Крупное ивент-агентство, специализирующееся на проведении квест-шоу для корпоративных клиентов и семейных команд.

Компания работает в 17 регионах, использует около 30 площадок. В отделе продаж - 8 менеджеров.

Спрос носит волнообразный характер. Пиковая нагрузка приходится на весну и осень. Летом поток заявок снижается и ограничивается частными мероприятиями. В январе и феврале - относительно спокойный период, после которого спрос снова резко растёт.

В пиковые периоды менеджеры не справлялись с объёмом входящих обращений. Заявки, поступавшие вечером и ночью, оставались без ответа. Клиенты уходили к тем, кто отвечал быстрее, и компания теряла значительную часть потенциальных продаж.

Ранее использовался простой чат-бот, который собирал контактные данные, но не поддерживал диалог. Пользователи быстро понимали, что общаются с программой, и прекращали переписку.

Перед внедрением были сформулированы конкретные требования:

Клиент пишет сообщение, например, в полночь. AI-сотрудник отвечает сразу, ведёт диалог в живом формате, уточняет детали, отвечает на вопросы и работает с возражениями.

Если запрос релевантен, AI аккуратно получает номер телефона и предлагает созвон с менеджером в удобное время, например, утром следующего дня.

После этого AI-агент создаёт задачу в CRM, чтобы к началу рабочего дня у менеджера уже была готовая заявка с контактами и кратким резюме диалога.

Вместо одного универсального бота была выстроена система из одного распределяющего AI-секретаря и 17 специализированных AI-сотрудников. Каждый из них отвечает за свой тип сценариев и запросов.

Такой подход позволил глубже прорабатывать диалоги, поддерживать ветвления и сохранять естественность общения.

Также был реализован модуль быстрых ответов на частые вопросы, чтобы AI-продавец не отвлекался от ключевой задачи — получения контакта.

AI-сотрудники подключены к динамическим Google-таблицам. Они в реальном времени знают, какие программы доступны, где находятся площадки и кто отвечает за конкретный город.

Реализована глубокая интеграция с CRM:

• автоматическое создание и заполнение карточек
• движение сделки по воронке
• передача заявки менеджеру с саммари диалога
• кастомные уведомления в Telegram о новых заявках и ошибках

Через вебхуки добавлена возможность редактировать карточку контакта прямо в процессе диалога. Это решение вышло за рамки стандартной интеграции и было реализовано под конкретные бизнес-задачи клиента.

Используется логика повторных касаний на базе LLM. Если клиент перестал отвечать, диалог не считается завершённым. AI-сотрудник возвращается к разговору позже, учитывая контекст, а не начиная с нуля.

Это позволило вернуть значительное количество лидов, которые ранее просто «пропадали».

Компания рассматривает запуск второго AI-агента для работы с базой постоянных клиентов. В фокусе — повторные касания, напоминания и обработка входящих заявок от уже знакомых клиентов.

Проект находится на стадии проработки сценариев и приоритетов. Команда Савви подтвердила готовность к реализации.