Alla case studies
Illustrativ case study · E-handel

Från brandsläckning till proaktiv kundvård.

En svensk e-handelskedja har kundärendetoppar under Q4. En agent som löser merparten av ärendena själv, utan att kännas robotisk, frigör personalen till mer värdeskapande kundvård.

~90%
Modellerad auto-löst
Modellerad tidsram

Modellerad införandetid: 8 till 12 veckor, gärna före högsäsong

Tänkt stack & integrationer
Ticketsystem (Zendesk eller likn.)E-handelsplattform (Shopify eller likn.)Sociala kanalerHandoff-orchestration
Problembild · 01

Vad som typiskt inte fungerar.

Utgångsläget för ett bolag i den här situationen.

I ett typiskt Q4 kan en e-handlare av den här storleken se 2 000 till 3 000 ärenden per dag. Svarstiden ligger ofta på över ett dygn i median, och kundtjänsten bränner ut på samma fem frågor om frakt, retur och lagerstatus. NPS faller. Personalen hinner inte med de kunder som faktiskt behöver mänsklig omsorg.

Uppdraget är inte att ersätta människor. Det är att sluta slösa deras tid på frågor som kan besvaras automatiskt.

Lösningsskiss · 02

Det vi skulle bygga.

Arkitektur, integrationer och hand-off mellan agent och människa.

En multi-channel agent som möter kunden där kunden är: chat, mail och sociala kanaler. Agenten slår upp orderstatus, lagerstatus, returvillkor och leveranstider live från e-handelsplattformen och fraktpartnern.

När agenten inte kan lösa lämnar den över till människa. Handoffen innehåller hela konversationen, kundens orderhistorik, och en sammanfattning av vad som redan försökts. Kunden behöver aldrig repetera sig.

  • En agent, flera kanaler: chat, mail, Facebook, Instagram
  • Live-koll mot e-handelsplattform för order och lager
  • Intelligent handoff med full kontext till människa
  • Realtids-kvalitetsmätning per konversation
  • Människan ägnar sig åt kundvård, inte repetition
Utbildningsmodell · 03

Hur teamet skulle ta över.

Hur teamet äger systemet efter go-live. Kalibrering, playbooks och rollskifte.

Kundtjänstpersonalen utbildas i att läsa agent-konversationer och felanmäla svar som inte håller måttet. Deras feedback går direkt in i modellens träning. Rollen kan flyttas från front-line till kvalitetsansvarig.

Ett möjligt utfall är att delar av teamet får en ny roll: proaktiv kundvård. De ringer upp kunder som agenten flaggat som missnöjda, innan kunden själv hör av sig.

Tänkta utfall · 04

Vad arkitekturen är designad att leverera.

Modellerade utfall. Siffrorna beskriver vad arkitekturen är designad att leverera.

~90%
Modellerad auto-löst
Minuter
Modellerad svarstid
Högre
Förväntad NPS

Arkitekturen är designad för att lösa merparten av kundärendena automatiskt. Median svarstid kan falla från timmar till minuter, och NPS förväntas stiga när tid och kvalitet förbättras parallellt. Personalen kan omplaceras till strategisk kundvård istället för att betas ned av återkommande frågor.

Illustrativt citat

I ett tänkt utfall flyttas kundtjänsten från brandsläckning till proaktiv kundvård, och teamet säger sig vara mer engagerat när de slipper repetition.

Hypotetisk Chief Customer Officer·Tänkt svensk e-handelskedja
Nästa · 05

Vidare till nästa case study.

Eller skriv upp er på waitlist så hör vi av oss när vi öppnar för de första pilotuppdragen.

Nästa case study · Energi

Fältteknikerna får en AI-assistent i fickan

Högre
Modellerade ärenden/dag
Läs case study
Intresserad av en pilot?

Skriv upp er på waitlist.

När vi öppnar för de första pilotuppdragen hör vi av oss till waitlisten först.

Nyhetsbrev

EU AI Act, sandbox-status och svensk AI-infrastruktur.

En sammanfattning ungefär en gång i månaden. Vad som förändrats i regelverket, vilka pilot-cases vi sett och vilka vendor-shifts som påverkar svenska bolag. Skickas av oss, inte av en automation som låtsas vara oss.

Uppgifterna används endast för nyhetsbrevet. Inga utskick utöver det utan separat samtycke. Avregistrera när som helst via länk i mailet.