Демо-страница. Сам виджет — всё, что между маркерами TMSC WIDGET STARTTMSC WIDGET END: один <div> + <style> + <script>, без зависимостей (vanilla JS + SVG). Мини-модель нашего Customer Support Copilot: входящие обращения (email / чат / WhatsApp / in-app) → AI читает диалог → определяет намерение и тон → находит статьи в базе знаний → печатает обоснованный ответ и предлагает действия → авто-решение, черновик на одобрение или эскалация человеку. Все данные синтетические (клиенты, заказы, суммы — вымышленные). При открытии проигрывается ~19-секундный авто-тур (обращение → разбор → база знаний → живой набор ответа → эскалация → новый чат решается сам); любой клик внутри консоли останавливает тур, ⟲ Replay запускает заново. Палитра и шрифты — twinmind.au (Newsreader + Inter, синий #0392fd). Уважается prefers-reduced-motion.
Customer Support Copilot
AI COPILOT · watching the queue
Conversations handled▲ +12.4%
last 6 months · all channels
Auto-resolved
deflected without a human
First response▼ from 3h 20m
median, first reply
CSAT▲ +0.6
post-conversation rating
Agent hours saved▲ this half
reallocated to complex cases
Copilot standing by…
Where every conversation goes · last 6 months
0 handed to an agent with a draft already written — 22.0%
0 escalated to a human specialist, fully summarised — 8.8%
Humans touch only the conversations that truly need them — about 3 in 10.
Sentiment lift · how people feel, arrival → resolved
+0 more customers leave the chat happier than they arrived
😠 Angry 14% → 3%
😟 Frustrated 27% → 8%
😐 Neutral 41% → 30%
🙂 Positive 18% → 59%
on arrivalafter the copilot
Where conversations come from
Live chat 44% Email 31% In-app 15% WhatsApp 10%