Rivalry2

HTML Diff

0 added 0 removed

Original 2026-01-01

Modified 2026-03-10

1 <ul><li><a>Основные цели</a></li>

2 <li><a>Предпосылки проекта</a></li>

3 <li><a>Этапы</a></li>

4 <li><a>Логика работы на примере одного реализованного кейса</a></li>

5 <li><a>Результаты</a></li>

6 <li><a>Выводы</a></li>

7 </ul><p><em>Предлагаем вашему вниманию проектную работу <strong>Виктории Султановой</strong>, выпускницы курса "<a>Agile Project Manager. Basic</a>".</em></p>

8 <ol><li><strong>Email</strong>: v.sultanova@cian.ru</li>

9 <li><strong>Telegram</strong>: @Coffecola</li>

10 </ol><h2><strong>Основные цели</strong></h2>

11 <p>Были поставлены следующие цели:</p>

12 <ol><li>Улучшение SLA отдела.</li>

13 <li>Повышение доли и качества ответов бота.</li>

14 <li>Снижение нагрузки клиентского отдела (КС).</li>

15 </ol><h2><strong>Предпосылки проекта</strong></h2>

16 <p>Среди основных предпосылок - дальнейшая автоматизация процессов внутри КС.</p>

17 <p>В компании уже несколько лет работает бот, основанный на работе ML-модели, которая осуществляет разметку (определение тематики) обращений пользователей, а также микросервис (МКС), который после этого направляет заготовленный ответ-макрос пользователю.</p>

18 <p>В 3-м квартале 2023 года была проведена аналитика, которая показала, что все типовые обращения уже покрыты ответами бота и необходимо развивать процесс. Была поставлена амбициозная цель: увеличить долю покрытия ответов бота до 50 %.</p>

19 <p>В 4-м квартале 2023 года началась подготовка к проекту: </p>

20 <ol><li>Были выделены тематики, которые имеют типовые сценарии работы с обращением.</li>

21 <li>Описаны шаги проверки данных, которые осуществляет сотрудник в админке.</li>

22 <li>Создан МКС, который по API получает данные о состоянии пользователя на момент получения обращения.</li>

23 <li>Полученные данные направлялись внутренним комментарием в тикет в хелпдеск.</li>

24 <li>Проведена проверка качества подсказок, которая показала возможность передачи ответов боту.</li>

25 </ol><p>Начиная с 1 квартала 2024 года, началась реализация проекта "Автоответы" с проверкой данных в админке. </p>

26 <p>Команда проекта:</p>

27 <ol><li>Data Scientist.</li>

28 <li>Python-разработчик.</li>

29 <li>Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

30 <li>Тимлид.</li>

31 </ol><h2><strong>Этапы</strong></h2>

32 <p>Реализация проекта осуществлялась в несколько этапов:</p>

33 <ol><li>Сбор кейсов для автоматизации - Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

34 <li>Подготовка ТЗ по каждому кейсу - Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

35 <li>Выверка качества разметки обращений ML-моделью - Data Scientist, Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

36 <li>Декомпозиция ТЗ - Python-разработчик, Тимлид.</li>

37 <li>Сбор необходимых API у различных команд внутри компании, которые необходимы для получения данных о пользователе в зависимости от реализуемого кейса - Project-менеджер, Python-разработчик.</li>

38 <li>Создание МКС под реализуемые кейсы - Python-разработчик.</li>

39 <li>Написание макросов-ответов, которые будет направлять МКС - Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

40 <li>Запуск в тестовой среде - Python-разработчик.</li>

41 <li>Проверка качества отработки запросов - Project-менеджер/aka-эксперт.</li>

42 <li>Доработка при необходимости - Python-разработчик.</li>

43 <li>Раскатка - Python-разработчик.</li>

44 </ol><h2><strong>Логика работы на примере одного реализованного кейса</strong></h2>

45 <p>"Действия с объявлением" - темы:</p>

46 <ul><li>"Не завершил публикацию";</li>

47 <li>"Не мог разместить (уже активно)";</li>

48 <li>"Объявление уже публикуется";</li>

49 <li>"Задержка публикации (уже активно)".</li>

50 </ul><p>По всем этим темам мы получаем похожие обращения: не смог опубликовать; где мое объявление; я опубликовал объявление, но не вижу его.</p>

51 <ol><li>В тикет пришла ML-модель и проставила одну из этих тем, основываясь на текстовом содержании обращения.</li>

52 <li>После разметки в тикет приходит МКС, который проверяет данные о пользователе. А именно: было ли пользователем размещено объявление за последние сутки? Есть ли у пользователя черновик, который был создан за последние сутки?</li>

53 <li>На основании проверки из БД МКС выбирает необходимый ответ и отправляет пользователю.</li>

54 </ol><h2><strong>Результаты</strong></h2>

55 <p>На конец 2-го квартала 2024 года запущено 9 сценариев. </p>

56 <p>Мы видим рост метрик:</p>

57 <strong>Q1 2024</strong><strong>Q2 2024</strong><strong>Доля сложных автоответов</strong>1,78%⬆️3,51%<strong>Количество ответов</strong>1 679⬆️3 565<h2><strong>Выводы</strong></h2>

58 <p>Результаты проекта считаем успешными. Планируется дальнейшее развитие автоответов с проверкой данных клиента.</p>

59 <p>Планы на дальнейшее развитие:</p>

60 <ol><li>Создание UI, с помощью которого будет возможна простая настройка автоответов.</li>

61 <li>На текущий момент уже осуществляется сбор всех необходимых API, из которых мы будем получать данные и собирать их в отдельную базу данных.</li>

62 <li>Дальнейшее масштабирование автоответов.</li>

63 </ol>