Cum a redus Salus Controls România cu 60% întrebările fără răspuns
Salus Controls România are în catalog peste o mie de termostate, controlere de încălzire și dispozitive conectate. Multe au coduri aproape identice. Asistentul virtual răspundea despre alt produs, iar în peste o treime din conversații spunea clientului că nu găsește niciun răspuns. Svennis a găsit cauza, a reparat stratul de căutare și a mutat motorul pe Claude. După o lună de trafic real, rata aceea a scăzut cu 60%.
Pe scurt
Sally este asistentul virtual care răspunde la întrebări despre produse pe site-ul Salus Controls România, în română, la orice oră. Răspundea, dar de prea multe ori despre altceva. Un client care alesese un termostat SQ610RF primea procedura altui model, iar alți clienți aflau că manualul nu există, deși manualul era publicat și indexat.
Împreună cu Svennis Cloud Solutions, Salus a reconstruit Sally pe infrastructură dedicată, cu Claude ca motor conversațional. Nu a fost doar o schimbare de model. Svennis a analizat stratul de căutare, a găsit că doar 57% din baza de cunoștințe avea un cod de produs utilizabil, a reparat etichetarea pe tot conținutul și a restrâns fiecare căutare la produsul clientului.
mai puține conversații încheiate cu „nu am găsit un răspuns”, măsurat în primele 30 de zile în producție
precizia căutării, pe un set de cincizeci de întrebări în română
din conversații se închid fără să ajungă la un agent
Ce s-a întâmplat, de fapt, în producție
Testul cinstit este ce au trăit clienții după aceea, așa că rezultatul a fost măsurat pe conversațiile reale, nu estimat. Primele 30 de zile pe sistemul nou, față de cele 30 de zile dinainte:
| Înainte | După | |
|---|---|---|
| Conversații | 250 | 307 |
| Încheiate cu „nu am găsit un răspuns” | 89 | 44 |
| Rata de eșec | 35,6% | 14,3% |
| Întrebări per conversație | 3,22 | 3,24 |
Este o scădere de 60% a ponderii clienților care veneau la Sally și plecau fără răspuns. August, prima lună calendaristică întreagă pe sistemul nou, s-a închis la 13,9%, față de un nivel care oscilase între 34% și 45% din aprilie până în iunie.
Două detalii contează ca să citești corect cifrele. Volumul de conversații a crescut între cele două perioade, nu a scăzut, deci nu e vorba de trafic mai puțin sau mai ușor. Iar numărul de întrebări per conversație a rămas la fel, deci nici clienții nu renunță mai devreme.
O precizare, spusă direct: reparația căutării și schimbarea motorului au ajuns în producție la mai puțin de 48 de ore distanță, iar datele nu separă contribuția fiecăreia. Rezultatul aparține întregului program, nu doar schimbării de model.
Problema
Sally răspundea, dar de prea multe ori despre altceva. Sub asta stăteau trei probleme:
Codurile Salus sunt alfanumerice și foarte apropiate: RT510, RT510RF, RT510TX, SQ610, SQ610RF. Pentru o căutare semantică sunt practic vecine. O întrebare generală întorcea rezultate din șase produse deodată.
Doar 57% din conținutul indexat avea un cod de produs. Lipsa lovea cel mai tare manualele PDF, adică exact ce caută un client tehnic. Iar unde existau coduri, ele erau scrise inconsecvent: același produs apărea în cinci forme diferite.
Pentru că nimic nu restrângea căutarea la produsul clientului, manualul corect rămânea sub prag și nu ajungea la asistent. Separat, aproximativ 9% din baza de cunoștințe publicată în română nu era indexată deloc.
Rezultatul era un asistent în care clienții nu puteau avea încredere deplină. Într-o categorie unde o instrucțiune greșită de cablare nu este o eroare minoră.
Soluția
Svennis a preluat tot sistemul: infrastructura, stratul de căutare, motorul conversațional, partea de conformitate și dashboardul de management.
Munca a început cu un diagnostic, nu cu o rescriere. Svennis a reprodus reclamațiile clienților pe indexul de căutare live, a arătat că motivul bănuit de toată lumea nu era de fapt cauza și a găsit cauza reală: asistentul primea la fiecare căutare un amestec de produse, pentru că nimic nu lega căutarea de produsul ales de client.
Reparația a avut trei părți. Fiecare articol și fiecare manual atașat a fost comparat cu nomenclatorul complet de produse Salus și marcat cu codurile pe care le descrie efectiv. Acoperirea a urcat de la 57% la 98,5%, iar manualele atașate moștenesc codurile articolului părinte. Apoi căutarea a fost restrânsă la produsul clientului, dedus din conversație, cu o rezervă intenționată ca întrebările generale să nu fie sufocate. La final a fost reparat și fluxul de indexare, ca articolele noi să fie marcate corect din prima și ca articolele scurte să nu mai fie sărite în tăcere.
De ce Claude
Trecerea la Claude a fost testată, nu presupusă. Svennis a construit un benchmark de 68 de cazuri din conversații reale Salus și a trecut ambele motoare prin el, cu același set de teste și același evaluator.
În cazurile care se terminau înainte cu „nu am găsit”, Claude a recuperat mai multe decât celălalt motor.
