Автодилерская сеть Stellantis &You UK подключила голосового ассистента на базе ElevenLabs к сервису Make, чтобы робот получал карточку клиента прямо во время разговора, и вышла на обработку двадцати тысяч звонков в месяц. Это позволило закрывать типовые вопросы водителей без ожидания на линии и сберегло компании двести тысяч фунтов в год на одном телефонном сценарии.
Когда вы звоните в автосервис, меньше всего хочется висеть на гудках. Человеку нужно простое действие: узнать статус ремонта машины, уточнить наличие деталей или записаться на замену масла. Если трубку никто не берет, клиент раздражается и уходит к конкурентам.
Живая приёмная не успевала за потоком
У британской сети Stellantis &You UK около тридцати дилерских центров и полторы тысячи сотрудников. Бизнес крупный, поток звонков плотный. До автоматизации каждый пропущенный вызов перенаправляли в общую виртуальную приёмную с живыми операторами.
Схема быстро упёрлась в ограничения. Живая команда работала только в обычные рабочие часы. Вечером и ранним утром звонки просто пропадали. К тому же операторы физически не знали деталей по каждому сервису. Клиент спрашивал про готовность мотора, а сотрудник мог лишь записать телефон и пообещать перезвонить.
Когда оператор на телефоне работает простым блокнотом для записи номеров, клиент теряет время, а бизнес упускает сделку.
Компания понимала: нанимать десятки новых сотрудников на ночные смены слишком накладно. Требовалось решение, которое подхватит звонки в любое время и сразу ответит на понятные вопросы водителей.
Голосовой бот без данных компании бесполезен
Кажется, что ответ очевиден: взять умную модель синтеза речи и поставить её на телефонную линию. В Stellantis &You UK выбрали платформу ElevenLabs и собрали на ней виртуального администратора.
Но красивый голос сам по себе проблему не решает. Если робот умеет лишь вежливо здороваться и цитировать общую справку с сайта, пользы от него мало. Водителю нужны точные ответы: готова ли его машина к выдаче и сколько стоит замена колодок прямо сейчас.
Чтобы голосовой ассистент стал полезным помощником, ему требуется доступ к реальным базам компании прямо посреди разговора. Собеседник назвал фамилию или номер авто — система должна мгновенно передать ассистенту историю заказов и статус машины.
Если вы хотите разбираться, как собирать таких ассистентов и связывать их с реальными сервисами, загляните в наш Telegram-канал Ковчег, подписывайтесь на зеркало в MAX и проходите практическое обучение Cursor, Make и AI.
Как Make кормит робота данными прямо на линии
Главным связующим звеном стала платформа Make. Именно она отвечает за то, чтобы голосовой агент получал нужные сведения в режиме реального времени. На звонке система не просто слушает собеседника, а параллельно передает свежие данные прямо по ходу диалога.
Перед запуском у команды было два серьезных опасения: справится ли связка с большим потоком одновременных звонков и насколько надежно поведёт себя робот в беседе. В автосервисе ошибки обходятся дорого.
Интеграция с Make закрыла эти страхи. Ассистент перестал быть глухим автоответчиком. Он получает контекст прямо во время беседы, понимает, с какой машиной обратился водитель, и отвечает без лишних пауз. Время решения вопросов сократилось, а точность выросла.
Make дает нам возможность быстро учиться, быстро проверять идеи, быстро ошибаться и оперативно доставлять готовые решения нашим пользователям.
Так цитата Дэвида Мейла, директора по трансформации Stellantis &You UK, передаёт суть подхода: команда может гибко менять сценарии и сразу видеть эффект на реальном потоке.
Двадцать тысяч звонков и ощутимая экономия
Итоги запуска впечатляют: голосовой помощник стабильно закрывает двадцать тысяч звонков в месяц. Робот берет трубку без пауз и закрывает стандартные вопросы, с которыми раньше не справлялась живая приёмная.
По информации Make, на этом одном сценарии сеть дилеров экономит около двухсот тысяч фунтов в год. Это факт конкретного проекта для тридцати центров и полутора тысяч сотрудников, а не обещание читателю, что любой первый бот принесет такую же выгоду.
Настоящая отдача начинается там, где автоматизация забирает рутину и освобождает людей для сложной работы.
Сотрудники дилерских центров перестали разрываться между телефонной трубкой и машинами в цеху. Рутину забрал алгоритм, а специалисты сосредоточились на сложном ремонте и личном общении с клиентами.
