1000+ обращений в сутки.
1 человек в поддержке.
Кейс автоматизации клиентской поддержки с использованием OCR и AI
Как сервис шеринга «Кашалот» автоматизировал поддержку пользователей через распознавание чеков и автоматический анализ сессии поездки.
Автоматизация поддержки клиентов в шеринге транспорта: обработка обращений, распознавание чеков, анализ поездки и принятие решений без оператора.
«В пике у нас было больше 1000 обращений в день. Мы не могли масштабировать поддержку людьми».
Как устроена автоматизация поддержки
От QR-кода до обращения в поддержку — за 6 шагов
QR → веб-интерфейс → СБП-оплата — без установки приложения
Проблемы клиентской поддержки до автоматизации
1000+ обращений в день
Лавинная нагрузка в пиковые часы
Ручная обработка
Каждое обращение разбирает оператор вручную
Невозможно понять сессию по QR
Один QR ≠ одна поездка. Нужна сложная связка данных
Клиенты идут подряд
Поездки следуют одна за другой — путаница, кто, когда и на чём ехал
Возвраты — вручную
Решение по компенсации принимает человек, без данных по сессии
Решение на базе OCR и AI
Определение устройства
По QR + контексту: где, когда, что использовалось
Запрос чека
Бот просит пользователя отправить чек об оплате
OCR распознавание
Система извлекает реквизиты платежа из чека
Связка сессии
По данным чека находит конкретную поездку
Анализ параметров
Скорость, маршрут, зона, батарея, статус устройства
Принятие решения
Возврат / ответ / отказ — без оператора
Реальный отчёт системы оператору: причина, параметры сессии, рекомендация
Ключевая механика автоматической обработки
Проверка чека
OCR извлекает реквизиты автоматически
Анализ сессии
Система сама находит поездку и читает её параметры
Решение
Возврат, ответ или отказ — без участия человека
Результаты внедрения
Кашалот шеринг — как это устроено
Видео о сервисе шеринга «Кашалот»
Влияние на бизнес
Можно масштабировать франшизу
Открытие новой точки не требует пропорционального роста поддержки
Не нужен рост команды
Объём обращений растёт — численность поддержки остаётся прежней
Поддержка ≠ bottleneck
Скорость обработки больше не зависит от занятости операторов
«Мы перестали думать о поддержке как о проблеме».
Распознавание чеков и автоматизация поддержки
Кейс автоматизации клиентской поддержки в шеринге транспорта: связка OCR чеков, анализа сессии поездки и Telegram-бота позволила обрабатывать более 1000 обращений в сутки силами одного человека.
Автоматизация поддержки клиентов позволяет сократить нагрузку на операторов, ускорить обработку обращений и снизить ошибки. В данном кейсе используется OCR-распознавание чеков, анализ сессии поездки и автоматическое принятие решений системой.
Связка Telegram-бота, OCR и аналитики поездок даёт возможность масштабировать франшизу шеринга без роста команды поддержки и сохранять качество ответа в режиме 24/7.