Când un client cere un ghid de instalare, un manual de utilizare sau o schemă electrică, Claude scoate documentul corect, nu unul plauzibil de alături.
Sally consiliază și trimite la documente. Nu inventează o procedură, un tichet sau un status și răspunde în română indiferent cum este formulată întrebarea.
Claude lucrează și în spate
Claude nu doar răspunde clienților. Rulează două analize lunare care fac asistentul mai bun fără ca cineva să scrie cod nou.
În fiecare lună Claude citește toate conversațiile Sally, le separă pe cele nerezolvate și verifică fiecare caz în toată baza de cunoștințe, ca să stabilească dacă răspunsul chiar lipsește. La prima rulare, pe aproximativ o mie de conversații, Claude a găsit în jur de 20 de goluri reale de conținut, care acopereau circa 88 de conversații cu clienți.
În aceeași trecere, Claude raportează și problema inversă: întrebări unde răspunsul exista deja, dar Sally nu l-a scos, și numește articolul care ar fi trebuit folosit. Este o buclă lunară prin care asistentul devine mai bun la găsirea propriului conținut, fără să fie nevoie de conținut nou.
Ambele analize ajung într-un dashboard de management construit pentru Salus, cu vedere pe toate lunile, detaliu pe fiecare lună și export. Echipa vede exact unde merită să investească efortul de conținut.
Conform din construcție
Sally vorbește cu consumatori din România, așa că asistentul a fost construit de la început pe cerințele europene și românești, nu adaptat ulterior.
Sally se prezintă fiecărui client ca asistent virtual automatizat, înainte să înceapă conversația.
CNP-ul, IBAN-ul, adresa de email și numărul de telefon scrise de client în text liber sunt detectate și mascate înainte ca discuția să fie stocată sau trimisă către model.
Conversațiile se șterg automat după 18 luni, iar discuția unui anumit client poate fi exportată sau ștearsă definitiv, la cerere.
Datele din conversații sunt păstrate în UE. Sally rămâne consultativ: poate propune deschiderea unui tichet, dar nu ia nicio decizie de garanție, retur sau credit.
Cum funcționează
Un widget de chat pe site-ul Salus Controls România, care răspunde în română la orice oră, fără cont și fără autentificare.
Claude Sonnet 5, prin platforma Anthropic, decide cum tratează fiecare întrebare și din ce document răspunde.
Căutare semantică peste câteva sute de articole, manuale și scheme electrice publicate, restrânsă la produsul clientului, cu rezervă pentru întrebările generale.
Fiecare articol și fiecare atașament poartă codurile de produs pe care le descrie. Fluxul de indexare le menține actualizate, fără reparații manuale.
Infrastructură Svennis dedicată: găzduire pe Google Cloud, Neon Postgres administrat în UE, Elasticsearch pentru căutare.
Rezultatul
Aproximativ două treimi din conversații se închid fără escaladare, pe trafic real din România.
Precizia căutării a urcat de la 52% la 87%, măsurată ca proporția documentelor relevante din primele cinci rezultate, pe un set de cincizeci de întrebări în română.
Acoperirea pe produs a urcat de la 57% la 98,5%, iar 1.508 secțiuni de manuale și atașamente au moștenit codurile articolului părinte.
Aproximativ 9% din baza de cunoștințe publicată în română era invizibilă pentru asistent și este acum indexată, inclusiv scheme electrice și articole de compatibilitate pe care clienții chiar le cer.
O conversație care eșuase înainte, o întrebare de asociere SQ610RF la care se răspunsese cu procedura altui produs, întoarce acum pașii corecți, cu sursele corecte.
9.127 de conversații în română în cele douăsprezece luni până în iulie 2026, din 36.467 în toate cele șase regiuni europene.
Ce urmează
România este locul unde platforma a fost gândită, construită și dovedită. Salus rulează Sally în șase regiuni europene, iar aceeași arhitectură, același strat de conformitate și aceleași analize lunare cu Claude se extind și către celelalte.
Despre Salus Controls România
Salus Controls România este ramura românească a Salus Controls, producător de automatizări pentru încălzire, termostate, sisteme de încălzire în pardoseală, gateway-uri și dispozitive smart home conectate. Gama depășește o mie de coduri distincte, vândute către instalatori și către proprietari de locuințe, și este susținută de o bază de cunoștințe în română cu câteva sute de articole, manuale și scheme electrice publicate.
Despre Svennis
Svennis Cloud Solutions proiectează și livrează sisteme de business asistate de AI, construite pe Claude, și parcurge în prezent procesul de onboarding în Claude Partner Network, programul de parteneri al Anthropic.
Pentru Salus Controls România, Svennis a livrat întreaga platformă Sally: infrastructura, experiența de chat, stratul de căutare și indexare, integrarea cu Claude, partea de conformitate cu Regulamentul AI și GDPR și dashboardul de management, de la diagnostic până la producție și suport continuu.
Te întrebi ce ar găsi un asistent ca ăsta în propria ta bază de cunoștințe?
Descrie-ți afacerea într-o frază, iar Mirror îți arată unde poate fi aplicat AI-ul cu cel mai mare câștig. Fără formular, fără discuție de vânzare.