Arvexo AI

Кейсы

Реальные результаты
для реальных бизнесов

Примеры задач, которые мы решили с помощью AI-инструментов. Без воды — только проблема, решение и измеримый результат.

E-commerceTelegram-бот
−60%нагрузки на поддержку

Снизили нагрузку на поддержку на 60% за счёт AI-бота

Задача

Интернет-магазин получал 500+ однотипных вопросов в день о статусе заказа, доставке и возвратах. Операторы тратили 80% времени на шаблонные ответы.

Решение

Разработали Telegram-бота с подключением к API службы доставки. Бот отвечает на 12 типов типовых запросов, эскалирует нестандартные к оператору.

Операторы переключились на сложные кейсы. Время ответа сократилось с 4 часов до 2 минут для типовых вопросов.

НедвижимостьAI-ассистент
+40%конверсия в показ

Увеличили конверсию лидов в показы на 40%

Задача

Агентство тратило время брокеров на квалификацию нецелевых лидов с сайта. Только 20% заявок оказывались релевантными.

Решение

Внедрили AI-ассистента, который первично общается с лидом в мессенджере, выясняет бюджет, район и готовность, передаёт брокеру готовый профиль клиента.

Брокеры стали работать только с квалифицированными клиентами, количество результативных показов выросло.

ЛогистикаИнтеграции с CRM
−3 чручной работы в день

Сэкономили 3 часа работы менеджера в день через автоматизацию

Задача

Менеджеры вручную переносили данные из почты и мессенджеров в CRM, забывали обновлять статусы, теряли задачи.

Решение

Настроили автоматический парсинг входящих заявок, создание сделок в CRM, назначение ответственных и постановку задач через Make + OpenAI.

Рутинный ввод данных исчез. Менеджеры сосредоточились на переговорах.

Юридические услугиAI-ассистент
×5быстрее поиск документов

Ускорили поиск по внутренней базе знаний в 5 раз

Задача

Юристы тратили 1–2 часа в день на поиск нужных прецедентов, шаблонов и регламентов в разрозненных документах.

Решение

Создали корпоративного AI-ассистента на базе загруженных документов компании. Отвечает на вопросы со ссылкой на конкретный раздел документа.

Поиск нужной информации занимает минуты. Новые сотрудники адаптируются в 2 раза быстрее.

РитейлAI-аудит
+15%рост маржи

Нашли точки роста маржи +15% через AI-аудит процессов

Задача

Сеть из 8 магазинов не понимала, почему маржа снижается несмотря на рост выручки. Данные были разрознены в разных системах.

Решение

Провели AI-аудит: собрали данные из CRM, складской системы и кассы, построили аналитику по SKU, выявили неликвиды и ценовые аномалии.

Скорректировали ассортимент и ценообразование. Маржа выросла без изменения объёма продаж.

Хотите похожий результат?

Расскажите о своей задаче — подберём подходящее решение и оценим потенциальный эффект.

Обсудить задачу →