Problema: Call center manual într-o companie de transport

GalTrans — una dintre cele mai mari companii de transport cu autocarul din Moldova — primea zilnic peste 100 de apeluri telefonice. 3 operatoare lucrau în ture pentru a gestiona fluxul, dar situația era nesustenabilă.

Agitația: Apeluri pierdute = pasageri pierduți

Structura apelurilor:

• 60% întrebări repetitive: orare, prețuri, durata călătoriei
• 25% rezervări: verificare disponibilitate + booking
• 10% modificări: anulare, schimbare dată
• **5% reclamații și alte solicitări

Probleme concrete:

• 30% din apeluri pierdute — toate cele 3 linii ocupate simultan
• Timp mediu pe apel: 4.5 minute (din care 3 minute = căutare în tabel Excel)
• Erori umane: rute greșite, prețuri vechi, locuri confirmate dar inexistente
• Cost operatoare: 3 × 8,000 MDL/lună + contribuții = 36,000 MDL/lună
• Noapte și weekend: zero acoperire (apeluri pierdute complet)
• Sezonalitate: vara, volumul creștea cu 80% — imposibil de gestionat

Impactul financiar:

• Fiecare apel pierdut = potențial bilet pierdut (150-400 MDL)
• Estimare pierderi: 50,000+ MDL/lună din apeluri nepreluate
• Clienții nemulțumiți alegeau competiția

Scopul: Implementarea unui agent vocal AI care să preia complet apelurile repetitive, să facă booking end-to-end și să lucreze 24/7 — totul conectat live la sistemul de rute și bilete al companiei.

Implementare: Cel Mai Avansat Agent Vocal din Regiune

Am construit agentul vocal GalTrans pe platforma Kallina, cu integrare profundă în sistemul operațional al companiei. Versiunea 2.0 reprezintă un salt calitativ major față de orice IVR tradițional.

Arhitectura Agentului

Apel → SIP Trunk (Starnet) → Kallina Voice Engine
→ STT (Deepgram, RO/RU) → LLM (Claude Sonnet 4.6)
→ 17 Tools (BusSystem API) → TTS (ElevenLabs, voce Larisa)
→ Răspuns vocal natural → Caller

Arsenal de 17 Tools

Agentul are acces la 17 funcții conectate la API-ul BusSystem:

Tools de Informare

1. search_routes — căutare rute după origine/destinație
2. get_schedule — orare exacte, zilnice/săptămânale
3. get_prices — prețuri actualizate în timp real
4. get_trip_duration — durată estimată pe rută
5. get_stops — stații intermediare pe rută
6. check_availability — locuri disponibile pe o cursă specifică

Tools de Booking

7. create_booking — rezervare bilet end-to-end
8. confirm_booking — confirmare cu SMS automat
9. modify_booking — schimbare dată/rută
10. cancel_booking — anulare cu politică de refund
11. get_booking_status — verificare status rezervare

Tools de Customer Memory

12. get_customer_history — istoric călătorii client
13. get_customer_preferences — preferințe salvate (loc, rută frecventă)
14. save_customer_note — notare cereri speciale
15. get_frequent_routes — rute frecvente ale clientului

Tools de Utilitate

16. transfer_to_human — transfer la operator uman (cazuri complexe)
17. send_sms — trimitere SMS cu detalii rezervare

Customer Memory System

Agentul RECUNOAȘTE clienții care au mai sunat:

Agent: „Bună ziua, Galina! Ultima dată ați călătorit
       Chișinău-București pe 15 februarie. Doriți să
       rezervați aceeași rută?"

Funcționalități memory:

• Recunoaștere după număr de telefon
• Istoric complet: toate călătoriile, preferințele, notele
• Sugestii personalizate bazate pe pattern-uri
• Scor satisfacție calculat din interacțiuni

Vocea: Larisa — Asistenta Perfectă

Am creat vocea „Larisa" — un voice clone personalizat:

• Ton: cald, profesional, ușor de înțeles
• Limbi: română nativă, rusă fluent
• Switch automat: detectează limba clientului din primele cuvinte
• Personalitate: răbdătoare, precisă, cu umor subtil

Scenarii Complexe

Booking End-to-End

Client: „Vreau un bilet Chișinău-Iași pentru vineri"
Agent: (verifică disponibilitate via API)
       „Pe vineri avem curse la 8:00, 12:00 și 16:00.
        Prețul este 350 MDL. La care oră preferați?"
Client: „La 12:00"
Agent: (crează booking via API)
       „Perfect. Biletul este rezervat pe numele dvs.
        Loc 12A, autocar Mercedes Tourismo.
        Primiți SMS cu detaliile. Mai pot ajuta cu ceva?"

Gestionare Reclamații

• Ascultare activă, empatie programată
• Înregistrare reclamație cu categorii
• Transfer automat la manager pentru cazuri grave
• Follow-up la 24h (optional)

Rezultat: Un agent vocal care gestionează 90% din apeluri complet automat, cu calitate superioară unui operator uman mediu.

Impact: De la call center manual la automatizare totală

Agentul vocal GalTrans a demonstrat că AI-ul vocal poate înlocui complet un call center tradițional în industria de transport, cu rezultate superioare.

Metrici Operaționale

• 1,745 apeluri procesate automat de la lansare
• 90% din apeluri gestionate complet fără intervenție umană
• Feedback clienți: 29/30 — scor aproape perfect
• Timp mediu răspuns: 0.8 secunde (vs. 45 secunde operatoare)

Impact pe Costuri

• 3 operatoare înlocuite → economie 36,000 MDL/lună
• 0 apeluri pierdute (vs. 30% anterior) → venituri recuperate
• 24/7 disponibilitate — inclusiv noapte, weekend, sărbători
• Cost agent AI: 10x mai mic decât 3 operatoare

Customer Experience

• Booking end-to-end în medie 2.5 minute (vs. 4.5 minute cu operatoare)
• Customer memory — clienții revin sunt recunoscuți instant
• Bilingv perfect — switch RO/RU fluid
• Zero erori de prețuri sau disponibilitate (date live din API)

Impact Financiar

Economii de 36,000 MDL/lună (operatoare) + 50,000 MDL/lună (apeluri recuperate) = ROI în prima lună de funcționare. Agentul vocal a recuperat investiția în mai puțin de 30 de zile.

Concluzie: GalTrans demonstrează cel mai clar ROI din portofoliul nostru: agent vocal AI care înlocuiește un call center complet, cu satisfacție superioară și costuri de 10x mai mici.