Как цифровые сотрудники ускорили расчет ставок в 40 раз и увеличили конверсию запросов в заказы на 22% для Логистической Компании
Клиент: крупная транспортно-логистическая компания, предоставляющая полный спектр услуг (FTL, LTL, международные перевозки, складская логистика, таможенное оформление).
Проблема: Отдел продаж и клиентский сервис были перегружены огромным потоком входящих запросов на расчет ставок и консультации из разных каналов. Долгое время ответа (до нескольких часов), ручная квалификация запросов и передача их между отделами (продажи, логисты, таможенные брокеры) приводили к потере клиентов и низкой операционной эффективности.
Рынок транспортно-логистических услуг отличается высокой динамикой, ценовой конкуренцией и критической важностью сроков. Клиенты — от малого бизнеса до крупных промышленных предприятий — ожидают от логистического партнера не только надежной доставки, но и максимальной оперативности на всех этапах взаимодействия, начиная с запроса на расчет стоимости перевозки. Получение быстрой и точной ставки часто становится решающим фактором при выборе подрядчика.
Процесс обработки запроса в логистике часто сложен. Заявка может прийти через сайт, по email, в мессенджер или по телефону. Она может касаться перевозки одной паллеты по России (LTL), фрахта полной фуры (FTL) в СНГ, сложной мультимодальной доставки из Китая с таможенным оформлением или запроса на складские услуги. Каждый тип запроса требует разной информации для расчета и участия разных специалистов: менеджеров по продажам, логистов-расчетчиков, специалистов по ВЭД. Неэффективная обработка на входе — это не просто задержка, это реальный риск потерять клиента, который отправил запросы сразу нескольким компаниям.
Проблема: Отдел продаж и клиентский сервис были перегружены огромным потоком входящих запросов на расчет ставок и консультации из разных каналов. Долгое время ответа (до нескольких часов), ручная квалификация запросов и передача их между отделами (продажи, логисты, таможенные брокеры) приводили к потере клиентов и низкой операционной эффективности.
Рынок транспортно-логистических услуг отличается высокой динамикой, ценовой конкуренцией и критической важностью сроков. Клиенты — от малого бизнеса до крупных промышленных предприятий — ожидают от логистического партнера не только надежной доставки, но и максимальной оперативности на всех этапах взаимодействия, начиная с запроса на расчет стоимости перевозки. Получение быстрой и точной ставки часто становится решающим фактором при выборе подрядчика.
Процесс обработки запроса в логистике часто сложен. Заявка может прийти через сайт, по email, в мессенджер или по телефону. Она может касаться перевозки одной паллеты по России (LTL), фрахта полной фуры (FTL) в СНГ, сложной мультимодальной доставки из Китая с таможенным оформлением или запроса на складские услуги. Каждый тип запроса требует разной информации для расчета и участия разных специалистов: менеджеров по продажам, логистов-расчетчиков, специалистов по ВЭД. Неэффективная обработка на входе — это не просто задержка, это реальный риск потерять клиента, который отправил запросы сразу нескольким компаниям.
Наша команда специализируется на решении именно таких бизнес-задач с помощью передовых технологий искусственного интеллекта.
Диагностика ситуации: операционный затор в компании
Логистическая компания, обладая собственным автопарком, складами и сильной командой, активно развивала клиентскую базу. Маркетинг привлекал десятки качественных лидов ежедневно. Однако отдел продаж (7 менеджеров) и отдел расчетов (2 логиста), работая в AmoCRM, не справлялись с обработкой этого потока эффективно. РОП выделил ключевые проблемы:
- 1Длительное ожидание расчета:Первичный ответ клиенту с ориентировочной ставкой (даже по популярным направлениям) занимал в среднем 2−3 часа, а по сложным или международным маршрутам — до 1−2 рабочих дней.
