Кейсы

Оптимизация анализа отзывов и репутации с помощью ИИ для компании по кредитному брокериджу

Два аналитика кредитного брокера подключили ИИ-бота к ежедневному мониторингу отзывов: разбор площадок теперь занимает 30 мин вместо 2 ч (-75 %), отчёт с инсайтами готов к утру, что ускоряет реакцию на негатив и укрепляет уникальное предложение; решение масштабируется без роста штата и делает репутационный анализ непрерывным.

Ежемесячная экономия
• трудозатраты: ≈ 66 чел-ч
• экономия: ≈ 17 400 руб.
(26 400 руб. брутто – 9 000 руб. инфраструктура)
Клиент:
Компания, предоставляющая услуги кредитного брокериджа по ипотечным и бизнес-кредитам.
Задачи:
  1. Выработать выгодное маркетинговое предложение для клиентов.
  2. Проанализировать отзывы о деятельности компании и конкурентов для улучшения репутации.
  3. Оптимизировать процесс сбора и анализа отзывов с профильных платформ.
Исходная ситуация:
  • Анализ отзывов проводился вручную аналитиком компании или внешним специалистом.
  • Процесс включал копирование текстов отзывов, поиск ключевых слов, выявление проблем.
  • Анализ занимал от 1 недели до 2 месяцев в зависимости от объема данных.
  • Стоимость ручного анализа - около 100 тыс. руб. (зарплата аналитика + инфраструктура).
Внедренное ИИ-решение:
  1. Разработка алгоритма на основе нейросетей для автоматизации сбора и анализа отзывов.
  2. Создание промптов для решения маркетинговых задач и выявления проблем в отзывах.
  3. Тестирование и доработка решения с учетом обратной связи от сотрудников компании.
  4. Интеграция ИИ-алгоритма в чат-бот на отдельной веб-странице для удобства использования.
  5. Реализация автоматического поиска и анализа отзывов по ссылкам, предоставленным аналитиком.
  6. Разработка критериев для оценки репрезентативности отзывов и выявления ботов.
Результаты:
  • Время анализа отзывов сократилось до 1-3 дней вместо 1-8 недель.
  • Затраты на анализ снизились за счет автоматизации и экономии времени сотрудников.
  • Повысилась скорость и частота получения инсайтов для улучшения маркетинга и репутации.
  • Сотрудники компании смогли сфокусироваться на выработке решений вместо рутинных задач.
  • Чат-бот автоматически генерирует отчет по результатам анализа в заданном формате.
Выводы:
Внедрение ИИ-решения для анализа отзывов позволило компании по кредитному брокериджу сократить время получения инсайтов в 5-10 раз, снизить затраты на аналитику, быстрее реагировать на обратную связь клиентов. Автоматизация рутинных процессов высвободила ресурсы сотрудников для более продуктивной работы над улучшением маркетинговой стратегии и репутации компании на рынке.
Готовы научиться управлять ИИ, создавать помощников под свои задачи и выйти в высшую лигу?
Присоединяйтесь к программе «Рутина OFF» для предпринимателей, управленцев и экспертов!
Детали и условия участия в программе по ссылке https://aistrata.tech/ailevelup
2024-08-15 09:42 Разработка решений