Кейсы внедрения AI-агентов
Разбор проектов внедрения: что было до, что сделали, что нашли в звонках и сколько это стоило в деньгах. С цифрами, расчётом упущенной выручки и честным разделом о том, что оказалось сложно.
Все кейсы внедрения 404ai
Кейс ETIZ: сайт производителя к рекламе и поиску — план из 181 работы и ранняя динамика органики +31,7%
Производитель композитных материалов ETIZ, подготовка сайта к рекламе и поиску. План из 181 работы, 63 стоп-пункта, разделение 404ai / ETIZ. Ранняя динамика за 1–13 сентября против 1–13 августа: органика +31,7%, формы 36 → 33.
Читать кейс Разбор сценария · ФонексРегистратура не берёт трубку в час пик — и пациент уходит в соседнюю клинику
Как автообзвон снимает нагрузку с регистратуры: подтверждение записи, напоминания, перенос приёма. Расчёт эффекта и границы применимости в медицине.
Читать разбор Разбор сценария · ФонексВ базе тысячи контактов, которые когда-то интересовались, — и до них никто не доходит
Как поднять спящую базу голосовым роботом: сегментация, повод для звонка, расчёт окупаемости и почему обзвон «всех подряд» даёт обратный эффект.
Читать разбор Разбор сценария · ФонексНа ранней просрочке достаточно напомнить — но напоминать некому
Как голосовой робот напоминает о платежах на ранней просрочке: сценарий, тон, ограничения 230-ФЗ и расчёт эффекта против ручного обзвона.
Читать разбор Разбор сценария · ФонексХолодный обзвон в B2B — это не продажа, а поиск того, с кем говорить
Где голосовой робот работает в холодном B2B-обзвоне, а где мешает: задача первого касания, выход на ЛПР, расчёт стоимости контакта и честные ограничения.
Читать разбор Разбор сценария · ФонексЗаказ оформлен, но не подтверждён — и половина таких не доезжает
Как робот подтверждает заказы и собирает обратную связь: снижение невыкупа, честные опросы после сделки, расчёт эффекта и типичные ошибки сценария.
Читать разбор Разбор сценария · ДирижёрЗаявка пришла в 02:30 — ответ ушёл в 10:15, клиент уже у конкурента
Заявки приходят ночью и в выходные, менеджеры отвечают утром. Как AI-агент квалифицирует лида в момент обращения и что это даёт в конверсии.
Читать разбор Разбор сценария · ДирижёрВосемь из десяти вопросов в поддержку — одни и те же
Как AI-агент закрывает типовые вопросы поддержки в чатах: где проходит граница с оператором, что настраивается и как считать снижение нагрузки.
Читать разбор Разбор сценария · ДирижёрНа площадках выигрывает не лучшее предложение, а самый быстрый ответ
Как AI-агент отвечает на площадках объявлений: скорость ответа как фактор ранжирования, работа с голосовыми и фото, память о клиенте между сессиями.
Читать разбор Разбор сценария · ДирижёрПартнёров сто, менеджер один — и все пишут ему одновременно
Как AI-агент ведёт партнёрскую сеть в одном окне: статусы сделок, начисления, выплаты и обучение новых партнёров без менеджера на каждого.
Читать разбор Разбор сценария · ЛитикПрогноз на месяц собирают из обещаний менеджеров — и он не сходится никогда
Почему прогноз отдела продаж не сходится с фактом и как AI считает вероятность закрытия по каждой сделке: на чём строится оценка и как её проверять.
Читать разбор Разбор сценария · ЛитикОдна модель даёт удобный ответ. Четыре с разными ролями — честный
Почему одну сделку разбирают четыре AI-эксперта с разными ролями, что даёт спор между ними и как из этого получается конкретная рекомендация менеджеру.
Читать разбор Разбор сценария · ЛитикМенеджер уволился — и половина его воронки умирает молча
Что происходит с воронкой при увольнении менеджера и как передать сделки без потерь: восстановление контекста, приоритеты, первые письма новому владельцу.
