<aside>
🎫
Кейс: AI-система автоматичної маршрутизації звернень та контролю SLA для інтернет-магазину товарів для дому HouseBox — два пов'язані воркфлоу на n8n
</aside>
1) Context 🏙️
- Ніша: e-commerce — інтернет-магазин товарів для дому
- Обсяг: ~900 звернень/міс. через Telegram, E-mail і телефон
- Команда: 3 менеджери підтримки; бюджет на підтримку ~$2,500/міс
- Процес: усі звернення падали в загальну поштову скриньку, менеджери сортували їх вручну зверху вниз
- Що робили руками: читали кожен лист, визначали тему, пріоритет, кому передати; вручну стежили за тим, щоб ніхто не загубився
2) Problem ⚠️
- Було: усі звернення падали в одну скриньку, менеджери сортували їх вручну за тоном листа, а не за суттю.
- Чому це критично: VIP-запити й проблеми з оплатою губились між спамом і «де моє замовлення?»; середній час відповіді сягнув 11 годин, а CSAT упав із 4.3 до 2.9 за 3 місяці.
- Наслідки: частина тікетів залишалась без власника по кілька днів, один менеджер вигорів і звільнився від однотипної рутини.
- Ціль: закрити «діру» між надходженням звернення й моментом, коли його хтось бере в роботу — автоматичною маршрутизацією й контролем SLA.
3) Solution ✅
Побудована система з двох пов'язаних воркфлоу на n8n за ланцюжком тікет → категорія → пріоритет → власник → SLA → ескалація.
Перший воркфлоу ловить вхідний лист, AI-класифікатор із Chain of Thought визначає категорію, пріоритет (P1–P4), власника та SLA, обґрунтовує рішення у 2–3 реченнях і логує все в Google Sheets + шле сповіщення в Telegram. Другий воркфлоу — SLA Watcher — раз на 5 хвилин перевіряє відкриті тікети й при порушенні дедлайну запускає трирівневу ескалацію (власник → тімлід → директор).
4) Process 🔁 (Prompt design → API integration → n8n workflow)
🧠 Prompt design
- System Message класифікатора з усіх 5 блоків: роль (старший координатор підтримки HouseBox), контекст (6 категорій + шкала P1–P4 зі SLA-хвилинами), інструкція з 3 вимірами (терміновість, бізнес-вплив, контекст клієнта), Chain of Thought (обґрунтування перед рішенням), формат відповіді (строгий JSON).
- Structured Output Parser з JSON Schema та
enum — модель фізично не може вигадати категорію поза списком чи пріоритет «P5».
- У промпт додано поточний час і час листа, щоб модель коректно оцінювала терміновість.