Кейсы и внедрения

Реальные сценарии в одном формате

Не абстрактные истории успеха, а конкретные сценарии: проблема → что внедрили → как проверяли → результат и что улучшать дальше.

Обсудить похожую задачу Как мы работаем
Что мы внедряем

Кейсы

Каждый кейс — это рабочий процесс в реальных каналах клиента, а не демо-стенд.

ИИ-секретарь для Telegram

Проблема

Задачи и договорённости теряются в чатах, руководителю приходится держать всё в голове, важное смешивается с обычной перепиской.

Что внедрили

  • Агент читает входящие сообщения в заданном контуре;
  • выделяет поручения, вопросы и договорённости;
  • предлагает ответы и ставит напоминания;
  • ведёт журнал действий.

Как проверяли

Смотрели, фиксируются ли реальные поручения, проверяли напоминания и сверяли, что агент не предлагает опасные действия без согласования.

Результат

  • Меньше потерянных задач;
  • руководитель видит список актуальных поручений;
  • важные действия остаются на подтверждении.

Почтовый ассистент

Проблема

Важные письма можно пропустить, письма требуют ручной сортировки, ответы и сводки отнимают время.

Что внедрили

  • Классификация входящих писем;
  • выделение важных сообщений;
  • краткие сводки и черновики ответов;
  • режим согласования отправки.

Как проверяли

Сверяли классификацию на реальных письмах, проверяли, что отправка не происходит без разрешения, оценивали качество сводок.

Результат

  • Быстрее видно, что требует реакции;
  • меньше ручного просмотра;
  • важные действия под контролем человека.

Контроль поручений и напоминаний

Проблема

Поручения даются в чатах, но не превращаются в управляемые задачи. Руководитель вручную спрашивает статусы, часть задач забывается.

Что внедрили

  • Фиксацию поручений;
  • напоминания исполнителям;
  • запрос статуса;
  • ежедневную или недельную сводку руководителю.

Как проверяли

Сравнивали реальные поручения с журналом, проверяли корректность напоминаний, отслеживали зависшие задачи.

Результат

  • Прозрачный список задач;
  • руководитель меньше держит в голове;
  • регулярный контроль без ручного давления.

SEO/сайт-аудитор

Проблема

Владельцу сайта сложно понять, что мешает SEO и индексации. Технические ошибки незаметны, отчёты вручную отнимают время.

Что внедрили

  • Автоматический аудит сайта;
  • проверку SEO-метаданных и микроразметки;
  • анализ контента и технических факторов;
  • отчёт с рекомендациями.

Как проверяли

Запускали аудит на реальных страницах, исправляли найденные проблемы, повторно проверяли результат.

Результат

  • Понятный технический отчёт;
  • проще находить и исправлять ошибки;
  • подход «проверили — исправили — измерили».

Мониторинг ботов и серверов

Проблема

Бот или сервис может перестать отвечать, владелец узнаёт о сбое от клиента, диагностика занимает время.

Что внедрили

  • Проверки доступности (health checks);
  • уведомления о сбоях;
  • журналы ошибок;
  • сценарии восстановления и документирование инцидентов.

Как проверяли

Проверяли health endpoints, смотрели логи, тестировали пользовательский путь после восстановления.

Результат

  • Быстрее видно, что сломалось;
  • меньше простоя;
  • появляется история причин и исправлений.

Оператор Telegram/CRM

Проблема

Заявки из Telegram, WhatsApp, сайта и звонков не собираются в единую систему, часть теряется или обрабатывается с задержкой.

Что внедрили

  • Сбор заявок из разных каналов;
  • уточнение данных у клиента;
  • передача в CRM;
  • контроль обработки и сроков.

Как проверяли

Сверяли заявки в CRM с реальными обращениями, замеряли время ответа, проверяли, что нет потерянных.

Результат

  • Все заявки в одной системе;
  • прозрачные сроки обработки;
  • меньше упущенных клиентов.
Премиальные внедрения

Комплексные проекты

Многосвязные системы ИИ-агентов для целых отделов и направлений бизнеса.

ИИ-диспетчер клининговой компании 🧹

~1 200 000 ₽8 недель

Проблема

Диспетчер на телефоне 10 часов в день: принимает заявки, распределяет бригады, переносит записи, отвечает на повторяющие вопросы. Ошибки в расписании стоят потерянных заказов и недовольных клиентов.

