05. Пользователи и сценарии¶

Навигация: Назад: Требования | Далее: Архитектура

Оглавление¶

Введение
Персоны пользователей
Карта пользовательского пути
CJM по каналам
Основные сценарии использования
Метрики успеха продукта

Введение¶

Раздел описывает пользовательские сегменты SmartSupport, их задачи и боли, путь взаимодействия с системой, канальные сценарии, ключевые паттерны использования и метрики, определяющие ценность платформы.

Персоны пользователей¶

Гражданин / Клиент
Цель: быстрый, понятный и конкретный ответ на вопрос или жалобу.
Боли: длительное ожидание, сложные регламенты, необходимость обращаться в несколько служб.
Что даёт SmartSupport: моментальные автоответы ИИ; привычные каналы (Max, Telegram, VK, сайт); автоматическая фиксация и прозрачный статус.
Оператор
Цель: обрабатывать сложные обращения и контролировать работу ИИ.
Боли: высокая нагрузка, множество каналов, ручные ответы, отсутствие подсказок.
Что даёт SmartSupport: единое окно, подсказки ИИ, автоматическое уточнение данных, оператор подключается только к сложным кейсам.
Администратор
Цель: настраивать платформу, каналы и доступы.
Боли: сложные конфигурации, слабый контроль ИИ, ручная настройка ролей.
Что даёт SmartSupport: панель администрирования, управление каналами и агентами, настройка БЗ и RAG, ролевой доступ.
Аналитик
Цель: видеть проблемы граждан и качество работы служб.
Боли: разрозненные данные, сложный анализ, отсутствие прогнозов.
Что даёт SmartSupport: тепловые карты, динамика обращений, индекс социальной напряжённости, данные Social Monitoring.
Руководитель
Цель: понимать реальные проблемы на территории и качество работы органов.
Боли: нет оперативной информации, позднее реагирование на кризисы.
Что даёт SmartSupport: отчёты, аналитические панели, прогнозы, уведомления о критических ситуациях.
Составитель базы знаний (Knowledge Manager)
Цель: поддерживать актуальность базы знаний.
Боли: хаос в документах, ручное обновление.
Что даёт SmartSupport: удобный редактор, ИИ-черновики статей, предложения по улучшению, автоматическое извлечение знаний из обращений.

Карта пользовательского пути¶

Возникновение потребности: проблема, вопрос, жалоба, запрос информации.
Выбор канала: Max, Telegram, VK, сайт/форма, email, либо выявление проблемы через Social Monitoring.
Приём и регистрация: автоматическое получение сообщения, создание карточки, определение темы, уточняющие вопросы, проверка дубликатов, запуск мультиагентной обработки.
Автоматическая обработка ИИ: классификация, извлечение адреса/дат/деталей, уточнения, суммаризация, оценка критичности, формирование задач и черновика ответа.
Контроль оператором (по необходимости): подключается при нестандартных, критических или конфликтных кейсах, либо при низкой уверенности ИИ.
Ответ гражданину: автоматически или после проверки оператором.
Задача исполнителям: создание задачи, SLA, контроль выполнения, напоминания.
Закрытие и аналитика: обновление статуса, уведомление гражданина, сбор данных для аналитики и БЗ.

CJM по каналам¶

Max¶

Сообщение в Max.
Приём и классификация.
ИИ уточняет адрес/детали/фото.
Создание задачи и ответа.
Доставка ответа, отслеживание выполнения.
Особенность: главный канал РФ, акцент на скорость и адаптивность.

Telegram¶

Сообщение боту.
Классификация обращения.
ИИ предлагает решение.
При необходимости проверяет оператор.
Ответ пользователю и закрытие карточки.

VK¶

Сообщение в группу/виджет.
Автоматическая регистрация.
ИИ уточняет данные и формирует ответ.
Ответ уходит в ЛС.
Обращение попадает в аналитику.

Веб-форма¶

Заполнение формы, проверка обязательных полей.
Создание карточки.
Суммаризация и классификация ИИ.
Формирование ответа и задачи исполнителям.
Ответ на email или в ЛК.

Monitoring Agent наблюдает за группами.
Выявляет волну обсуждений и темы.
Создаёт карточку события.
Рекомендует реакцию.
Оператор/ИИ вступает в диалог или фиксирует проблему.
Руководитель получает отчёт.

Основные сценарии использования¶

Типовой запрос (автоответ)
Пример: «Какие документы нужны для субсидии?»
ИИ извлекает вопрос, находит статью в БЗ, формирует ответ, отправляет и обновляет статистику. Оператор не участвует.
Проблема инфраструктуры
Пример: «На улице Лесной нет освещения два дня».
ИИ классифицирует → ЖКХ/Освещение; уточняет адрес/масштаб; проверяет дубликаты; формирует задачу и ответ; отправляет уведомление; отслеживает выполнение; закрывает карточку. Оператор нужен, если уверенность <85%.
Жалоба с доказательствами (фото/видео)
ИИ распознаёт объект на фото, связывает с категорией ЖКХ/Дороги, уточняет координаты, формирует задачу, готовит ответ, регулирует SLA.
Обращение по 59-ФЗ
ИИ определяет принадлежность к 59-ФЗ, создаёт карточку со сроками и форматом, формирует ответ-уведомление, назначает ответственного, контролирует сроки, напоминает при задержках.
Массовая проблема (Social Monitoring)
Monitoring Agent фиксирует волну (например, 300 сообщений/час о мусоре), суммаризирует, создаёт карточку инцидента, информирует ответственных, рекомендует вступить в диалог, формирует отчёт руководителю.
Обучение базы знаний через диалог ИИ
После нестандартного кейса ИИ создаёт черновик статьи, предлагает Knowledge Manager’у, после утверждения БЗ обновляется.

Метрики успеха продукта¶

North Star Metric: доля обращений, полностью обработанных автоматически ИИ (без участия оператора).

Вторичные метрики - Для граждан: среднее время до ответа; доля вопросов, решённых с первого сообщения; удовлетворённость (CSAT/NPS).
- Для операторов: число автоматизированных задач; снижение ручной работы; время обработки обращений.
- Для аналитиков: качество данных; доля обращений с корректной категоризацией; скорость выявления массовых проблем.
- Для руководителей: индекс социальной напряжённости; число предотвращённых инцидентов; доля критических обращений, обработанных вовремя.
- Для Knowledge Managers: актуальность БЗ; число статей, созданных ИИ; число повторяющихся вопросов.