельная игрушка

Персональный дизайн подарочных карт

«Нейроген»

Проблема

Подарочной карте требовалась заметная персонализация внутри существующего сценария заказа.

Решение

Генерация индивидуального дизайна электронной подарочной карты непосредственно в пользовательском интерфейсе.

Результат

  • Конверсия в заказ карты выросла на 5 процентных пунктов.
  • 18% карт создавались с AI-дизайном.
  • CTR раздела достиг 50%.

Как внедряем

Брендовый генератор внутри сайта или приложения с шаблонами, лимитами, фильтрацией и модерацией результата.

ИИ-помощник в веб-продукте

«Нейроген»

Проблема

Подготовка текста, подбор изображений и сборка страницы требовали переключения между разными инструментами.

Решение

ИИ-помощник генерирует текст, подбирает изображения и помогает собирать страницы в привычном интерфейсе.

Результат

  • MVP создан за месяц.
  • Опубликованная пользовательская оценка функции — 8 из 10.

Как внедряем

Встраиваем одну полезную AI-функцию в существующий сервис, проверяем её на тестовом наборе и собираем обратную связь.

Стандарт доказательств

Когда проект становится кейсом MicroAid

Есть исходная метрика

До запуска зафиксированы объём, время, ошибки, стоимость и период измерения.

Есть сравнимая выборка

Результат проверен на согласованном наборе данных, включая исключения и сложные случаи.

Есть разрешение клиента

Название, цитата и показатели публикуются только после письменного согласования.

Описаны ограничения

Показываем не только выигрыш, но и условия, при которых результат воспроизводим.

Есть процесс, который съедает время?

Опишите операцию, объём и используемые системы. Мы проверим, подходит ли задача для измеряемого пилота, и ответим в течение рабочего дня.

Разобрать процесс →