IC Studio
B2B e-commerce • HVAC и климатическое оборудование

AI-ассистент для квалификации лидов и клиентской поддержки

Как увеличить пропускную способность отдела продаж в высокий сезон без пропорционального расширения команды — ассистент, встроенный в воронку продаж и онлайн-чат.

Индустрия
B2B e-commerce • HVAC
Формат
Проектная разработка с последующим развитием
Наша роль
Исследование · Архитектура · AI Engineering · Интеграции
Платформа
Онлайн-чат + База знаний + CRM
Фокус
Квалификация лидов · 24/7 поддержка · Бизнес-действия
Операционная схема процесса

До проекта

1
Команда2 менеджера
2
Сезон×10 обращений
3
Каждый запрос попадает менеджеру
4
Очередь и задержки
5
Потеря горячих лидов

После проекта

Информационный вопрос
Клиент
Ассистент
Информационный вопрос
Ответ сразу 24/7Без участия менеджера
Коммерческий запрос
Клиент
Ассистент
Намерение купить
Менеджер получает квалифицированного клиентаС полной историей и контекстом
Операционный вызов

Сезонная нагрузка превышала возможности команды

В высокий сезон и во время волн жары количество обращений росло почти в 10 раз — значительно быстрее пропускной способности отдела продаж из 2 менеджеров. Скорость первого ответа становилась критичной.

Экспертное время расходовалось на повторяющиеся запросы

Менеджеры отвечали на типовые вопросы о ценах, наличии, характеристиках, настройке Wi-Fi и архивных моделях вместо того, чтобы работать с клиентами, готовыми к покупке.

Найм не соответствовал экономике сезонного бизнеса

Обучение нового менеджера HVAC-продукции занимало 5–6 месяцев (модели, мощности, хладагенты, монтажные ограничения). Расширение штата задолго до сезона было дорого, а удержание команды в период низкого спроса — экономически неэффективно.

Риск потери горячих заказчиков

Пока сотрудники консультировали по общим вопросам, квалифицированные лиды ждали и могли уйти к конкуренту, который ответил быстрее.

Что мы строим

Работа с каталогом и подбор альтернатив

Консультации по стоимости, наличию, мощности и характеристикам моделей. Если модель недоступна или переведена в архив, система предлагает актуальную альтернативу сопоставимого класса.

  • Ответы по действующему каталогу
  • Сравнение функциональных различий моделей
  • Автоматический подбор аналогов для архивных товаров

Квалификация обращений и разгрузка команды

Автоматическое отделение информационных вопросов от потенциальных продаж. Клиент мгновенно получает ответ на справочный вопрос, а при появлении намерения купить диалог передаётся менеджеру.

  • Отделение справок от коммерческих запросов
  • Менеджеры не тратят время на рутинный разбор
  • Бесшовная передача теплых лидов менеджеру

Выполнение бизнес-действий в воронке продаж

Ассистент умеет выполнять действия внутри процесса продаж и передавать менеджеру подготовленное обращение с понятным контекстом и контактами.

  • Создание заявки на обратный звонок
  • Оформление заказа
  • Формирование запроса на коммерческое предложение (КП)
  • Передача контактов и истории диалога

Серверное хранение контекста диалога

Реализовано собственное хранение контекста на стороне сервера. Система понимает последовательность разговора и корректно обрабатывает уточняющие вопросы.

  • Серверное хранение истории сообщений
  • Обработка уточнений («А есть такая же модель белого цвета?»)
  • Менеджер начинает разговор с готового контекста
Контекст операционной сложности данного кейса
01

Система должна была научиться доверять данным

Первые версии отвечали слишком уверенно даже там, где информации было недостаточно. Поэтому одной из первых задач стало снижение количества галлюцинаций и построение процессов контроля качества ответов.

10% → 1% галлюцинаций за 2 месяца
02

База знаний оказалась не менее важной, чем сама модель

Карточек товаров оказалось недостаточно. Мы постепенно превратили разрозненные знания компании в единую рабочую базу.

Рост базы знаний на +300% (PDF, статьи, логистика, архив)
03

Клиенты говорят не языком каталога

Пользователи спрашивают: «Нужен кондиционер на трёшку», а не «Gree Pular Inverter GWH12AGBXB-K6DNA4A». Поэтому поиск пришлось учить понимать естественную речь клиентов.

Понимание опечаток, транслита, разговорных названий и контекста
04

Хороший диалог невозможен без памяти

Стандартная чат-платформа не передавала историю переписки. Мы реализовали собственный механизм хранения контекста на стороне сервера, чтобы разговор воспринимался как единый диалог.

Корректная обработка уточнений: «А есть такая же модель в белом цвете?»
Сравнение: Было / Стало
БылоСтало
До 10% неточных ответов
≈1% после дообучения и контроля
Разрозненные карточки товаров
Полноценная база знаний (+300%)
Ответ только в рабочее время
24/7 поддержка и приём обращений
Просто чат-интерфейс
Авто-создание Заказов, КП и Звонков
Операционный результат
  • Менеджеры перестали тратить время на информационные запросы и фокусируются только на коммерческих лидах
  • Продажи начинаются с готового контекста — сотрудник видит интересы клиента, заданные вопросы и рассмотренные альтернативы
  • Клиенты получают мгновенный ответ на типовые вопросы и могут оставить заявку 24/7 независимо от рабочего времени
  • Поток обращений фильтруется до подключения менеджера, устраняя сезонные очереди
  • Бизнес получил измеримый канал продаж с отслеживанием источника обращений
  • Рост пропускной способности отдела продаж не потребовал пропорционального увеличения штата
Ключевая ценность данного решения

Автоматизация 70% пути клиента до разговора с менеджером помогла компании заказчика обработать сезонную нагрузку с большей эффективностью без расширения штата и улучшила экономику отработанного сезона.

Если управлять операциями сложнее, чем должно быть, — мы с радостью посмотрим чем можно вам помочь.

Сделайте первый шаг к снижению операционного хаоса в вашем бизнесе уже сегодня, рассказав нам о вашей ситуации

Обсудить ситуацию