case studyautomatizacezákaznická podporaAI agent

Případová studie: Jak AI agent ušetřil 4 hodiny denně v zákaznické podpoře

Případová studie: Jak AI agent ušetřil 4 hodiny denně v zákaznické podpoře
· Karel · ~8 min čtení

Zákaznická podpora je srdcem každé úspěšné SaaS firmy, ale často se stává úzkým hrdlem růstu. Právě to zažil jeden evropský startup specializující se na workspace management software s více než 50 integracemi a zákazníky napříč pěti evropskými zeměmi.

Výzva: Přetížený support tým

Firma se potýkala s exponenciálně rostoucím počtem support ticketů. Každý den přišlo 30+ nových požadavků, které museli manuálně třídít a zpracovávat. Největší problém? Automatizace zákaznické podpory prakticky neexistovala.

Hlavní problémy:

  • Pomalé třídění ticketů - průměrně 15 minut na jeden ticket
  • Nekonzistentní klasifikace - různí agenti kategorizovali stejné problémy různě
  • Duplicitní práce - stejné problémy se řešily znovu a znovu
  • Vysoká chybovost - špatné zařazení priority způsobovalo eskalace
  • Vyčerpání týmu - CS agenti trávili víc času administrativou než řešením problémů

“Naši zákaznickou podporu jsme nevědomky přeměnili v administrativní centrum místo místa, kde řešíme skutečné problémy zákazníků,” vzpomíná vedoucí customer success.

Řešení: Inteligentní automatizace firmy

Po analýze různých možností se firma rozhodla implementovat AI agent pro zákaznickou podporu, který by automatizoval celý proces triage ticketů. Na rozdíl od tradičních chatbotů, tento přístup využíval pokročilého AI agenta schopného komplexního uvažování.

Technická architektura

Řešení postavili na Claude Code s MCP servery a zero-backend architekturou. AI agent přímo komunikuje s:

  • HubSpot API - pro načítání a aktualizaci ticketů
  • Flipper feature flags - kontrola verzí zákazníků
  • Playwright automation - reprodukce bugů v prohlížeči
  • 7 GitHub repozitářů - analýza kódu pro root cause
  • Jira API - vytváření bug reportů
  • Knowledge base - vyhledávání v support článcích

Jak automatizace zákaznické podpory funguje:

  1. Automatické načtení nových ticketů z HubSpotu
  2. Klasifikace typu: Bug, Configuration, Question, Feature Request, Billing, Noise
  3. Přiřazení priority: P1 (kritická) až P4 (nízká)
  4. Diagnostika problému pomocí feature flags a browser automation
  5. Root cause analýza v kódové bázi
  6. Generování návrhů řešení - odpověď zákazníkovi, Jira ticket, interní poznámka

Implementace: 3 týdny od nápadu k provozu

Nasazení proběhlo ve třech fázích:

Týden 1: Základní integrace

  • Napojení na HubSpot a Jira APIs
  • Vytvoření základní klasifikační logiky
  • Testování na historických datech

Týden 2: Pokročilá diagnostika

  • Implementace Playwright automatizace
  • Napojení na feature flag systém
  • Analýza kódových repozitářů

Týden 3: Optimalizace a produkce

  • Fine-tuning klasifikačních pravidel
  • Vytvoření šablon pro různé typy odpovědí
  • Spuštění v produkčním prostředí

“Nejpomalejší částí nebyla technická implementace, ale přesvědčení týmu, že AI agent helpdesk opravdu funguje,” říká CTO firmy.

Výsledky: Dramatické zlepšení efektivity

Po třech měsících provozu jsou výsledky automatizace jednoznačné:

Klíčové metriky:

  • 30+ ticketů denně zpracováno automaticky
  • Průměrný čas triage: snížen z 15 na 2 minuty
  • Úspora času: 4+ hodiny denně pro CS tým
  • Přesnost klasifikace: 92% správně zařazených ticketů
  • Rychlost první odpovědi: o 75% rychlejší

Kvalitativní dopady:

Pro zákazníky:

  • Rychlejší první odpověď
  • Konzistentnější kvalita podpory
  • Méně chyb v eskalaci
  • Proaktivní identifikace známých problémů

Pro tým:

  • Více času na složité problémy
  • Snížení repetitivní práce
  • Lepší work-life balance
  • Vyšší spokojenost s prací

Pro business:

  • Snížené provozní náklady
  • Vyšší NPS skóre
  • Rychlejší řešení bugů
  • Lepší data pro product development

Lekce a doporučení

Co fungovalo nejlépe:

  1. Zero-backend přístup - žádná custom infrastruktura k údržbě
  2. Postupná implementace - od jednoduchého ke složitému
  3. Zapojení týmu - CS agenti jako konzultanti, ne překážka
  4. Měření vše - data-driven optimalizace

Překážky a jejich řešení:

  • Nedůvěra týmu: Transparentní ukázky výsledků
  • False positive: Kontinuální ladění pravidel
  • Komplexnost: Postupná implementace funkcí
  • Integrace: Využití existujících APIs místo custom řešení

Budoucnost automatizace

Firma plánuje rozšířit automatizaci o:

  • Proaktivní monitoring pro prevenci problémů
  • Automatické vytváření knowledge base článků
  • Integraci s chat supportem pro okamžité odpovědi
  • Predictivní analýzu pro identifikaci problémových trendů

“AI agent nám nenahradil lidi, ale osvobodil je od robotické práce. Teď můžou řešit to, na čem opravdu záleží,” shrnuje CEO.

Chcete podobné výsledky?

Automatizace zákaznické podpory není sci-fi, ale realita dostupná již dnes. Pokud vás zajímá, jak by podobné řešení fungovalo ve vaší firmě, kontaktujte nás pro nezávaznou konzultaci.

Více o našich službách automatizace a aktuální cenik najdete na našem webu.