Читать разбор Разбор сценария · ЛитикПостоянный клиент не уходит с хлопком дверью — он просто берёт всё меньше
Как AI замечает снижение закупок постоянных клиентов до того, как они уйдут: признаки тихого оттока, приоритет возврата и почему это дешевле привлечения.
Читать разбор Разбор сценария · ЛитикСделка срывается не в день отказа — а за три недели до него
По каким признакам сделка сообщает о риске срыва за недели до факта: смена контакта, новые возражения, сбой ритма. И как превратить это в задачу менеджеру.
Читать разбор Разбор сценария · КоучНовичок учится на живых заявках — и каждая ошибка стоит денег
Как новичок выходит на линию подготовленным: тренировка на AI-клиентах вместо обучения на живых заявках, расчёт стоимости слитых лидов и порядок допуска.
Читать разбор Разбор сценария · КоучВозражение «дорого» знают все — и всё равно теряют на нём сделки
Как отрабатывать конкретное возражение всей командой: почему теория не помогает, что даёт повторение на AI-клиенте и как проверить результат на реальных…
Читать разбор Разбор сценария · КоучК крупной сделке готовятся в голове — и импровизируют на встрече
Как подготовиться к важным переговорам на симуляции: моделирование позиции клиента, отработка сложных вопросов и разбор до встречи, а не после.
Читать разбор Разбор сценария · КоучНабрали двадцать человек — и каждый учится по-своему
Как обучать группы новых сотрудников одинаково: единый порог допуска, сравнимые результаты, выявление отсева до выхода на линию.
Читать разбор Разбор сценария · КоучСильный менеджер не деградирует — он перестаёт делать то, что делал раньше
Почему сильные менеджеры со временем теряют качество разговоров и как поддерживать форму без обучающих тренингов: короткие тренировки на новых ситуациях.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияУтренняя сводка руководителю: не поток сообщений, а то, что требует решения
Разбор сценария Везории: агент компании собирает брифинг «что требует решения» из Битрикс24, почты и задач, числа сверяются с данными, решает руководитель.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияКонтроль исполнения поручений: договорились на планёрке — и никто не вспомнил
Разбор сценария Везории: агент компании превращает договорённости планёрки в поручения с критерием результата и приносит просрочки руководителю на решение.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияИИ-агент по правилам компании: предлагает так, как принято у вас
Как Везория работает так, как принято у вас: правила компании, навыки после подтверждения человеком, память «запомни / забудь». Решает руководитель.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияПродажи в CRM, деньги в 1С, задачи в трекере — и нигде не видно целого
Как получить общую картину по CRM, 1С и Метрике без миграции: ИИ-аналитик Везории отвечает числами из данных, а несошедшиеся помечает «Без источника».
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияЦели на год поставлены — и живут отдельно от того, что делают люди
Почему годовые цели не превращаются в ежедневную работу и как агент Везории раскладывает цель по ролям ИИ-специалистов и приносит план на решение.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияМаркетинг командой ИИ-специалистов: одна задача агенту вместо трёх сервисов
Разбор сценария Везории: маркетолог, копирайтер и продажник работают под одним агентом с контекстом CRM, а публикация — только после решения человека.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияВыход нового сотрудника: план готовит агент, решает руководитель
Разбор сценария Везории: агент компании готовит план первой недели, HR-роль собирает адаптацию, задачи службам уходят на одобрение руководителю.
Читать разбор Разбор сценария · ВезорияЗоопарк сервисов: за каждый платим, и ни один не знает про другие
Когда разрозненные сервисы мешают работе: признаки проблемы, как Везория раздаёт задачи ролям ИИ-специалистов и какие системы остаются на месте.
Читать разбор Банкротство физлиц · GEO600 конкурентов в нише, ноль рублей на рекламу — и 30 обращений за два месяца
Юркомпания «Мошкова и Партнёры», генеративное SEO. Факты вынули из картинок в текст, вопросы клиентов задали вслух, сайт разогнали до 100/100. Итог за 2 месяца: 500+ посетителей и 30+ обращений без рекламного бюджета.
