Daily Effect: asystent AI w aplikacji mobilnej

Asystenta osadzonego w aplikacji razem z zapleczem do zarządzania wiedzą i mierzenia rozmów.

• Integracja - asystent Prose Captain dostępny w aplikacji mobilnej Daily Effect.
• Baza wiedzy - materiały klienta dostosowane do specyfiki produktu fitness: dieta, trening, funkcje aplikacji.
• Trzy poziomy informacji - wiedza z dokumentów, aktualne treści z systemu klienta i zanonimizowany kontekst użytkownika.
• Panel - zarządzanie wiedzą, trendy w pytaniach i ocena skuteczności odpowiedzi.
• Analityka - pomiar jakości i efektywności rozmów jako podstawa kolejnych usprawnień.

W aplikacji z aktywną społecznością najwięcej czasu obsługi pochłaniają pytania, które wracają regularnie: jak działa funkcja, gdzie coś znaleźć, jak zmienić subskrypcję, co zrobić przy błędzie.

Dla użytkownika liczy się szybkość odpowiedzi. Dla firmy liczy się spójność informacji i możliwość skalowania wsparcia bez powiększania zespołu. Drugim problemem był brak uporządkowanych danych o rozmowach.

Klient chciał wiedzieć nie tylko, ile jest zgłoszeń, ale też które tematy dominują i które odpowiedzi faktycznie rozwiązują problem.

Asystent odpowiada na podstawie źródeł dostarczonych przez firmę, zgodnie z tym, jak naprawdę działa produkt.

Podstawą jest baza wiedzy zbudowana z materiałów klienta. Druga warstwa to dynamiczne treści z systemu Daily Effect, dzięki którym asystent kieruje do aktualnych materiałów. Trzecia to zanonimizowany kontekst użytkownika, który pozwala dopasować odpowiedź do jego sytuacji bez sięgania po dane wrażliwe.

Panel dla zespołu

W panelu zespół Daily Effect zarządza wiedzą, obserwuje trendy w pytaniach, ocenia skuteczność odpowiedzi i ulepsza asystenta na podstawie realnych rozmów.

Przez ponad 6 miesięcy asystent obsłużył blisko 400 sesji i wygenerował blisko 2500 wiadomości bez udziału konsultanta.

Skuteczność rozwiązania problemu wyniosła 72,7%, czyli w większości przypadków użytkownik dostał satysfakcjonującą odpowiedź bez kontaktu z supportem. Ponad 80% interakcji miało neutralny lub pozytywny wydźwięk.

Najczęściej wracały tematy pomocy i obsługi aplikacji, pytania ogólne, zmiany subskrypcji i kwestie techniczne. To obszary, które w takich produktach najmocniej obciążają obsługę, a uporządkowane dane o nich pomagają decydować, co poprawić w aplikacji i w komunikacji.