Case Study: Jak firma logistyczna zaoszczędziła 40% kosztów dzięki voicebotom

Prezentujemy historię sukcesu naszego klienta z branży logistycznej, który dzięki wdrożeniu voicebotów AI zautomatyzował obsługę infolinii i znacząco obniżył koszty operacyjne.

O firmie

TransLog S.A. to średnia firma logistyczna z Warszawy, specjalizująca się w transporcie krajowym i międzynarodowym. Firma zatrudnia 150 pracowników i obsługuje około 500 klientów dziennie.

Wyzwania przed wdrożeniem

• Wysoki koszt infolinii - 12 konsultantów w trybie 24/7
• Długie czasy oczekiwania - średnio 4 minuty w szczycie
• Powtarzalne zapytania - 70% to pytania o status przesyłki
• Błędy ludzkie - nieprawidłowe przekazywanie informacji
• Rotacja personelu - wysokie koszty szkoleń nowych pracowników

Analiza potrzeb

Audit zapytań

Przeanalizowaliśmy 30,000 połączeń z ostatnich 3 miesięcy:

Typ zapytania	Odsetek	Czas obsługi
Status przesyłki	45%	2-3 min
Zmiana adresu	15%	4-5 min
Reklamacje	10%	8-12 min
Cennik	12%	3-4 min
Informacje ogólne	8%	2-3 min
Inne	10%	różny

Identyfikacja procesów do automatyzacji

Kandydaci do automatyzacji:

• ✅ Sprawdzanie statusu przesyłek
• ✅ Przekazywanie informacji o cenach
• ✅ Podstawowe informacje o firmie
• ✅ Proste zmiany w zamówieniach

Wymagające ludzkiej interwencji:

• ❌ Złożone reklamacje
• ❌ Negocjacje cen
• ❌ Problemy techniczne
• ❌ Sytuacje awaryjne

Implementacja voicebota

Faza 1: Projektowanie (miesiąc 1-2)

Mapowanie przepływów rozmów

• Główne ścieżki obsługi
• Punkty eskalacji do człowieka
• Integracje z systemami firma

Wybór technologii

• Platforma: Google Dialogflow CX
• Synteza mowy: Azure Cognitive Services
• Rozpoznawanie mowy: Google Speech-to-Text
• Integracja: REST API z systemem WMS

Faza 2: Budowa i testy (miesiąc 3-4)

Konfiguracja podstawowych intencji:

- sprawdz_przesylke
- zmien_adres
- info_cennik
- reklamacja
- kontakt_konsultant

Integracja z systemami:

• System WMS (Warehouse Management System)
• CRM
• Baza danych klientów
• System płatności

Testy wewnętrzne:

• 500 testowych rozmów
• Feedback od zespołu obsługi klienta
• Optymalizacja na podstawie wyników

Faza 3: Pilotaż (miesiąc 5)

Stopniowe wdrożenie:

• Tydzień 1: 20% ruchu na voicebot
• Tydzień 2: 40% ruchu na voicebot
• Tydzień 3: 60% ruchu na voicebot
• Tydzień 4: 80% ruchu na voicebot

Monitorowanie KPI:

• Skuteczność rozwiązania zapytań
• Satysfakcja klientów
• Czas obsługi
• Wskaźnik eskalacji

Wyniki po wdrożeniu

Metryki operacyjne (po 6 miesiącach)

Metryka	Przed	Po	Zmiana
Czas oczekiwania	4 min	0 sek	-100%
Koszt obsługi na połączenie	8,50 zł	1,20 zł	-86%
Automatyzacja zapytań	0%	75%	+75%
Dostępność	12h/7dni	24h/7dni	+100%
Zadowolenie klientów	7.2/10	8.8/10	+22%

Korzyści finansowe

Oszczędności roczne:

• Redukcja etatów: 8 stanowisk × 50,000 zł = 400,000 zł
• Mniejsza rotacja: oszczędność na rekrutacji = 30,000 zł
• Zwiększona produktywność: 50,000 zł
• Łączne oszczędności: 480,000 zł rocznie

Koszty wdrożenia:

• Licencje i infrastruktura: 80,000 zł
• Implementacja: 120,000 zł
• Szkolenia: 10,000 zł
• Łączne koszty: 210,000 zł

ROI po pierwszym roku: 128%

Korzyści jakościowe

Dla klientów:

• Natychmiastowa obsługa 24/7
• Spójne informacje
• Brak długich kolejek
• Szybki dostęp do statusu przesyłek

Dla firmy:

• Uwolnienie konsultantów do złożonych spraw
• Poprawa jakości obsługi
• Lepsze wykorzystanie danych
• Skalowalność rozwiązania

Wyzwania i rozwiązania

Problem 1: Oporność klientów

Wyzwanie: Starsi klienci niechętni do rozmowy z AI

Rozwiązanie:

• Opcja natychmiastowego przekierowania do człowieka
• Edukacja klientów o korzyściach
• Stopniowe przyzwyczajanie

Problem 2: Złożone zapytania

Wyzwanie: Bot nie radził sobie z niestandardowymi sytuacjami

Rozwiązanie:

• Szybka eskalacja do konsultanta
• Ciągłe uczenie modelu
• Regularne aktualizacje bazy wiedzy

Problem 3: Integracje systemowe

Wyzwanie: Problemy z łączeniem różnych systemów

Rozwiązanie:

• API middleware
• Współpraca z działem IT
• Etapowa integracja

Dalszy rozwój

Planowane ulepszenia (2024)

Rozszerzenie funkcjonalności:

• Obsługa zamówień przez telefon
• Integracja z e-commerce
• Analiza sentymentu klientów
• Proaktywne powiadomienia

Rozwój technologiczny:

• Wykorzystanie GPT dla naturalniejszych rozmów
• Analiza danych dla optymalizacji tras
• Personalizacja obsługi

Skalowanie na inne obszary

Planowane wdrożenia:

• Voicebot dla kierowców (komunikacja wewnętrzna)
• Chatbot na stronie internetowej
• Automatyzacja procesów magazynowych

Wnioski i rekomendacje

Kluczowe czynniki sukcesu

1. Dokładna analiza procesów przed wdrożeniem
2. Stopniowe wprowadzanie zmian
3. Ciągłe monitorowanie i optymalizacja
4. Szkolenie zespołu na nowych procesach
5. Backup plan na wypadek problemów

Rekomendacje dla innych firm

Kiedy warto wdrażać voiceboty:

• Duża liczba powtarzalnych zapytań (>50%)
• Wysokie koszty obsługi telefonicznej
• Problemy z dostępnością 24/7
• Chęć skalowania biznesu

Na co uważać:

• Nie automatyzuj wszystkiego na raz
• Zachowaj opcję kontaktu z człowiekiem
• Inwestuj w dobrej jakości rozpoznawanie mowy
• Przygotuj się na okres adaptacji

Podsumowanie

Wdrożenie voicebotów w TransLog S.A. to przykład na to, jak AI może realnie wpłynąć na efektywność biznesu. 40% redukcja kosztów przy jednoczesnej poprawie jakości obsługi to efekt, który przekonał zarząd do dalszych inwestycji w automatyzację.

Kluczem sukcesu było nie tylko wybór odpowiedniej technologii, ale przede wszystkim przemyślana strategia wdrożenia i ciągła optymalizacja rozwiązania na podstawie feedbacku od klientów i pracowników.