Кейс · Логистика · Клиентский сервис

AI-бот трекинга грузов в Telegram для FTL-перевозчика

AI-бот в Telegram отвечает клиентам на 70% вопросов «где груз?», снизив нагрузку на службу поддержки на 52%. Кейс FTL-перевозчика. ProAI2B.

Коротко

FTL-перевозчик федерального уровня получал 600+ звонков/день в службу поддержки, 40% — статусные запросы 'где мой груз?'. AI-бот в Telegram отвечает мгновенно, интегрирован с TMS и Wialon, обрабатывает 70% запросов без оператора.

Параметры

Параметры проекта

ОТРАСЛЬ

Логистика · Клиентский сервис

КЛИЕНТ

FTL-перевозчик с парком 800+ ТС

РЕГИОН

Россия + СНГ

СРОКИ

10 дней до пилота, 6 недель до промышленного запуска

КОМАНДА

2 инженера ProAI2B

Проблема

600+ звонков/день в поддержку, 40% — 'где груз / когда будет?'
Среднее время обработки оператора — 4.2 минуты на статусный запрос
Клиенты звонят по 3-5 раз за рейс, особенно при задержках
Невозможно дать точный прогноз прибытия вручную из-за пробок и форс-мажоров

Решение

Что мы построили

Telegram-бот с авторизацией по номеру договора
Отслеживание в реальном времени: позиция, скорость, прогноз прибытия
Диалоговый интерфейс: 'где мой груз №12345?', 'когда будет завтра доставка?'
Упреждающие уведомления: задержка >2ч → автоматическое сообщение клиенту с новым прогнозом и причиной
Эскалация: при негативе → передача оператору с полным контекстом
Уведомления по ключевым событиям (выехал, прибыл, разгружен)

Архитектура

Архитектура решения

Telegram Bot

aiogram + webhooks, авторизация по номеру договора.

Синхронизация с TMS

REST API к 1С:TMS для статусов и истории.

Телематика

Wialon API для позиции в реальном времени и скорости.

Прогноз времени прибытия

Модель машинного обучения + данные о пробках для прогноза доставки.

Диалоговый слой

GPT-4o-mini для запросов на естественном языке.

Сервис уведомлений

Фоновый процесс отслеживает аномалии и отправляет уведомления.

KPI

Результаты

−52%нагрузка на поддержку

70%запросов автоматизировано

12 сексреднее время ответа

92%Оценка диалогов с AI

+11NPS (от упреждающих уведомлений)

8,400активных пользователей / неделя

Хронология

Как разворачивали

Неделя 1

Анализ процессов

Анализ запросов в поддержку, сопоставление данных в TMS и Wialon.

Неделя 2

Пилот

Базовый бот + статусы + прогноз прибытия. Пилот на 50 клиентах.

Неделя 3–4

Живой диалог

Запросы на естественном языке, контекст диалога, логика эскалации.

Неделя 5

Упреждающие уведомления

Фоновый процесс: аномалии, уведомления.

Неделя 6

Промышленный запуск

Запуск на всех клиентов, обучение поддержки.

«Клиенты теперь видят, где их груз, в любую секунду. И самое главное — мы первыми сообщаем о задержке, а не они звонят с вопросом. Это полностью изменило восприятие сервиса.»

Директор по клиентскому сервису
FTL-перевозчик, 800+ ТС

FAQ

Технические вопросы

Как работает с разными TMS?

Архитектурно отделили коннекторный слой. Есть готовые коннекторы к 1С:TMS, Manhattan, Solvo. Свой разрабатываем за 1–2 недели.

Что если клиент пишет 'верните деньги'?

Анализ тональности + классификатор тем эскалируют такие диалоги мгновенно. AI не пытается решить претензии — только справочные вопросы.

Сколько стоит?

2 000 000 ₽ за 6 недель + ~72 000 ₽/мес на инфра/LLM. Окупаемость 2 месяца.

Готовы внедрить AI за 14–30 дней?

Бесплатный диагностический звонок: разберём ваш процесс, оценим потенциал автоматизации и посчитаем ROI под ваши данные.

Рассчитать ROI