Что мешало до старта
Диспетчер вручную сопоставляет заявки со свободными машинами и водителями по телефону и в блокноте
Расчёты с водителями (авансы на ГСМ, компенсации) ведутся в разрозненных ведомостях
Перерасход топлива на рейсе замечают постфактум, при сверке в конце месяца
Срок ТО или страховки всплывает внезапно, когда машина уже должна быть на маршруте
Собранная конфигурация платформы
Как ведётся внедрение
Проектный менеджер и аналитик разбирают, где на самом деле теряются заявки и время: по звонкам, переписке, Excel у конкретной команды.
Ключевые модули разворачивают на одной автобазе (парке) или направлении, чтобы проверить гипотезу на живых процессах, а не на бумаге.
Проджект-менеджер собирает обратную связь от диспетчеров и водителей и клиентов, донастраивает правила ИИ-агента и воронки под реальные формулировки и возражения.
Тиражирование на остальные точки или сотрудников с обучением команды и контрольными точками по метрикам.
Что берёт на себя ИИ
Эффект для команды и клиента
Диспетчер тратит время на исключения, а не на рутинное распределение
Перерасход и приписки в путевых листах видно на следующий день, а не через месяц
Водитель всегда знает, что делать дальше, не дозваниваясь до офиса
Машина не встанет на маршруте из-за просроченной страховки
Проверим эту логику на вашем бизнесе
Обсудим, что из сценария переносится один в один, а что стоит собрать под ваши процессы.
Ниша описана как демонстрация возможностей платформы PivotPoint. Хотите проверить эту логику на своём бизнесе, обсудим, что из этого переносится один в один, а что нужно строить под вас.
Частые вопросы
Насколько быстрее распределяется заявка на перевозку в системе?
В модельном сценарии распределение заявки по машине и водителю занимает около 2 минут вместо 20–30 минут ручного поиска по телефону. Заявки ведутся в воронке с привязкой к машине и водителю, а подбор предлагает ИИ-агент. Это иллюстрация ожидаемого эффекта, а не данные конкретного клиента.
Что берёт на себя ИИ в диспетчеризации транспортной компании?
ИИ-агент сопоставляет маршрут, грузоподъёмность и доступность водителей и машин и предлагает диспетчеру готовый вариант распределения вместо набора карточек для ручного перебора. Второй сценарий: сравнение расхода топлива на рейсе с нормой для этого маршрута и типа груза с подсветкой отклонений. В модельных показателях так подбирается около 80% рейсов.
Зачем водителю грузовика Telegram-бот в транспортной компании?
Через Telegram-бот водитель отмечает статус рейса, передаёт документы и геолокацию, поэтому не дозванивается до офиса, чтобы понять, что делать дальше. Диспетчер при этом видит ход рейса в системе, а не собирает его по звонкам. Бот входит в конфигурацию платформы вместе с воронкой заявок.
Как система контролирует перерасход топлива и учёт ГСМ?
ИИ сравнивает фактический расход топлива на рейсе с нормой для маршрута и типа груза, поэтому отклонение видно в течение суток, а не при сверке в конце месяца. Рядом ведутся расчёты с водителями: авансы и займы на ГСМ, а платежи сверяются по банковской выписке.
Как проходит внедрение системы в транспортной компании?
Внедрение идёт в четыре шага. Сначала аудит процессов: аналитик разбирает, где теряются заявки и время. Затем пилот на одной автобазе или направлении, донастройка правил ИИ-агента и воронок по обратной связи от диспетчеров и водителей и только после этого раскатка на всю сеть с обучением команды.
Это реальный клиент или модельный кейс транспортной компании?
Это модельный кейс: ниша и сценарий взяты, чтобы показать логику работы платформы, реального клиента за ним нет. Показатели: иллюстративная оценка, а не измеренный результат. При этом сам стек модулей уже работает в проде у агентства-разработчика, а на платформе собрано 7 отраслевых сценариев.
Ещё кейсы в категории «CRM и ERP»
Работы из этого кейса входят в услугу «IT-платформы» направления «Разработка».
Хотите такой же результат?
Оставьте контакты: бесплатно разберём вашу задачу, покажем цифры по вашей нише и предложим план работ. Без обязательств.
Перезвоним в течение 15 минут в рабочее время.