Как Wazzup превратил базу знаний из 1100 статей в ИИ-помощника для поддержки

Wazzup — сервис для интеграции мессенджеров с CRM-системами. В поддержке компании работает более 50 человек, и с клиентами всегда общаются живые сотрудники.

Чтобы быстро отвечать на вопросы, команда опирается на большую внутреннюю базу знаний. За несколько лет она выросла примерно со 100 до 1100 статей — и вместе с этим появилась новая проблема: информация в базе была, но находить ее становилось все сложнее.

Как искали информацию раньше

В базе знаний Wazzup хранится не только информация о продукте, но и ответы на смежные вопросы клиентов. Если сотрудник обращается в отдел обучения с вопросом, который может повториться, команда создает новую статью или дополняет существующую.

До появления бота сотрудники первой линии либо искали ответ в Notion самостоятельно, либо обращались за помощью в отдел обучения. Если название статьи известно, поиск занимает немного времени, но в незнакомом вопросе может растянуться от 1–2 до 5 минут.

Одно из конкурентных преимуществ Wazzup — скорость поддержки. Цель команды — отвечать клиентам на каждый вопрос в течение 5 минут. Поэтому поиск информации в базе знаний нужно было упростить и автоматизировать.

Как настроили поиск с помощью ИИ

В Wazzup не стали переносить базу знаний или менять привычный рабочий процесс. Вместо этого поверх существующей базы в Notion добавили ИИ-бота на базе Wikibot.

Сотрудник задает вопрос в Telegram, а бот:

• находит релевантную информацию
• объясняет по шагам, что нужно сделать
• дает ссылку на статью в базе знаний
• показывает уверенность в ответе

При этом бот не отвечает клиенту самостоятельно. Последнее слово всегда остается за сотрудником: он может проверить источник, оценить, правильно ли бот понял вопрос, и только после этого сформулировать финальный ответ.

Такой подход в Wazzup выбрали сознательно.

Мы не хотим отбирать у людей возможность думать самим при формировании ответа

Первые результаты

После внедрения бота сотрудники стали находить нужную информацию в среднем за 30–40 секунд вместо 1–5 минут.

Одновременно примерно на 30% сократилось количество вопросов, с которыми сотрудники первой линии обращались в отдел обучения.

Сейчас на первой линии Wazzup работает 27 человек. Ботом пользуется примерно половина команды, чаще всего — новички. По мере роста грейда количество запросов снижается: опытные сотрудники уже знают базу и чаще находят нужные статьи самостоятельно.

Часть вопросов перестала доходить до второй линии

У бота появился и неожиданный сценарий. Во внешней базе Wazzup хранится API-документация, вопросы по которой раньше чаще передавали на вторую линию.

Во время тестирования команда обнаружила, что бот хорошо ориентируется в технической документации и может объяснить, что использовать, когда и почему. Теперь часть таких вопросов сотрудники первой линии разбирают самостоятельно, а их уровень понимания API, по наблюдениям Wazzup, вырос.

Почему стажерам не дают пользоваться ботом

Несмотря на пользу бота для новичков, во время стажировки доступ к нему специально ограничивают. Новые сотрудники сначала учатся самостоятельно искать информацию в базе знаний и только после выхода на линию начинают пользоваться ботом.

В Wazzup заметили, что иначе стажеры начинают отправлять боту любой вопрос и ждать готовый ответ вместо того, чтобы разбираться самостоятельно. Поэтому здесь ИИ не заменяет обучение, а подключается уже после него — как инструмент для повседневной работы.

Что изменилось в базе знаний

Чтобы бот лучше находил информацию, Wazzup пересмотрел структуру материалов, добавил теги, свойства и ключевые слова. Без внедрения ИИ эту работу, возможно, еще долго откладывали бы.

Сейчас база продолжает активно развиваться: команда вносит около 300–400 изменений в месяц — от небольших правок до новых статей. Так внедрение бота не только ускорило поиск, но и помогло улучшить саму систему хранения знаний.

Где бот ошибается

Изменения в базе помогают боту лучше ориентироваться в материалах, но полностью исключить ошибки невозможно. По оценке Wazzup, они случаются реже чем в 1% запросов и чаще всего связаны с тем, как написаны сами статьи.

Например, бот может путать WhatsApp и WhatsApp Business или Битрикс и открытые линии Битрикс. Для сотрудников это разные сущности, но если различия недостаточно четко описаны в базе, ИИ может интерпретировать их как одно и то же.

ИИ как помощник, а не замена сотруднику

В Wazzup не стали заменять существующие процессы или сотрудников на ИИ. Бот помогает быстрее находить нужные знания, а финальное решение всегда остается за человеком.

В результате команда быстрее работает с базой, реже обращается за помощью к отделу обучения и может самостоятельно разбирать часть более сложных вопросов. ИИ не заменяет экспертизу сотрудников, а помогает быстрее получить доступ к знаниям, которые уже есть внутри компании.