Что внедрили

  • Голосовой и чат-агент принимает заявки 24/7;
  • автораспределение бригад по геопозиции и загрузке;
  • интеграция с Google Картами и календарём бригад;
  • автоматический перенос и перезапись;
  • уведомления клиентам за час до прихода;
  • сбор отзывов и контроль качества после уборки.

Как проверяли

Сравнивали количество обработанных заявок до и после, замеряли долю ошибок в расписании, опрашивали клиентов о качестве сервиса.

Результат

  • +40% заявок обрабатывается без участия диспетчера;
  • ошибки в расписании сведены к нулю;
  • клиенты получают подтверждение и напоминания автоматически;
  • диспетчер занимается нестандартными ситуациями вместо рутины.

Голосовой ИИ-колл-центр 📞

~2 500 000 ₽10 недель

Проблема

Колл-центр не справляется с потоком звонков. Клиенты ждут на линии, операторы отвечают на одни и те же вопросы, сложные кейсы теряются. Ночной и вечерний трафик — вообще не обрабатывается.

Что внедрили

  • Голосовой ИИ-агент принимает 100% входящих звонков;
  • распознаёт намерение, классифицирует запрос;
  • отвечает на частые вопросы по базе знаний;
  • оформляет заявки и передаёт в CRM;
  • сложные кейсы переводит на оператора с контекстом;
  • запись, транскрипция и анализ каждого звонка.

Как проверяли

Замеряли долю звонков, решённых без оператора, проверяли корректность классификации на 500+ звонках, контролировали удовлетворённость клиентов.

Результат

  • 70% звонков разрешается без оператора;
  • нулевое время ожидания — клиенту отвечает ИИ мгновенно;
  • работает 24/7 без перерывов и выходных;
  • операторы занимаются только сложными кейсами.

ИИ-аналитик договоров ⚖️

~1 500 000 ₽6 недель

Проблема

Юристы тратят часы на вычитку типовых договоров: поиск рисков, сверка с шаблонами, подготовка замечаний. Скорость реакции на контрагента — дни, а не часы.

Что внедрили

  • Загрузка договора → автоматический анализ за 2 минуты;
  • поиск рисков: штрафы, пени, ответственность, сроки;
  • сравнение с корпоративными шаблонами и политиками;
  • подготовка протокола разногласий;
  • интеграция с системой документооборота;
  • журнал всех правок и решений.

Как проверяли

Сверяли анализ ИИ с ручной вычиткой юристов на 80+ договорах, замеряли точность выявления рисков, проверяли корректность протоколов разногласий.

Результат

  • Вычитка договора — 2 минуты вместо 2 часов;
  • 95% рисков выявляются автоматически;
  • юристы занимаются переговорами и нестандартными кейсами;
  • скорость реакции на контрагента — часы, а не дни.

Автоматизация отдела продаж B2B 📈

~3 000 000 ₽12 недель

Проблема

Лиды теряются между этапами воронки, менеджеры забывают перезванивать, прогноз продаж собирается вручную в Excel каждую неделю. Руководитель не видит реальную картину в реальном времени.

Что внедрили

  • ИИ-агент квалифицирует лиды и присваивает скор;
  • автоследование: звонки, письма, напоминания по расписанию;
  • прогноз pipeline на основе истории сделок;
  • дашборд руководителя в реальном времени;
  • интеграция с CRM, почтой, телефонии, мессенджерами;
  • алерты при простое сделки больше N дней.

Как проверяли

Сравнивали конверсию по воронке до и после, замеряли время реакции на лид, проверяли точность прогноза pipeline на 3 месяца вперёд.

Результат

  • Конверсия в сделку выросла на 28%;
  • время первого контакта с лидом — с 4 часов до 5 минут;
  • прогноз продаж точен на 90%;
  • руководитель видит pipeline в реальном времени без Excel.

ИИ-рекрутер и онбординг 👤

~1 800 000 ₽8 недель

Проблема

HR-отдел завален резюме, скрининг занимает дни. Новички долго адаптируются: никто не отвечает на вопросы, инструкции разбросаны по разным местам, половина уходит в первый месяц.