Клиенты уходили к конкурентам, не дождавшись расчета; высокий процент «холостых» запросов, на которые тратилось время, но которые не конвертировались. - 2Высокая нагрузка менеджеров рутиной.Менеджеры и логисты тратили до 50% времени на первичную коммуникацию: уточнение деталей (вес, габариты, характер груза, точные адреса, требования к транспорту, нужны ли доп. услуги), отсев неполных или нерелевантных запросов, пересылку запросов между отделами.
Итог: снижение производительности ключевых сотрудников, замедление обработки действительно перспективных запросов. - 3"Человеческий фактор" и потеря данных.Запрос мог прийти менеджеру, но для расчета требовался логист. Информация передавалась по email или устно, часто терялись важные детали. Данные в CRM вносились не всегда своевременно и полно.
Итог: ошибки в расчетах, затягивание сроков, неполная история взаимодействия с клиентом. - 4Неэффективное использование впемениКомпания теряла лиды, поступающие в нерабочее время или выходные, особенно от клиентов из других часовых поясов или тех, кому нужна была срочная информация.
Итогами стали упущенная выгода и снижение лояльности клиентов, нуждающихся в поддержке вне стандартного графика.
Мир логистики — это мир деталей. Не тот тип кузова, неправильно указанный вес, неучтенные требования к температурному режиму — любая мелочь может привести к ошибке в ставке или проблемам при перевозке. Собрать всю эту информацию при первом контакте — ключевая задача. Но когда у тебя одновременно в работе 20−30 запросов разной сложности, приходящих по разным каналам, велик соблазн ответить шаблонно или отложить «на потом», чтобы разобраться позже. А «позже» в логистике часто означает «никогда».
Почему именно цифровые сотрудники?
Ставка на скорость и точность
Ставка на скорость и точность
Компания рассматривала найм дополнительных операторов или ассистентов, но это решало проблему лишь частично, не обеспечивая круглосуточность и не гарантируя стандартизации. Внедрение сложной TMS-системы требовало больших инвестиций и времени.
“
Нам нужен был инструмент, который мог бы мгновенно «поймать» любой запрос, понять, о чем речь — FTL по России или сборный груз из Китая, — задать клиенту правильные уточняющие вопросы по нашему чек-листу, возможно, дать моментальный ориентир по цене на простые маршруты, и передать полностью готовый, структурированный запрос нужному специалисту. При этом фиксируя все в CRM. Никакой простой бот или скрипт этого сделать не мог.
Решением стало внедрение платформы цифровых сотрудников от R1sale. Преимущества для логистического бизнеса были очевидны:
- Ответ на запрос и начало квалификации в течение секунд.
- Автоматическая квалификация через уточняющие вопросы по типу перевозки (FTL/LTL/международная), характеру груза, маршруту, объему, доп. услугам (страховка, таможня, склад).
- Интеграция с CRM.
- База знаний и быстрые ответы. Возможность предоставлять информацию по типовым вопросам (документы, сроки доставки по популярным направлениям, базовые тарифы).
- Умная маршрутизация. Передача структурированного запроса конкретному менеджеру, логисту или специалисту ВЭД в зависимости от типа запроса.
Процесс внедрения
Внедрение AI-сотрудника потребовало структурированного подхода, выходящего за рамки простой установки программного обеспечения. Это был комплексный проект, включающий анализ бизнес-процессов, проектирование решения и тесное взаимодействие с командой клиента. Методология внедрения включала следующие этапы:
- Шаг 1Погружение в логику расчетов и квалификации (1,5 месяца):Мы провели детальный анализ процессов обработки запросов в компании.
- Сегментировали типы запросов: FTL, LTL, международные, сборные грузы, негабарит, рефрижератор, склад, таможня и т.д.
- Определили обязательные данные: сформировали чек-листы с минимально необходимыми данными для расчета по каждому типу перевозки.
- Разработали сценарии диалогов: создали ветвящиеся скрипты, где AI задает разные вопросы в зависимости от ответов клиента и типа запроса. Например, при запросе на международную перевозку AI уточнял условия Incoterms, необходимость таможенного оформления и т.д.