Читать кейс Банкротство физлиц · ДирижёрAI-бот на Авито: понимает голос и фото, помнит клиента через неделю
ЮК «Заря», списание долгов. За одним ответом — 6 моделей: черновик, критик-редактор на 11 правил, память на 16 полей. За полтора месяца 576 сообщений и 4 лида с телефонами. Пилот, цифры без пересчёта в проценты.
Читать кейс Банкротство физлиц · ЭхоИз 10 000 звонков в месяц слушали 500 — посчитали точку роста на 16 млн ₽ в месяц
Крупная БФЛ-компания с оборотом 1 млрд ₽. Охват анализа звонков 5% → 100%, расчётный потенциал ~190 млн ₽ в год. Первый результат — через месяц.
Читать кейс Банкротство физлиц · ЭхоИз 1 400 звонков в месяц слушали 90 — нашли аргумент, который звучал в четверти разговоров
Небольшая БФЛ-компания, отдел продаж 6 человек. Рассрочка — ответ на главное возражение — упоминалась в 23% разговоров вместо 100%. За месяц 23% → 41%, найденный потенциал ≈ +1,2 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Недвижимость · ЭхоПоказ квартиры назначался в трети разговоров — и это стоило застройщику 6 сделок в месяц
Отдел продаж 14 человек, 4 200 звонков в месяц. Вместо визита в офис менеджеры обещали «прислать подборку». За месяц показы 31% → 48%, найденный потенциал ≈ +44 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Медицина · Эхо«Врач принимает по вторникам»: как одна фраза регистратуры стоила клинике 150 пациентов в месяц
Сеть из 5 филиалов, 9 800 звонков в месяц. Конкретное время записи звучало в 44% разговоров, гипотеза о загрузке врачей не подтвердилась. Потенциал ≈ +3,1 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Автобизнес · ЭхоТрейд-ин звучал в каждом восьмом звонке — притом что это главный повод приехать в салон
Дилер с двумя салонами, 6 500 звонков в месяц. Оценку машины клиента предлагали в 12% разговоров. За месяц 12% → 27%, найденный потенциал ≈ +4 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Онлайн-образование · ЭхоЦену обсуждали в 81% звонков, пробный урок предлагали в 38% — и конверсия стояла на месте
Отдел продаж 22 человека, 12 000 звонков в месяц. Наём шести менеджеров конверсию не поднял: новые учились у старых. Потенциал ≈ +2,9 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Страхование · ЭхоВопрос на пять секунд, который не звучал в семи разговорах из десяти
Страховой брокер, 16 менеджеров, 7 300 звонков в месяц. Дату окончания полиса выясняли в 29% разговоров — без неё пролонгации не существует. Потенциал ≈ +1,8 млн ₽ в месяц.
Читать кейс E-commerce · Эхо«Нет в наличии» звучало в 27% звонков — и в четырёх случаях из пяти на этом разговор заканчивался
Интернет-магазин, контакт-центр 12 человек, 5 200 звонков в месяц. Аналог предлагали в 18% случаев, хотя он был на складе. Потенциал ≈ +1,9 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Логистика · B2B · ЭхоОтдел мерили числом расчётов — и метрика прямо наказывала за путь к контракту
Перевозчик, 9 менеджеров, 3 100 звонков в месяц. Регулярность отгрузок выясняли в 22% разговоров: контрактный клиент уходил как разовый. Потенциал ≈ +520 тыс. ₽ в месяц.
Читать кейс Финансы · ЭхоОтказ одного банка заканчивал разговор — при четырнадцати партнёрах
Кредитный брокер, 21 менеджер, 8 600 звонков в месяц. Год низкие выдачи списывали на скоринг банков — данные версию не подтвердили. Потенциал ≈ +2,1 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Аутсорс колл-центра · ЭхоПродавали качество и не могли его показать: три проекта из девяти ушли за год
78 операторов на 9 проектах, 41 000 звонков в месяц. Отчёт по всем разговорам стал аргументом при продлении, а не инструментом роста конверсии. Удержание ≈ 15 млн ₽ в год.
