Разработка AI-системы автоматического Follow-Up после обращения клиента
Follow-Up — проактивный контакт с клиентом после решения его проблемы. AI-система персонализирует и автоматизирует этот процесс: правильное сообщение, в правильный момент, по правильному каналу.
Когда и зачем делать Follow-Up
Типы Follow-Up:
- Подтверждение решения (24–48 часов): «Проблема с подключением устранена — всё работает?»
- Удовлетворённость (48–72 часа): CSAT-опрос с персонализированным контекстом
- Профилактика повторного обращения: если проблема системная — предупредить заранее
- Реактивация: клиент не пользовался сервисом 30+ дней → напоминание
Персонализация сообщения
Follow-Up без персонализации — шаблонный текст, который игнорируют. AI генерирует сообщение на основе конкретного диалога:
def generate_followup(ticket: Ticket, days_after: int) -> FollowUpMessage:
prompt = f"""Создай персонализированное follow-up сообщение.
Тикет: {ticket.subject}
Решение: {ticket.resolution}
Имя клиента: {ticket.customer_name}
Прошло дней: {days_after}
Требования: коротко (2–3 предложения), личное, с конкретной деталью из обращения."""
content = llm.generate(prompt)
channel = select_channel(ticket.customer) # email/SMS/push
return FollowUpMessage(content=content, channel=channel, scheduled_at=calculate_time())
Оптимальный тайминг
Follow-Up в неудачное время снижает конверсию. Правила:
- Не в выходные (B2B)
- Рабочее время клиента (учёт часового пояса)
- Не раньше 24 часов — дать время убедиться в решении
- Не позже 5 дней — пока обращение ещё свежо в памяти
Закрытый цикл
Follow-Up завершается: клиент подтверждает решение → тикет закрыт автоматически. Клиент сообщает о проблеме → автоматически создаётся тикет с пометкой «Повторное обращение» с высоким приоритетом.
Метрики: response rate follow-up (цель > 20%), CSAT score полученный, % проблем, выявленных через follow-up (которые иначе остались бы незамеченными).