- Наполнили базу знаний: внесли информацию о географии перевозок, типах транспорта, стандартных сроках, необходимых документах.
Один из вызовов, с которыми столкнулись – научить ИИ понимать географию. Клиент мог написать "из Москвы в Екб" или "МСК-Екатеринбург". Цифровой сотрудник должен был распознать города и автоматически подставить их в нужные поля CRM и передать логисту уже не просто текст, а структурированные пункты отправления/назначения. Мы использовали справочники и настроили алгоритмы распознавания для самых частых маршрутов.
Важным моментом стала настройка ответов по типовым ставкам. Мы не могли дать ИИ доступ к сложной системе расчета логистов, но совместно с клиентом выделили топ-20 самых популярных маршрутов FTL, по которым были относительно стабильные "вилки" цен. Наши сотрудники научились распознавать эти маршруты и сообщать клиенту ориентировочную стоимость "от X до Y рублей", с обязательной оговоркой, что точный расчет предоставит менеджер после проверки всех деталей. Это уже давало клиенту быстрый ориентир. - Шаг 2Интеграция с AmoCRM и каналами связи (3 недели):Настроили бесшовную интеграцию платформы с CRM и основными каналами поступления лидов (сайт-чат, email, формы на сайте). AI автоматически создавал сделки, заполнял поля (маршрут, тип груза, контакты), прикреплял историю диалога и ставил задачи ответственным сотрудникам (менеджеру или логисту в зависимости от логики).
- Шаг 3Шаг 3. Обучение команды и цифровых сотрудников (2 недели):Провели обучение на реальных обезличенных диалогах. Организовали тренинги для команды, объясняя, как работать с лидами, переданными от цифровых сотрудников, как использовать полученную информацию и как давать обратную связь для дообучения.
- Шаг 4Пилотный запуск и калибровка (1 месяц):Запустили ИИ на обработку запросов из онлайн-чата. Мониторили скорость, качество квалификации, корректность передачи данных. Несколько раз корректировали сценарии, особенно в части распознавания специфических логистических терминов и обработки неполных запросов.
В ходе пилота возникла сложность с обработкой запросов на "сборный груз". Клиенты часто не указывали точные габариты или вес, что критично для расчета LTL. AI не мог "додумать" эти данные. Мы доработали сценарий: если данных для расчета LTL недостаточно, AI вежливо объяснял, какие именно параметры нужны, и предлагал клиенту их предоставить. Если клиент не мог сразу – AI передавал запрос менеджеру с пометкой "требуется уточнение габаритов/веса". Это позволило не терять такие лиды, а эффективно их обрабатывать.
Внедрение цифровых сотрудников качественно изменило ежедневную работу отдела продаж и расчетов «ТрансЛогистикПро».
Как было "ДО":
- Менеджер/логист начинал день с разбора общей почты и чатов, вручную выискивая новые запросы.
- Тратил время на переписку/звонки для сбора базовой информации.
- Вручную копировал данные в CRM, часто с ошибками или пропусками.
- Пересылал запросы между отделами, ожидая ответа.
- Приоритезация запросов была интуитивной, часто терялись срочные или важные.
Как стало "ПОСЛЕ":
- AI мгновенно обрабатывает 100% текстовых запросов 24/7.
- Менеджер/логист получает в CRM уже готовую задачу с прикрепленной сделкой, где заполнены основные поля (маршрут, груз, контакты) и сохранена вся история диалога AI.
- AI отсеивает спам и нерелевантные запросы до попадания к специалистам.
- Запросы автоматически маршрутизируются нужному специалисту (FTL — логисту, сложный проект — менеджеру и т. д.).
- Менеджеры и логисты фокусируются на расчетах, подготовке КП и общении с "теплыми", квалифицированными лидами.