Что внедрили

  • Автоскрининг резюме и сопроводительных;
  • интервью-бот в Telegram: первичный опрос кандидата;
  • оценка соответствия позиции по чек-листу;
  • онбординг-агент: отвечает на вопросы новичка 24/7;
  • адаптационный трек: задачи, материалы, контроль;
  • опрос удовлетворённости на 7, 30, 60 день.

Как проверяли

Сравнивали время закрытия вакансий, отслеживали удержание новичков через 90 дней, оценивали точность скрининга по отзывам нанимающих менеджеров.

Результат

  • Время скрининга — с 3 дней до 30 минут;
  • отток на испытательном сроке снизился на 35%;
  • новичок получает ответы мгновенно, а не ждёт HR;
  • HR занимается развитием команды, а не рутиной.

Умный склад: прогноз и закупки 📦

~2 200 000 ₽10 недель

Проблема

Закупки делаются «на глаз», половина позиций в избытке, половины не хватает. Заморозка оборотных средств в неликвиде, простой из-за отсутствия ходовых позиций.

Что внедрили

  • Прогноз спроса по каждой SKU на основе истории;
  • учёт сезонности, акций и трендов;
  • автоматическое формирование заявок поставщикам;
  • контроль остатков в реальном времени;
  • алерты по неликвидам и дефицитным позициям;
  • дашборд закупщика с рекомендациями.

Как проверяли

Сравнивали оборачиваемость склада до и после, замеряли долю out-of-stock, проверяли точность прогноза спроса на 3 месяца вперёд.

Результат

  • Замороженные в запасах средства сократились на 40%;
  • out-of-stock по ходовым позициям — с 12% до 2%;
  • прогноз спроса точен на 88%;
  • закупщик видит, что и когда заказывать, без Excel.
Эффект

Что меняется после внедрения

Усреднённые показатели по завершённым проектам. Точные метрики фиксируются на диагностике.

ИИ-секретарь

Поручения не теряются90%
Ответы без ручной работы70%
Время на контроль−60%

Почтовый ассистент

Важные письма выделены95%
Меньше ручного просмотра80%
Скорость реакции×3

Контроль поручений

Задач под контролем100%
Забытых задач−85%
Ручных запросов статуса−75%

Голосовой колл-центр

Звонков без оператора70%
Время ожидания0 сек
Доступность24/7

Продажи B2B

Конверсия в сделку+28%
Скорость реакции×48
Точность прогноза90%

Умный склад

Меньше замороженных средств−40%
Out-of-stock−83%
Точность прогноза88%
Формат

Как устроен каждый кейс

Один и тот же формат для всех внедрений — чтобы результат можно было проверить.

01
🎯

Проблема

1–2 дня

Фиксируем, что именно болит и где теряются время, заявки или деньги.

Интервью с командой
Аудит текущих процессов
Карта потерь и узких мест
ВходЖалобы команды
АртефактКарта потерь
02
🛠️

Решение

3–5 дней

Проектируем агента или автоматизацию под конкретный процесс.

Архитектура агента
Сценарии и правила
Интеграции и каналы данных
ВходКарта потерь
АртефактТехническое задание
03
🔬

Проверка

5–10 дней

Тестируем на реальных данных: заявки, письма, задачи, логи.

Тесты на реальных данных
Краевые кейсы и ошибки
Доработка и повторный прогон
ВходТехническое задание
АртефактОтчёт тестирования
04
📊

Результат

14 дней замера

Сравниваем «до» и «после», оставляем метрики контроля.

Сравнение до / после
Фиксация метрик
Передача дашборда
ВходОтчёт тестирования
АртефактМетрики до/после
05
🚀

Развитие

постоянно

Договариваемся, что улучшать дальше в рамках сопровождения.

Мониторинг и алерты
Новые процессы
Расширение и масштаб
ВходМетрики до/после
АртефактДорожная карта
🔓 Контрольные точки между этапами
📋Согласование
карты потерь
📝Утверждение
технического задания
Приёмка
по чек-листу
📈Подтверждение
метрик
4–8
недель
средний срок
⏱ Распределение времени по этапам
03 · Проверка
35%
04 · Результат
20%
02 · Решение
18%
05 · Развитие
15%
01 · Проблема
12%
5
этапов
от проблемы до запуска
4
контрольные
точки качества
14дн.
замер
результатов
доработок
в рамках поддержки
Заявка

Хотите похожее внедрение?

Опишите процесс — вернёмся с вопросами и предварительным планом.

Оставить заявку