Selskapsbakgrunn

Favor er en same-day leverings- og matbestillingsplattform basert i Austin, Texas. De leverer mat, dagligvarer og hverdagsartikler over hele Texas gjennom et nettverk av Runners (leveringssjåfører). Erhvervet av H-E-B i 2018, kombinerer Favor lokale forretningspartnerskap med rask, kontaktfri levering. Lær mer på favordelivery.com.

‍

“Vi er spredt utover hele den store staten Texas. Vi håndterer H-E-B-familien av dagligvareleveranser, og har også vår egen leveringsplattform.” – Evan McMillan, Fleet Support Team Lead

‍

Utfordringen

Favor’s Fleet Team er en nisjegruppe med prosesser som skiller seg fra det bredere støtteteamet. Som et resultat, var Gurus AI-genererte søkeresultater fylt med irrelevant informasjon fra andre team, noe som gjorde det vanskeligere for flåteagenter å finne de riktige svarene raskt. Den tidkrevende søkeprosessen avskrekket teammedlemmer fra å sjekke ressurser helt.

‍

“Folk sa noen ganger, ‘Gurus AI fungerer ikke for oss,’ men det er virkelig fordi de ikke brukte det riktig. Når vi tilpasset det og justerte prompten, endret kvaliteten på svarene seg helt.” – Evan McMillan

‍

Løsningen

Favor brukte Gurus kunnskapagenter for å lage en dedikert AI-agent som fokuserer utelukkende på støtte til Fleet-teamet.

1. Evan McMillan, støtte Team Lead, tilpasset agentens prompt for å fokusere bare på flåte-relatert innhold.
2. Han justerte agentens tone til å matche Favor’s vennlige, imøtekommende kultur.
3. Agenten ble integrert i Slack, noe som gjorde det enklere for teamet å stille spørsmål og få svar i sanntid.

‍

“Når vi fikk muligheten til å lage individuelle agenter, var det virkelig spennende å kunne fokusere på den spesifikke typen arbeid vi gjør. Agenten begynte virkelig å forstå virksomheten vår bedre og ga mer fokuserte svar.” – Evan McMillan

‍

“Å koble det til Slack var en game-changer. Jeg var først skeptisk til å ha noe som automatisk svarer på spørsmål, men når vi prøvde det, låste det helt opp potensialet. Å se gode svar komme gjennom i Slack bygde virkelig tillit.” – Evan McMillan

Tilnærmingen

1. Definerte forretningskonteksten – Evan ga detaljert kontekst om Favours forretningsmodell og flåtestøtteprosesser, slik at AI-agenten kunne forstå bedre hvordan Favours kundesegmenter (sjåfører, kunder og forhandlere) jobber sammen. Dette bidro til å forbedre relevansen og nøyaktigheten av agentens svar.

‍

“Å forklare hvordan virksomheten fungerer slik at AI-agenten kan forstå hva Favor er, hva vi prøver å gjøre, og hvordan kundesegmentene våre fungerer sammen, hjalp virkelig med å forbedre kvaliteten på svarene.” – Evan McMillan

‍

2. Skreddersydde AI-agentens fokus – Siden flåtestøtteteamet opererer forskjellig fra det bredere støtteteamet, avgrenset Evan agentens kilder til bare flåte-relatert innhold. Dette eliminerte irrelevante svar fra andre team og gjorde det mulig for agenten å levere mer presise svar.

‍

“Teamet mitt er spesialisert, så den standard AI-agenten ville trekke fra bredere selskapskunnskap, som ikke alltid var relevant. Å begrense det til bare flåte-relaterte kilder gjorde en stor forskjell.” – Evan McMillan

‍

3. Forbedret agentens tone – Evan fikk agenten til å svare med en mer samtalepreget og støttende tone, i samsvar med Favours bedriftskultur. Han plasserte agenten som en “trener” for å hjelpe agenter, ikke bare med svar, men også med å lære hvordan man håndterer situasjoner.
   
   
4. Integrert med Slack – Agenten ble implementert i Slack, slik at det ble enklere for teammedlemmene å stille spørsmål og få svar i sanntid. Å ha agenten innenfor en kjent kommunikasjonskanal økte adopsjonen og engasjementet.
   
   
5. Itererte og forbedret – Evan sporet ulike versjoner av agentens prompt i et regneark, noe som gjorde at han enkelt kunne gå tilbake til tidligere versjoner og forbedre svarene over tid. Han eksperimenterte også med formateringsinstruksjoner, som å liste opp trinn tydelig når det var relevant, for å gjøre svarene mer handlingsdyktige.

‍

‍

‍

Resultatet

✅Økt tillit til bruk av Guru—flere teammedlemmer sier nå, “Hei, jeg lurer på om det er i Guru. Jeg spør AI-agenten raskt.”

✅ Forbedret effektivitet i håndtering av flåte-spesifikke spørsmål som ikke følger standardprosedyrer.

‍

“Det har vært en stor hjelp for de merkelige spørsmålene som ikke passer inn i en standardprosess—det sparer oss for mye tid.” – Evan McMillan

‍

✅ Raskere, mer nøyaktige svar—spesielt for nisje flåte-relaterte spørsmål.

✅ Høyere engasjement med Slack-basert AI-støtte, noe som fører til bedre adopsjon og tillit.

‍

“Å se gode svar dukke opp i Slack bygde virkelig selvtillit. Nå stiller folk flere spørsmål og stoler på agentens svar.” – Evan McMillan