Внедрение цифровых сотрудников привело к значительным улучшениям в течение первых 4 месяцев:
Показательным был случай, когда крупный потенциальный клиент отправил запрос на сложную перевозку поздно вечером в пятницу сразу в 5 логистических компаний (об этом впоследствии менеджеру рассказал сам потенциальный клиент). Наш цифровой сотрудник мгновенно ответил, задал уточняющие вопросы и сообщил, что детальный расчет будет готов в понедельник утром в 11:00, зафиксировав все данные. Утром в понедельник менеджер уже имел готовый запрос. Как выяснилось позже, из пяти компаний только две ответили до понедельника (одна — автоответчиком, вторая — менеджером, но при обработке заявки возникла пауза до вторника), и клиент в итоге заключил договор с компанией, отметив именно оперативность первичной реакции.
- Среднее время от получения запроса до предоставления первичной информации/ориентировочной ставки сократилось с 2−3 часов до 3−5 минут (улучшение более чем в 40 раз).
- Конверсия Запрос -> Заказ: процент первичных запросов, дошедших до этапа подтвержденного заказа, увеличился на 22%.
- Нагрузка на менеджеров и логистов по первичной обработке снизилась на 50%, что позволило им обрабатывать больше качественных запросов и уделять внимание развитию клиентов.
- Повысилась точность и полнота данных в CRM, улучшилась аналитика продаж.
Показательным был случай, когда крупный потенциальный клиент отправил запрос на сложную перевозку поздно вечером в пятницу сразу в 5 логистических компаний (об этом впоследствии менеджеру рассказал сам потенциальный клиент). Наш цифровой сотрудник мгновенно ответил, задал уточняющие вопросы и сообщил, что детальный расчет будет готов в понедельник утром в 11:00, зафиксировав все данные. Утром в понедельник менеджер уже имел готовый запрос. Как выяснилось позже, из пяти компаний только две ответили до понедельника (одна — автоответчиком, вторая — менеджером, но при обработке заявки возникла пауза до вторника), и клиент в итоге заключил договор с компанией, отметив именно оперативность первичной реакции.
Результаты: скорость, конверсия, эффективность
Изменился даже ритм работы. Раньше понедельник был самым тяжелым днем — нужно было разгрести вал запросов с выходных. Теперь цифровой сотрудник обрабатывал их в реальном времени, и к утру понедельника у специалистов уже были готовые задачи в CRM, отсортированные по приоритетности. Это позволило более равномерно распределить нагрузку и снизить уровень стресса в команде.
Какие возникали сложности при внедрении
- Интеграция с устаревшей базой:Изначально запросы приходили не только на сайт и почту, но и в личные мессенджеры менеджеров.Решение:Провели работу по централизации каналов — настроили переадресацию с рабочих мессенджеров в единую систему, обрабатываемую AI.
- Динамическое Ценообразование:AI не мог производить сложные расчеты ставок, которые зависят от множества динамических факторов (топливо, доступность транспорта, сезонность).Решение:Сфокусировали AI на квалификации запроса и предоставлении ориентировочных цен только по самым стабильным и типовым маршрутам, с четкой оговоркой о необходимости финального расчета специалистом. Основная ценность AI — в быстрой и точной подготовке запроса для человека.
Ключевые выводы и перспективы развития
- В логистике, где скорость решает многое, AI-агенты являются мощным инструментом для мгновенной обработки и квалификации запросов, освобождая людей для сложных задач.
- AI помогает превратить хаотичный поток запросов в структурированные данные в CRM, что улучшает качество расчетов и аналитики.
- Решение легко масштабируется при росте числа запросов без пропорционального увеличения штата.
- Человек + AI: оптимальный результат достигается при синергии AI (скорость, рутина, доступность 24/7) и человека (экспертиза, сложные расчеты, переговоры, построение отношений).
Для компании открываются возможности для дальнейшего развития: интеграция AI с TMS для более точных быстрых расчетов, использование AI для проактивного информирования клиентов о статусе груза, автоматизация запросов на складские услуги.
Устали терять клиентов из-за долгих расчетов? Узнайте, как цифровые сотрудники могут автоматизировать обработку запросов в вашей логистической компании.