Tillbaka till artiklar
Kundcase

8× snabbare svar i hjälpcenter med RAG

2 min läsningPeer Digital

Ett nordiskt SaaS-bolag kortade responstiderna i sina digitala hjälpcenter med 8× genom en RAG-chatbot som ger citerade svar från manualer, guider och API-dokumentation.

I korthet

Kund
Nordiskt SaaS-bolag inom ekonomi och ERP
Bransch
Molnbaserade affärssystem och kundsupport
Målbild
Självservice som känns lika pålitlig som mänsklig support
Tjänster
RAG-plattform, guardrails, hand-off automation
Impact
8× snabbare första svar, +18 NPS-punkter i supportkanalen, 30% färre ärenden som kräver eskalering

Utgångsläge

Bolagets produktportfölj växte i snabb takt. Manualer, API-guider och release notes spreds över flera verktyg, och supporten fick svårt att leverera jämna svar. Första respons kunde ta flera timmar och kundlöftet om "always-on support" kändes ihåligt. Ledningen ville skapa en digital förstalinje som både var snabb och källeligt korrekt.

Vår ansats

Peer Digital byggde en RAG-arkitektur som gjorde produktkunnandet lika tillgängligt för kunder som för interna experter.

  • Kuraterad dokumentbank

    Vi inventerade manualer, API-specifikationer och community-artiklar, märkte upp dem med versioner och åtkomsträttigheter och etablerade ett automatiserat publiceringsflöde.

  • Retriever + orkestrering

    En semantisk sökmotor hittade relevanta stycken, medan en GPT-baserad generator skapade svar med tydliga källcitat. Guardrails stoppade oprecisa svar och loggade varje interaktion.

  • Mänsklig hand-off

    När ärenden krävde specialist tog assistenten fram en sammanfattning med föreslagna steg, vilket gav supportteamet ett försprång och höll SLA:er intakta.

Genomförande i tre kapitel

  1. 1
    Blueprint & MVP (3 veckor)

    Kartlade ärendetyper, definierade målnivåer för kvalitet och byggde ett första bibliotek med "guldsvar".

  2. 2
    Skalning & produktion (5 veckor)

    Integrerade Zendesk, etablerade versionskontroll och rullade ut på två språk. Vi satte upp dashboards för täckningsgrad och felkategorisering.

  3. 3
    Optimera & expandera (pågående)

    Fine-tunade språkmodellen på kundspecifika begrepp, införde automatiska varningar vid kunskapsluckor och skapade ett parallellt flöde för partnerportalens support.

Resultat och effekt

  • 8× snabbare första svar

    i digitala kanaler.

  • 30% färre eskalationer

    till mänsklig support tack vare källhänvisade svar.

  • +18 NPS-punkter

    i kundundersökningar för supportkanalen.

  • Stärkt compliance

    Alla svar loggades med källa och version, vilket uppfyllde kraven från bolagets revisorer.

Lärdomar för organisationen

En vältränad RAG-lösning är inte bara teknik – den kräver produktägarskap, kunskapsgovernance och tät dialog med supportteamet. När produktledningen tog ansvar för källmaterialet kunde organisationen bibehålla farten i lanseringar utan att kompromissa med kundupplevelsen.

Nästa steg för kunden

Kunden expanderar nu assistenten till partner- och utvecklarportaler, och siktar på att integrera billing- och incidentdata för att erbjuda mer proaktiva rekommendationer. Peer Digital fortsätter att övervaka kvalitetsmått och trimma indexet i takt med nya releases.

Kom igång med samma kapacitet

  • Få en kostnadsfri genomgång av er dokumentbank och rekommendationer för lansering.