Отдали нейросети 1000+ заявок в чатах

Сфера: Производство
Продукт: AI Продавец

Краткое описание компании и кейса

Производственная компания из Казани — один из лидеров в сегменте промышленного моечного оборудования. Основные каналы привлечения клиентов: мессенджеры Telegram и WhatsApp.

Компания обратилась к нам с задачей автоматизировать обработку входящих заявок и устранить "узкие места" на этапе первичного контакта. Нужен был инструмент, способный быстро реагировать на обращения, квалифицировать клиентов и передавать менеджерам только целевые лиды.

Основные задачи

Автоматизировать первичную коммуникацию с клиентами: сократить время от заявки до ответа и принимать лиды 24/7.
Квалифицировать клиентов: отделять целевых клиентов от нецелевых (тех кому дорого или не подходит ассортимент), первично подбирать оборудование и передавать заявки менеджеру.
Увеличить конверсию из входящих заявок во встречи с менеджером с помощью быстрых консультаций и записи контактов заказчика.
Собирать данные для аналитики, включая источники заявки, виды запросов и возражений, чтобы улучшать воронку продаж.

Что сделано

1. Анализ сценариев общения и структуры входящего потока

Изучили типовые обращения, частотные вопросы, точки отказа и длительность обработки. Зафиксировали паттерны целевых лидов и барьеры для принятия решений. Определили критерии квалификации и необходимых данных для передачи лида в отдел продаж. Отдельное внимание уделили способу взаимодействия пользователей с мессенджерами — как они формулируют запросы, какие сигналы указывают на готовность к диалогу и в какой форме они ожидают получить помощь.

2. Построение системы взаимодействия и логики обработки

Настроили алгоритмы маршрутизации по типам запросов, внедрили структурированные воронки диалогов: выявление потребности → уточнение параметров → предварительный подбор оборудования → фиксация контакта → передача менеджеру. Добавили обработку возражений и ориентирование клиента по ассортименту.

Система построена по принципу «минимального трения»: клиенту не нужно догадываться, что делать дальше — диалог выстроен так, чтобы путь от запроса до результата был максимально простым, логичным и понятным. Поддержка как текстовых, так и голосовых взаимодействий делает общение интуитивным и естественным вне зависимости от предпочтений пользователя. Интерфейс, структура ответов и сценарии реагирования спроектированы с акцентом на человекоцентричность: минимальные усилия со стороны клиента при максимальной ценности результата.

3. Интеграция с внутренней CRM и системами аналитики

Организовали передачу данных в CRM с маркировкой обращений по источникам, типу клиента, стадии диалога и приоритету. Настроили логику фильтрации и автоматическую сортировку обращений для менеджеров. Обеспечили сквозную аналитику по воронке и вовлечённости.

Система легко адаптируется под внутренние процессы заказчика — учтены особенности в работе отдела продаж, специфичные фильтры и этапы обработки. Внедрение не потребовало изменений бизнес-процессов со стороны компании — AI-Продавец органично встроился в существующую структуру.

4. Тестирование и контроль качества обработки

Провели запуск в ограниченном режиме, провели сверку по точности сценариев, полноте собираемых данных и корректности маршрутизации. После выхода в прод — регулярная оптимизация на основе обратной связи отдела продаж и динамики метрик.

Диалоговая система гибко обучается на реальных взаимодействиях: выявляются неочевидные паттерны поведения клиентов, сценарии адаптируются под изменяющиеся потребности. Вся логика работы построена так, чтобы клиент ощущал: он не общается с шаблоном, а получает персональное сопровождение — быстро, в удобной форме, и по существу.

Результат

1. Уменьшили время на ручную обработку лидов.

Каждый день консультант обрабатывает около 20-30 заявок в каждом источнике — это около 1000 диалогов в месяц.

2. Улучшили сервисный опыт клиентов.

Сократили время ожидания ответа — клиент может написать в любое время, в выходные и праздники и получить оперативные ответы на базовые вопросы.

3. Увеличили конверсию.

Кратно сократили нагрузку на менеджеров, за счет передачи исключительно целевых обращений. Увеличили конверсию из обращения в целевого лида на 27,5%.Каждый день консультант обрабатывает около 20-30 заявок в каждом источнике — это около 1000 диалогов в месяц.

4. Получили данные для аналитики.

Бот фиксирует источник заявки и основные параметры — компания может вычислять, откуда приходят лиды, и на основе аналитики улучшать воронку продаж.

Мнение клиента

AI-Продавец превзошел наши ожидания! Автоматизация обработки заявок в Telegram и WhatsApp позволила сократить время ответа и повысить конверсию на 27,5%. Теперь менеджеры работают только с целевыми лидами, а аналитика помогает улучшать воронку продаж.

Команда проекта

Продакт-менеджер

Архитектор диалоговых сценариев

AI-специалист по адаптации LLM

Инженер по интеграциям

Аналитик

AI Продавец для промышленной компании

Похожие статьи

Поделиться в соц. сетях

Комментарии