ENG

AI-assistent för TravelTech: 25 % kostnadsminskning och 60 % snabbare support

Teamuppsättning:

  • Business Analyst
  • Project Manager
  • Data Scientist
  • Senior Python-utvecklare
  • Python-utvecklare
  • DevOps
TravelTech

Vi byggde en virtuell reseassistent för en ledande researrangör för att förenkla kunddialogen och effektivisera interna arbetsflöden. Med OpenAI:s avancerade NLP levererar AI-chatboten svar som upplevs mänskliga. Lösningen minskade handläggningstiden för kundärenden med upp till 60 %, ökade kundengagemanget med 35 % och automatiserade lead-hantering i CRM-systemet.

  • Python
  • Django
  • Celery
  • OpenAI API
  • AWS ECS
  • Terraform
  • Github Action

Bakgrund

Kunden är en av regionens största och mest etablerade researrangörer, grundad i början av 1970-talet. Bolaget är verksamt inom både inkommande och utgående turism och erbjuder ett brett utbud av rese- och hotellrelaterade tjänster.

Fokus ligger på kultur- och pilgrimresor, utbildningsresor samt skräddarsydda semesterpaket. Företaget driver även ett antal signaturresor med garanterade gruppavgångar.

På den utgående sidan arbetar teamet främst med anpassade Europaresor, inklusive rundresor och flodkryssningar.

UTMANING

Kunden kontaktade oss med behovet att modernisera sitt ekosystem för resehantering för att förbättra kundupplevelsen och effektivisera arbetet internt.

De största utmaningarna var:

  • Splittrad kundresa: Resplanering och bokning var rörig och krävde att kunder navigerade mellan flera webbplatser och kontaktpersoner. Efter köp var tillgången till bokningar, betalningar och support begränsad.

  • Operativa ineffektiviteter: Backoffice-arbetet präglades av långsamma svarstider och manuella processer, vilket ledde till missade affärsmöjligheter.

  • Brister i CRM och dialoghantering: Kundkontakter var svåra att hantera och optimera över olika kanaler, vilket begränsade personalisering och uppföljning.

  • Behov av skalbar intelligens: Den befintliga lösningen kunde inte öka effektivitet eller servicekvalitet utan att samtidigt öka den interna arbetsbelastningen.

Lösning: Agentisk AI inom resor

För att möta dessa utmaningar satte Beetroot ihop ett tvärfunktionellt team av AI-specialister, backendutvecklare och QA-ingenjörer för att bygga en effektiv virtuell reseassistent – en samlad plattform för kunder, supportpersonal och reseansvariga. De centrala tekniska komponenterna i reseassistenten omfattar:

  • Språkförståelse och AI-integration

    Den virtuella AI-assistenten drivs av OpenAI API och använder avancerad NLP för att tolka användarinmatning med hög precision. Den möjliggör naturliga samtal i flera sammanhang – från att hjälpa kunder att utforska resor (försäljning) och ta del av bokningsinformation (support) till att stötta säljare med snabba svar under telefonsamtal (copilot).

  • Omnikanal- och meddelandeintegration

    Reseassistenten är byggd i Python (Django/DRF) och integreras direkt med plattformar som WhatsApp, så att kunder kan chatta, ställa frågor och få reseuppdateringar utan att lämna sin föredragna meddelandetjänst. Systemet är även förberett för framtida integrationer med andra meddelandetjänster, vilket ger en enhetlig och användarvänlig upplevelse i alla kanaler.

  • Backendarkitektur och administration

    Backoffice-panelen, utvecklad i Django, ger administratörer ett tydligt gränssnitt för att hantera chatbotens inställningar, innehåll och prestanda samt justera svar vid behov. Den är även kopplad till CRM-systemet, där leads skapas automatiskt och kunddialoger sammanfattas för att ge konkreta insikter om vanliga frågor och hur erbjudandet kan förbättras.

  • Effektiv bakgrundsprocessering

    Celery används för att hantera asynkrona uppgifter, vilket gör att assistenten kan hantera många samtidiga användare. Arkitekturen möjliggör även smidig kommunikation med OpenAI API och säkerställer svar i realtid även vid hög belastning.

  • Skalbar och säker molninfrastruktur

    Lösningen är driftad på AWS ECS med hanterade EC2-instanser. PostgreSQL används för databashantering och Redis för cache och prestandaoptimering, vilket ger snabb åtkomst till data. Infrastruktur som kod (IaC) hanteras med Terraform, vilket ger säkra och konsekventa driftsättningar som enkelt kan återskapas i olika miljöer.

  • Kontinuerlig integration och leverans (CI/CD)

    En CI/CD-pipeline baserad på GitHub Actions möjliggör smidiga uppdateringar och kontinuerlig driftsättning av nya funktioner. Lösningen gör det möjligt att snabbt iterera och lansera förbättringar, så att reseassistenten håller jämna steg med nya AI-framsteg och förändrade användarbehov.

Redan från första samtalet talade Beetroot samma språk som vi – både tekniskt och i samarbetet. Det är inte bara ännu en chatbot. AI-assistenten hanterar tusentals förfrågningar varje dag, är kopplad till vårt CRM och är enkel att underhålla och skala på AWS. Den har avlastat vårt team rejält. Vi planerar redan nästa automationsprojekt, och leverantörsvalet är inte längre en fråga.

Projektledare,

ledande researrangör

Resultat

Den AI-drivna virtuella assistenten vi byggde har lett till tydliga förbättringar i hela verksamheten.

  • Lösningen är byggd på AWS och utformad för att skala i takt med kundens tillväxt, med stabil prestanda även under perioder med hög användning. Även om integration av LangChain planeras för framtida uppdateringar har den nuvarande lösningen redan levererat mätbara resultat och tydliga operativa fördelar:

  • Upp till 60 % snabbare svarstider

    på kundförfrågningar via AI-chatt och WhatsApp-integration.

  • Upp till 35 % högre kundengagemang

    tack vare personliga rekommendationer och tillgänglighet i flera kanaler.

  • 30 % minskning av manuellt arbete

    för kundtjänst och säljteam genom automatiserade svar och skapande av leads i CRM.

  • Femfaldig ökning av samtidiga sessioner

    utan försämrad prestanda.

  • En kontinuerlig förbättringsloop

    där insikter från samtalsdata används för att optimera reseerbjudanden och marknadsföring.

  • Utöver prestandaförbättringar har assistenten bidragit till en uppskattad minskning av driftskostnader med 20–25% samt en ökning av konverteringar med 3–5%.

  • Tack vare sin modulära arkitektur och flexibla AI-kärna kan assistenten enkelt anpassas till andra branscher som bygger på kunddialog och datadriven personalisering.

Designa, bygg och skala agentisk AI med en och samma partner:

Upptäck hur Beetroot hjälper ditt team att ta fram och utveckla autonoma AI-system – från PoC till produktion.