Задача и причина
Задача: обеспечить стабильную обработку входящих звонков в ресторанах без увеличения штата и без потери качества сервиса.
Причина внедрения: для ресторанного бизнеса телефонный канал по-прежнему остается одним из ключевых. Через звонки гости бронируют столы, уточняют условия, делают заказы и решают вопросы, от которых напрямую зависит их дальнейшее взаимодействие с заведением.
При этом именно на этом этапе бизнес часто теряет часть обращений.
По данным исследования рынка, до 75% звонков в сегменте HoReCa остаются без ответа после пяти гудков. В 85% случаев пропущенные вызовы остаются без обратного контакта со стороны компании. Это означает, что значительная часть клиентского потока теряется еще до начала общения.
Причины носят не точечный, а системный характер. В пиковые часы сотрудники не успевают отвечать на все обращения. При параллельных вызовах часть звонков просто не обрабатывается. Дополнительно во многих заведениях отсутствует выстроенный процесс работы с телефонным каналом как с отдельной точкой клиентского сервиса.
В результате бизнес не только теряет часть запросов, но и не всегда видит масштаб этой проблемы.
Решение
Для снижения потерь была внедрена платформа голосовых ассистентов на базе ИИ — Кибер Гусли.
Решение построено на сочетании технологий распознавания речи, языковых моделей и синтеза голоса. Это позволяет системе автоматически принимать звонки, уточнять цель обращения, фиксировать данные и поддерживать непрерывную обработку входящего потока.
ИИ-ассистент отвечает без ожидания, помогает квалифицировать запрос и, если это необходимо, передает обращение дальше по процессу. За счет этого телефонный канал перестает зависеть только от загрузки персонала и ограничений по времени суток.
Этап 1. Автоматизация приема звонков
Цель первого этапа заключалась в том, чтобы сократить долю пропущенных обращений.
Система была подключена к входящей линии и взяла на себя первичную обработку звонков. Это позволило обеспечить отклик на обращения вне зависимости от пиков нагрузки, занятости сотрудников и количества параллельных вызовов.
Для HoReCa это особенно важно в часы максимального трафика, когда нагрузка на команду совпадает с самым высоким спросом со стороны клиентов.
Этап 2. Квалификация запросов
Следующим шагом стала структурированная обработка обращений.
ИИ-ассистент уточняет причину звонка — бронирование, заказ, консультация или другой запрос — и фиксирует необходимую информацию. Это снижает риск потери обращения внутри процесса и позволяет выстроить более понятную маршрутизацию.
По сути, звонок перестает быть хаотичным входящим потоком и превращается в управляемую единицу клиентского взаимодействия.
Этап 3. Интеграция в операционную модель
Отдельной задачей было не просто принять звонок, а встроить этот процесс в общую систему работы.
Все обращения начали фиксироваться и анализироваться. Это дало возможность отслеживать пропущенные вызовы, видеть узкие места в обработке и принимать решения не на уровне ощущений, а на основе конкретной картины входящего потока.
Для бизнеса это означает переход от реакции на отдельные инциденты к более системному управлению клиентскими коммуникациями.
Результаты внедрения
После внедрения компании зафиксировали заметные изменения в обработке звонков.
Снизилась доля пропущенных обращений. Увеличилось количество звонков, которые получили ответ и были корректно обработаны. Нагрузка на персонал стала более управляемой, а телефонный канал — более стабильным.
Кроме того, бизнес получил прозрачность. Стало возможно видеть не только количество входящих обращений, но и реальные точки потерь, которые раньше оставались вне контроля.
Результат
После внедрения решения компании зафиксировали изменения в ключевых показателях обработки звонков:
- доля пропущенных звонков снизилась с уровней до 75% до менее чем 5%;
- доля обработанных обращений выросла до уровня, близкого к полной;
- все входящие звонки стали фиксироваться и учитываться в системе;
- появилась возможность анализировать нагрузку по времени и корректировать процессы.
Дополнительно снизилась нагрузка на сотрудников в пиковые часы, поскольку первичный прием обращений перестал зависеть от доступности персонала.