Как правильно измерить эффективность чат-бота?
Ключевые метрики (KPI) для оценки производительности бота: от удержания пользователей до коэффициента конверсии.
Проектируем и внедряем чат-ботов и AI-ассистентов, которые решают задачи вашего бизнеса, а не просто отвечают на вопросы.
Обсудить проект
Процесс разработки
Структурированный подход к созданию эффективных ботов, от идеи до поддержки.
01
Анализ и проектирование
Изучаем ваши цели, определяем ключевые функции и разрабатываем логику диалогов. Составляем техническое задание.
02
Разработка и интеграция
Пишем код, настраиваем платформу и подключаем бота к необходимым мессенджерам, CRM или другим системам.
03
Тестирование и обучение
Проверяем все сценарии работы, выявляем ошибки и обучаем AI-модели для повышения точности ответов.
04
Запуск и поддержка
Развертываем бота в рабочей среде. Осуществляем мониторинг, анализируем и вносим улучшения.
Стек технологий
Используем проверенные и современные инструменты для создания надежных и масштабируемых ботов.
Гибкий подход к инструментам
Мы не ограничиваемся одним фреймворком. Выбор технологий зависит от конкретной задачи: от скорости разработки на no-code платформах до гибкости кастомных решений на Python и интеграции с передовыми LLM.
- AI & NLU Платформы
- Языки и фреймворки
- Базы данных и API
Rasa
Dialogflow
Node.js
Telegram
WhatsApp
OpenAI
PostgreSQL
Примеры реализованных ботов
Несколько кейсов, демонстрирующих возможности наших решений в разных сферах.
E-commerce
Консультант для интернет-магазина
Бот помогает с выбором товара, отслеживанием заказа и отвечает на частые вопросы, снижая нагрузку на менеджеров.
HR
HR-ассистент для онбординга
Автоматизирует адаптацию новых сотрудников: предоставляет информацию, назначает встречи и собирает обратную связь.
Поддержка
Бот первой линии поддержки
Классифицирует обращения, решает типовые проблемы и передает сложные запросы соответствующим специалистам.
Последние статьи
Делимся идеями, новостями и техническими деталями из мира чат-ботов и искусственного интеллекта.
Rasa vs. Dialogflow: что выбрать для вашего проекта?
Сравнительный анализ двух популярных платформ для создания AI-ассистентов. Плюсы, минусы и сценарии использования.
Интеграция LLM в ботов: первые шаги с LangChain
Практическое руководство по подключению больших языковых моделей для создания более 'умных' и гибких диалоговых систем.
Давайте обсудим ваш проект
Заполните форму, и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня, чтобы уточнить детали и ответить на ваши вопросы.
Прямая связь
Если вы предпочитаете обсудить всё голосом или в почте, воспользуйтесь этими контактами.