О клиенте
Группа компаний «ЕвроАзия» — объединение сервисных и дилерских центров коммерческой и специальной техники в Тюмени и Тюменской области. Компания обеспечивает полный цикл работ по ремонту и обслуживанию грузовой, дорожностроительной, пассажирской, складской техники и малотоннажного транспорта.
Проблема
В работе крупного автосервиса значительная часть информации появляется в свободной форме. Клиент описывает проблему своими словами, а механик после диагностики фиксирует технические замечания, используя профессиональный сленг, сокращения и технические формулировки.
После этого мастеру-приёмщику необходимо вручную:
- разобрать замечания механика;
- определить, что относится к первоначальной причине обращения, а что является дополнительным дефектом;
- подобрать необходимые работы и запчасти;
- проверить уже добавленные позиции в заказ-наряде;
- исключить задвоения;
- подготовить данные для расширения ремонта и коммерческого предложения.
При большом количестве одновременно обслуживаемых автомобилей такой процесс создаёт значительную ручную нагрузку и увеличивает время между дефектовкой и согласованием дополнительных работ с клиентом.
Наше решение
Мы разработали и внедрили интеллектуальную систему, которая получает исходную информацию из учётной системы автосервиса, анализирует её и формирует готовый структурированный результат для мастера-приёмщика.
1. Работа в привычной системе
Сотрудники продолжают работать в существующем интерфейсе CRM. Автоматизация подключается к текущему процессу обслуживания автомобиля и не требует отдельной программы.
2. Формирование необходимых работ
Система анализирует обращение клиента и дефектовку механика, понимает технические формулировки, сокращения и профессиональный сленг. На основе полученных данных формируется перечень подходящих работ.
3. Подбор запчастей и материалов
После определения работ система формирует связанные с ремонтом товарные позиции и необходимое количество. При этом учитываются доступные данные по номенклатуре и остаткам, а отсутствующие позиции можно использовать для последующего заказа.
4. Подготовка результата для мастера
На основе выявленных дефектов и рекомендаций система формирует понятный результат для дальнейшей работы с клиентом: что связано с первоначальным обращением, что выявлено дополнительно и какие работы необходимо согласовать.
5. Передача результата в рабочий процесс
После автоматической обработки результат возвращается в CRM и становится частью текущей сделки по автомобилю. Мастеру не нужно переносить информацию вручную между разными системами.
6. Контроль сотрудником
Система создаёт задачу ответственному сотруднику на подготовку
коммерческого предложения по дефектовке.
Если какие-либо позиции требуют проверки, окончательное
решение остаётся за специалистом - система не пытается
самостоятельно «додумать» неоднозначные данные.
Практический результат
Значительная часть подготовки расширения заказ-наряда была перенесена из ручного процесса в автоматизированный.
Теперь мастер-приёмщик получает структурированный результат, в котором уже определено:
- какие работы необходимо добавить;
- какие запчасти связаны с ремонтом;
- что относится к первоначальной причине обращения;
- что было дополнительно обнаружено при дефектовке;
- что является рекомендацией;
- какие позиции требуют ручной проверки.
Вместо последовательного разбора технических записей, поиска работ и проверки заказ-наряда сотрудник получает подготовленную основу для расширения ремонта и формирования коммерческого предложения.
Решение сокращает объём ручной обработки дефектовок и создаёт основу для следующего этапа автоматизации — формирования коммерческого предложения и согласования дополнительных работ с клиентом.