Читать кейс Сервис оборудования · ЭхоКлиент звонит, когда оборудование встало, — и этот момент использовался в одном случае из одиннадцати
Диспетчерская 11 человек, 2 800 звонков в месяц. Обзвон базы с предложением обслуживания не работал, а та же база звонила сама. Потенциал ≈ +1,4 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Телеком · ЭхоАбонент звонит отключаться — и в двух случаях из трёх заявку просто оформляют
Провайдер, контакт-центр 24 человека, 16 000 звонков в месяц. Причина ухода фиксировалась в 22% случаев: компания не знала, почему от неё уходят. Удержание +240 абонентов в месяц.
Читать кейс Оптовая торговля · ЭхоКлиенты не уходили — они просто с каждым разом брали чуть меньше
Опт, 15 менеджеров, 4 400 звонков в месяц. Состав повторного заказа сверяли с предыдущим в 13% разговоров, 41% заявок принимали под диктовку. Потенциал ≈ +1,4 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Взыскание · Эхо«Постараюсь на неделе» вместо даты и суммы — и это считалось успешным звонком
Отдел взыскания, 46 операторов, 22 000 звонков в месяц. Плюс арифметика, из-за которой выборочный контроль в принципе не находит нарушений 230-ФЗ. Потенциал ≈ +5,1 млн ₽ в месяц.
Читать кейс B2B SaaS · Эхо340 часовых демо в месяц — и до трети из них проходили вслепую
SaaS-компания, отдел продаж 18 человек, 3 600 звонков в месяц. Полная квалификация перед демо была в 24% разговоров, 38% показов шли без распорядителя бюджета. Потенциал ≈ +3,8 млн ₽ в месяц.
Читать кейс Производство · ЭхоОдин узел давал почти четверть рекламаций — и выглядел фоновым шумом
Производитель техники, сервисная линия 34 оператора, 12 500 обращений в месяц. Ещё 31% звонков вообще не про брак, а про один шаг настройки. Потенциал ≈ −6,6 млн ₽ затрат в месяц.
Читать кейс Сеть по франшизе · ЭхоИскали, кто нарушает стандарт, — нашли приём, которого в стандарте не было
38 точек, 9 200 звонков в месяц. Разброс между точками оказался вчетверо больше разброса между людьми внутри точки. Потенциал ≈ +2,5 млн ₽ в месяц.
Читать кейс ЖКХ · ЭхоТреть звонков в диспетчерскую — повторы по проблеме, которую уже обещали решить
Управляющая компания, диспетчерская 26 человек, 28 000 обращений в месяц. Штат расширяли дважды, нагрузка возвращалась: треть потока компания создавала сама.
Читать кейс Туризм · ЭхоСредняя конверсия за год, которой не существовало ни одну неделю
Туроператор, 21 менеджер, до 11 400 звонков в пиковую неделю. Подбор альтернативы падал с 61% в межсезонье до 19% в пик. Потенциал ≈ +2,4 млн ₽ в месяц сезона.
Читать кейсКак мы пишем кейсы
Цифры, а не прилагательные
Кейс должен быть проверяемым. Поэтому в каждом — конкретные суммы, сроки и то, что пошло не так.
Считаем в деньгах
Не «повысили эффективность», а сколько договоров, по какой цене и сколько это в рублях за месяц и за год.
Показываем, что нашли
Что именно нашли в разговорах и данных: какие звонки, какие формулировки, какой шаг процесса — и что после этого изменили.
Пишем, что было сложно
Сроки, которые поехали, и ошибки модели. «Внедрить» и «внедрить так, чтобы работало» — разные вещи, и мы говорим какие.
Посмотрим, что скрыто в ваших звонках
Разберём отдел продаж на реальных записях: покажем, какие требования скрипта не выполняются и сколько это стоит в деньгах.