3 min read • Nov 18, 2025
Pred začetkom projekta so bila povpraševanja strank usmerjana prek približno 42 podmap v Outlooku in nadomestnih e-poštnih naslovov, razporejenih med kar 70 zaposlenih. Pregledovanje je bilo zamudno, podvojeno in netransparentno.
Zdaj povpraševanja prihajajo v centralne nabiralnike, kjer jih analizirajo štirje trenirani AI modeli, ki jih samodejno klasificirajo. Zahteve, kot so preklici, motnje v storitvah ali računi, se neposredno posredujejo odgovornim zaposlenim glede na njihovo usposobljenost (t. i. “skill-based routing”).
Microsoft Copilot dodatno podpira ekipo s povzetki primerov, predlaganimi odgovori in dostopom do notranje baze znanja. Jezik, ton in dolžina e-pošte se lahko prilagajajo po potrebi, vse pa je popolnoma integrirano v CRM okolje.
Ena ključnih inovacij je SAP integracija: podatki o pogodbah, računih in odčitkih števcev so dostopni neposredno v CRM. Ko je proces zaključen v SAP-u, se ustrezen CRM primer samodejno zaključi, kar omogoča tekočo in celovito uporabniško izkušnjo brez prekinitev v sistemu.
Zakaj je bilo uspešno: ljudje, struktura in znanje
Od samega začetka se je illwerke vkw zanašal na interno znanje in strateško razvijal svojo interno CRM ekipo. Model "train-the-trainer" (usposabljanje trenerjev) je omogočil redno deljenje znanja in dolgoročno uporabo sistema. Zastarele strukture so bile nadomeščene, podatki za učenje umetne inteligence stalno izboljševani, uvedene pa so bile tudi nove vloge – na primer trenerji za AI. Centralna baza znanja dodatno podpira učinkovitost in natančnost.
„Sistem je zaživel v ponedeljek. Po 30 minutah smo bili že produktivni. Šolski primer uspešne uvedbe.“
– Johannes Battlogg, vodja CRM, illwerke vkw
„Umetna inteligenca razume naše zahteve, kar našim sodelavcem v podpori končno omogoča, da se osredotočijo na tisto, kar je zares pomembno."
– Pascal Uebbing, vodja CRM projekta, illwerke vkw
Podjetje trenutno ocenjuje, v kolikšni meri bi lahko avtomatizirali tudi telefonski kanal. To vključuje preučevanje možnosti uporabe glasovnega bota za predhodno kvalifikacijo dohodnih klicev, zasnovano po obstoječem postopku razvrščanja e-pošte. Možna je tudi prihodnja uporaba agentov z umetno inteligenco za obravnavo enostavnih poizvedb.
Z avtomatizacijo, podprto z umetno inteligenco, lahko organizacije izboljšajo uporabniško izkušnjo, poenostavijo procese in hitreje odgovarjajo na povpraševanja – pri tem pa presežejo pričakovanja uporabnikov.
Naročite se na naše e-novice in najnovejše vsebine boste prejeli na vaš e-naslov.