Умный поисковик. Как в Mr. Doors внедрили цифровой справочник для сотрудников

Компания Mr. Doors работает на российском рынке с 1996 года, занимается производством корпусной и встроенной мебели на заказ. Федеральная розничная сеть включает более 160 точек продаж, в штате — 1800 человек.

Рассказываем, зачем в организации внедрили цифровое справочное решение для сотрудников и к каким результатам это привело.

Проблема

Для эффективной работы сотрудникам важно быстро получать актуальные данные: о продуктах, статусах заказов, требованиях проектных систем, стадиях производства, внутренних регламентах. Информация была разрознена по разным ресурсам и находилась в CRM-системе (от англ. customer relationship management — «управление взаимоотношениями с клиентами»), в продуктовом каталоге, инструкциях, базе знаний, переписке с коллегами. Менеджеры и дизайнеры тратили на поиск и согласование данных до 25% рабочего времени. Это снижало скорость взаимодействия с клиентами, а также увеличивало нагрузку на службу поддержки — обработка запроса могла занимать до одного рабочего дня.

Кроме того, неструктурированная информация о процессах осложняла адаптацию новых сотрудников — они выходили на стабильную продуктивность только через год.

Решение

В компании решили внедрить цифровое справочное решение, чтобы оптимизировать работу сотрудников и ускорить обслуживание клиентов.

Сервис объединяет данные из разных источников в одном интерфейсе и обеспечивает удобный и быстрый поиск информации. Пользоваться ИИ-ассистентом можно с компьютера и мобильных устройств. К нему подключены:

• внутренняя база знаний;
• продуктовые каталоги и справочники ассортимента;
• база данных со статусами заказов;
• действующие регламенты и инструкции.

Технологии

В основе решения — внутренняя интеллектуальная система компании, развёртывание — on-premise (на собственных серверах).

• Анализ естественного языка (natural language processing, NLP) для обработки запросов пользователей: можно задавать вопросы в свободной форме и получать структурированные ответы.
• Бэкенд: фреймворк LangСhain, библиотека Arise Phoenix, база данных Milvus, системы хранения MinIO, PostgreSQL.
• RAG (от англ. retrieval-augmented generation — «генерация с дополненной выборкой»): интеллектуальный поиск по структурированным и неструктурированным данным.
• MCP (от англ. model context protocol — «протокол контекста модели»): открытый стандарт для взаимодействия больших языковых моделей с внешними инструментами и источниками данных.

Сложности

Ключевой сложностью проекта стал большой объём разрозненных внутренних данных.

На начальном этапе система не всегда корректно интерпретировала числовые параметры ассортимента, выдавала неточные ответы. Чтобы повысить качество работы решения, провели аудит и актуализацию базы знаний, доработали механизмы обработки запросов, внедрили дополнительные валидаторы и подключили модули напрямую к первичным источникам данных.

Этапы работы

1. Май — июнь 2025 года. Анализ типовых запросов сотрудников. Создание серверной базы.
2. Июль — август 2025 года. Создание технологической базы. Подключение базы знаний, продуктовых каталогов.
3. Сентябрь 2025 года. Интеграция с внутренней базой данных (содержит информацию о клиентах, заказах, производстве, сервисе). Пилотный запуск на ограниченное количество сотрудников, тестирование, сбор обратной связи от пользователей.
4. Октябрь 2025 года. Доработка системы.
5. Ноябрь — декабрь 2025 года. Запуск сервиса в промышленную эксплуатацию, масштабирование на всю розничную сеть. Обучение сотрудников работе со справочником.

Результаты

Внедрение цифрового справочника позволило значительно ускорить поиск и качество выдаваемой клиентам информации, снизить нагрузку на службу поддержки и повысить устойчивость бизнес-процессов при масштабировании розничной сети.

• В 2 раза сократились затраты времени на рутинные процессы.
• До 5% повысилась производительность конструкторского и функциональных подразделений.
• На 10% ускорилось формирования дизайн-проекта.
• На 7% повысилась скорость сборки мебели.
• Значительно ускорилась адаптация новых сотрудников — они сами находят в базе инструкции, обучающие материалы, правила работы. Новички используют справочник на 37% чаще специалистов, которые давно работают в компании.
• Улучшилось качество клиентского сервиса: благодаря быстрому доступу к актуальным данным менеджеры допускают меньше ошибок, ожидается, что количество рекламаций снизится на 15%.

Следующие шаги

Компания планирует развивать справочное решение на основе обратной связи сотрудников, расширять набор подключённых знаний и дорабатывать сценарии использования сервиса.

Редакция СберПро

Автор

• Чтобы быть в курсе важных трендов и мнений ведущих экспертов, следите за нами в телеграм-канале. О развитии навыков управления, личностном росте пишем в «Дзене». Про технологии и развитие в IT — в блоге на VC.