25·Поддержка·Самообучение

База знаний из решённых тикетов

Гермес сам растит базу знаний: из решённых тикетов делает статьи, обновляет устаревшие и закрывает «белые пятна» по частым вопросам. База перестаёт устаревать, а доля самообслуживания клиентов растёт.

Как это происходит — процесс по шагам

1Тикеты2Пробелы3Статья4Ревью5Эволюция

Схема запускается сама и идёт по кругу. Нажмите на любой шаг — чтобы остановиться и прочитать его подробнее.

Сколько это приносит — формула Q × P

Q — статья/мес (атомарных единиц процесса). P — деньги на одной единице (экономия времени). Эффект = Q × P за месяц.

Вывод P: P = будущие тикеты, закрытые статьёй × стоимость контакта

Малая · до ~50 человек

30 × 400

12 тыс ₽/мес

Средняя · ~50–500 человек

200 × 500

100 тыс ₽/мес

Крупная · 500+ человек

1 500 × 650

975 тыс ₽/мес

Спецификация сценария (по Вигерсу)

ID сценария
HERMES-UC-025
Название
База знаний из решённых тикетов
Действующее лицо
Контент-редактор поддержки / эксперт
Заинтересованные стороны
  • Поддержка — меньше повторных однотипных тикетов
  • Клиент — находит ответ сам
  • Руководитель — растёт self-service
Предусловия
  • Доступ к закрытым тикетам и базе знаний
  • Заданы шаблон и правила публикации статей
Триггер
Плановый цикл пополнения базы или всплеск однотипных тикетов
Основной сценарий
  1. 1.Гермес анализирует решённые тикеты за период.
  2. 2.Выявляет частые темы без статьи или с устаревшим материалом.
  3. 3.Готовит черновики статей по фактическим решениям.
  4. 4.Передаёт эксперту на проверку и публикацию.
  5. 5.Следит за актуальностью и предлагает обновления.
Расширения и исключения
  • 3aРешение нетиповое/рискованное — материал помечается «только для внутренних».
  • 4aЭксперт отклонил — статья дорабатывается по замечаниям.
Постусловия
  • База знаний пополнена и актуализирована
  • Закрыты частые «белые пятна»
Бизнес-правила
  • Публичная статья выходит только после ревью
  • Внутренние и публичные материалы разделены
Частота
Регулярно (еженедельно/ежемесячно)
Допущения
  • Тикеты содержат описание решения

Операционная модель — стоимость владения за 3 года

Совокупная стоимость владения (TCO) за 36 месяцев против эффекта Q × P. Числа выше — по облачным ценам токенов OpenRouter (модель уровня сценария — Claude Sonnet 4.6), инференс учтён отдельной строкой. Инфраструктура и надзор делятся на все сценарии — здесь показана доля, относимая на этот; для одного отдельного сценария на своём сервере она была бы выше. Самообучение удешевляет токены по годам, эффект выходит на полную мощность не сразу. Лицензия Гермеса — 0 ₽ (MIT); self-hosting на своих весах меняет плату за токены на GPU и электричество. Числа — оценка для прикидки, не оферта.

Малая · до ~50 человек

TCO 3 года

118 тыс ₽

Эффект 3 года

396 тыс ₽

Чистыми

278 тыс ₽

ROI

3.4×

Окупаемость

4 мес

ГодЗатратыЭффектЧистыми
154 тыс ₽101 тыс ₽47 тыс ₽
232 тыс ₽144 тыс ₽112 тыс ₽
332 тыс ₽151 тыс ₽120 тыс ₽
Итого118 тыс ₽396 тыс ₽278 тыс ₽

Из чего складывается в месяц: инфраструктура 600 ₽ (доля общей установки) · инференс 660 ₽ · надзор 2 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 20 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.

Средняя · ~50–500 человек

TCO 3 года

430 тыс ₽

Эффект 3 года

3.3 млн ₽

Чистыми

2.9 млн ₽

ROI

7.7×

Окупаемость

1 мес

ГодЗатратыЭффектЧистыми
1187 тыс ₽840 тыс ₽653 тыс ₽
2124 тыс ₽1.2 млн ₽1.1 млн ₽
3119 тыс ₽1.3 млн ₽1.1 млн ₽
Итого430 тыс ₽3.3 млн ₽2.9 млн ₽

Из чего складывается в месяц: инфраструктура 2 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 4 тыс ₽ · надзор 5 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 55 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.

Крупная · 500+ человек

TCO 3 года

1.8 млн ₽

Эффект 3 года

32 млн ₽

Чистыми

30 млн ₽

ROI

18.0×

Окупаемость

1 мес

ГодЗатратыЭффектЧистыми
1729 тыс ₽8.2 млн ₽7.5 млн ₽
2550 тыс ₽12 млн ₽11 млн ₽
3510 тыс ₽12 млн ₽12 млн ₽
Итого1.8 млн ₽32 млн ₽30 млн ₽

Из чего складывается в месяц: инфраструктура 5 тыс ₽ (доля общей установки) · инференс 33 тыс ₽ · надзор 13 тыс ₽ (доля) · плюс внедрение 120 тыс ₽ разово · лицензия ПО 0 ₽ (MIT). Оценка.