Интернет-магазин товаров для дома: около 2 000 заказов в месяц, три менеджера, продажи на сайте, в WhatsApp и Telegram
Типичный запрос собственника звучит так: «Мы льём рекламу, обращений много, а продаж столько же. Найдите, где дыра». Снаружи это выглядит как проблема с рекламой. Внутри обычно другое — владелец сам сидит в переписках по вечерам, потому что не доверяет скорости менеджеров.
Первое, что делаем, — выгружаем переписки за три месяца и считаем по каналам и по часам. Что смотрим: какая доля обращений приходит вне рабочего времени, сколько времени занимают повторяющиеся вопросы (наличие, размер, доставка, статус заказа, возврат, оплата), на каком шаге диалоги обрываются. Цифры у каждого магазина свои — их и показываем на карте автоматизации.
Что строим дальше. ИИ-консультант в чате сайта, WhatsApp и Telegram: подбирает товар по каталогу и остаткам, отвечает по размерам и доставке, называет статус заказа по номеру. Если человек колеблется или разговор выходит за сценарий — диалог уходит менеджеру с готовой сводкой: что спрашивал, что смотрел, на чём завис. Отдельная ветка возвращает брошенные корзины: через час после ухода ИИ пишет сам, закрывает оставшийся вопрос и доводит до оплаты. Сверху — панель для владельца: обращения по каналам и часам, точки обрыва, топ вопросов и топ запрашиваемых товаров, которых нет в наличии.
Что меряем на пилоте: время первого ответа, доля обращений, закрытых без менеджера, доля диалогов, дошедших до заказа, количество возвращённых корзин, часы, освободившиеся у менеджеров. Сравниваем с контрольной группой на одном и том же трафике. Процентов заранее не обещаем: они зависят от вашей воронки, ассортимента и качества трафика.
Главное, что поменялось, — я перестал открывать чат по вечерам. Раньше на автомате брал телефон в одиннадцать: вдруг кто-то написал.
Пример типового внедрения: механика реальная, цифры зависят от вашей воронки, ассортимента и трафика. Реальные результаты по нашим кейсам в других нишах покажем на встрече.

