SmartFlow SLA

Title

SmartFlow SLA

Context

Компанія , яка займається розрахунком кошторисів та монтажем систем утеплення будинків у Київській області. Вхідний потік заявок та скарг надходить через email, веб-форми та месенджери. Обробкою займалися менеджери вручну, що створювало затримки.

Problem

Через людський фактор критичні повідомлення (наприклад, простої монтажних бригад на об'єктах чи скарги великих клієнтів) губилися в загальній масі листів або оброблялися із затримкою у кілька годин. Це призводило до фінансових втрат через простої будівельників, штрафи та зниження лояльності гарячих лідів

Solution

Розроблено та впроваджено інтелектуальний конвеєр на базі n8n та OpenAI (модель gpt-4o-mini). Система автоматично перевіряє пошту кожну хвилину, витягує контекст тікета, класифікує його за 5 категоріями (sales, tech, billing, support, spam) та присвоює рівень пріоритету (P1–P4) з точним розрахунком хвилин для SLA. Паралельно працює SLA-watcher, який кожні 5 хвилин моніторить базу даних і автоматично запускає 3-рівневий ланцюжок ескалації у разі прострочення відповіді менеджером.

Process

• Інтелектуальна класифікація та оцінка ризиків (Prompt Engineering): Реалізовано ШІ-оцінку вхідних звернень з використанням техніки Chain of Thought. Модель аналізує контекст, виявляє критичні маркери (наприклад, простій бригади на об'єкті) та жорстко присвоює пріоритет (P1–P4). Використання JSON Schema гарантує стабільний структурований вивід даних для подальшої маршрутизації.
• Архітектура контролю виконання (SLA Watcher): Побудовано автономний фоновий процес, який кожні 5 хвилин моніторить базу даних на предмет порушення термінів відповіді менеджером. Якщо час на опрацювання (SLA) вичерпано, система автоматично змінює статус тікета.
• Логіка ескалації (Escalation Matrix): Впроваджено 3-рівневий ланцюжок сповіщень через Slack API. Система ескалює прострочений тікет: від первинного нагадування виконавцю до прямого повідомлення керівнику (для критичних P1-звернень), гарантуючи, що жодна скарга не залишиться поза увагою.

Results

Швидкість реакції на P1-тікети: Знизилась із 3.5 години до менше ніж 2 хвилин (автоматичне виявлення та пінг у Slack).

Економія часу: Операційний менеджер звільнений від рутинного сортування пошти та ручного призначення завдань (заощаджено близько 12 годин робочого часу на тиждень).

Фільтрація спаму: 100% інформаційного шуму та спаму автоматично відсікається на рівні AI-класифікатора і не відволікає команду.

Tech Stack

n8n (Cloud/Self-hosted), OpenAI API (GPT-4o-mini, Structured Output), Google Workspace (Gmail, Google Sheets), Slack API

Screenshots/Workflow

Workflow 1: AI Ticket Routing

Автоматично приймає, класифікує та логує вхідні тікети в режимі реального часу, миттєво сповіщаючи відповідального менеджера.

Screenshot_50.png