Esettanulmány: Vegabox Online Kft.

Ez az esettanulmány bemutatja, hogyan segített egy AI-alapú rendeléskezelő asszisztens a Vegabox Online Kft.-nek hatékonyabbá, gyorsabbá és skálázhatóbbá tenni a rendelésfeldolgozást. Megmutatjuk, hogyan sikerült időt és erőforrást megtakarítani a mindennapi működésben.

Dátum

2025. szeptember

Miben segítettünk

AI-alapú rendeléskezelő asszisztens bevezetése

Cég

Vegabox Online Kft.

Bevezetés

A Vegabox Online Kft. Magyarországon működő, B2B piacra specializálódott élelmiszer-kereskedelmi vállalkozás, amely friss zöldségeket, gyümölcsöket, valamint kávét és teát szállít cégeknek. A vállalat közvetlen értékesítésből biztosítja a minőségi alapanyagokat partnerei számára. A cég növekedésével párhuzamosan a rendeléskezelés folyamatai egyre nagyobb terhet jelentettek, különösen azért, mert a megrendelések többféle formátumban érkeztek be emailben.

Probléma

A rendelésfeldolgozás manuális jellege komoly kihívást jelentett:

A rendelések különböző formátumban érkeztek (szabadszöveg, Vegabox saját táblázat, partnerek egyedi táblázatai).
Egy rendelés feldolgozása átlagosan 8–10 percet vett igénybe.
Hetente [40–50] rendelés futott be emailben, így havi szinten kb. 35–40 óra munkaidőt emésztett fel a manuális feldolgozás.
A folyamat nem volt egységesíthető, ezért nehézzé vált a skálázás és az ügyféligények gyors kiszolgálása.
A legtöbb rendelés csütörtökön és pénteken jött be, ezért sok esetben péntek délután, és/vagy szombaton dolgozták fel a rendeléseket.

Megoldás

A problémák kezelésére az AI Boost csapata egy emailbe integrált rendeléskezelő AI-asszisztenst fejlesztett ki, amely képes a szabadszavas és a táblázatos rendelések automatikus feldolgozására.

Email feldolgozás és kategorizálás – Az asszisztens minden beérkező emailt megvizsgál, és azonosítja, hogy rendelésről van-e szó.
Adatok kinyerése – Az AI felismeri a termékeket, mennyiségeket, mértékegységeket, majd szabványos formátumba rendezi az adatokat.
Integráció WooCommerce-be – Az asszisztens automatikusan rögzíti a rendelést a Vegabox WooCommerce rendszerében, ahol a munkatársak jóváhagyhatják és továbbléphetnek a folyamatban.
Tesztidőszak és folyamatos finomhangolás – A bevezetés első heteiben az AI válaszait napi szinten ellenőriztük és optimalizáltuk, hogy pontosan kezelje az eltérő formátumokat.

Kiegészítő fejlesztésként egy hívásos rendeléseket kezelő AI-asszisztens is elkészült. Ebben az esetben a munkatársak egy sablon emailbe illesztik a telefonon beérkező rendeléseket, amelyeket az AI a korábbihoz hasonlóan automatikusan feldolgoz.

Implementáció

Előkészítés: néhány hetes adatgyűjtés (termékadatok/szállítási adatok/számlázási adatok) és folyamat feltérképezés a különböző rendelési formátumok megértésére.
Fejlesztés: az AI-asszisztens kialakítása, integráció a WooCommerce rendszerrel.
Tesztidőszak: intenzív monitorozás, napi visszajelzésekkel és folyamatos finomhangolással.

Élesítés: a rendszer stabil működését követően a teljes rendeléskezelés átterelődött az AI asszisztensre.

Eredmények

Időmegtakarítás: havi 30–35 óra manuális munka felszabadítása.
Pontosság: az AI a rendelések kb. 93%-át hibamentesen dolgozza fel, így a heti hibák száma maximum 2-3-ra csökkent.
Egységesítés: függetlenül attól, hogy szabadszövegben vagy különböző táblázatokban érkezik a rendelés, a folyamat mostantól standardizált.

Skálázhatóság: a cég bármilyen volumenű rendelést képes kezelni extra munkaerő bevonása nélkül.

Konklúzió

A Vegabox Online Kft. számára fejlesztett rendeléskezelő AI-asszisztens jelentősen egyszerűsítette és gyorsította a megrendelések feldolgozását. A megoldás nemcsak időt és költséget takarít meg, hanem a hibák csökkentésével javítja az ügyfélélményt is. A projekt tanulsága, hogy az AI képes hatékonyan egységesíteni a többféle formátumban érkező adatokat, és integrált működésével a cég működési stabilitását növeli.