На Авито побеждает тот, кто ответил первым. Мы поставили в чат AI-менеджера, который понимает голос и фото — и помнит клиента через неделю
Для юридической компании «Заря» — списание долгов и банкротство физлиц. Не автоответчик по ключевым словам, а связка из 6 моделей с памятью: консультирует по процедуре, снимает возражения, узнаёт вернувшегося клиента и доводит до телефона. В любой момент диалог перехватывает оператор.
Кейс 2026 года
Почему стоит прочитать этот кейс до конца
- Как за одним ответом клиенту стоят 6 моделей, а не одна нейросеть
- Почему бот, который помнит клиента через неделю, в банкротстве важнее скорости
- Как обрабатываются голосовые и фото — так, как реально пишут на Авито
- Честно о масштабе: это пилот на 10 диалогах, и мы не пересчитываем его в проценты
О компании
ЮК «Заря» — банкротство физлиц и списание долгов
Юридическая компания, которая ведёт процедуру банкротства физических лиц. Один из основных источников обращений — объявления на Авито, где скорость ответа прямо влияет на то, дойдёт ли человек до консультации.
| Отрасль | Банкротство физических лиц, списание долгов |
|---|---|
| Канал | Авито — чат объявления через официальный Avito Messenger API |
| Продукт | Дирижёр — AI-агенты в мессенджерах |
| Период работы | 8 июля — 18 августа 2026 |
| Режим | Автоматический, с перехватом оператором в любой момент |
| Каналы ввода | Текст, голосовые сообщения, фотографии документов |
| График | По рабочему расписанию компании, а не круглосуточно |
Задача
Поток с Авито большой, а отвечать быстро некому
Обращений по банкротству с Авито приходит много, но менеджеры физически не успевают отвечать мгновенно. На площадке это критично: скорость ответа напрямую влияет на конверсию — человек пишет сразу в несколько компаний и разговаривает с той, что ответила первой.
- Отвечать мгновенно и по делу — консультировать по списанию долгов, а не отписываться
- Понимать текст, голосовые и фото — так, как реально пишут на Авито
- Звучать как живой менеджер: с эмпатией, без роботизированных повторов
- Помнить клиента между визитами — не заставлять пересказывать тяжёлую ситуацию заново
- Квалифицировать и доводить до телефона, с перехватом оператором в любой момент
Решение
Как устроено подключение к Авито
Бот встроен в аккаунт компании через официальный Avito Messenger API. Клиент пишет в чат объявления, Авито передаёт сообщение боту через вебхук, бот отвечает обратно через API. Ключи доступа хранятся только на нашем сервере и в чужие руки не попадают.
Приём сообщения
Авито присылает входящее через вебхук. Голосовое скачивается и расшифровывается, фото описывается vision-моделью — на вход дальше идёт текст.
Сборка контекста
Системный промт собирается на лету из 8 блоков: персона, база знаний, память о клиенте, бегущее резюме, директива эмоции, запрет повторов, язык, история переписки.
Черновик ответа
Сильная модель пишет ответ по воронке банкротства. Слабая такой промт не держит — теряет шаги и вопросы, это проверено на практике.
Критик-редактор
Отдельная модель проверяет черновик по 11 правилам: убрать пустые оценки, не выдумывать цифры, не повторять уже названное, вести к следующему шагу.
Ответ клиенту
Готовый текст уходит обратно в чат Авито через API. Обрезанный ответ перегенерируется — клиент не видит обрубленной фразы.
Разбор и память
После диалога отдельная модель раскладывает переписку на 16 полей карточки клиента, ещё одна сжимает разговор в резюме на пару строк. Контакт с фильтром фейков уходит в базу лидов.
Всего путь одного сообщения — 9 шагов. Это и есть «дирижирование»: несколько моделей и проверок работают согласованно, чтобы ответ был точным по фактам и человечным по форме.
Оркестрация
За одним ответом стоит 6 моделей, а не одна
Разделение труда между специализированными ролями. Каждая делает одно и делает это лучше, чем одна универсальная модель сделала бы всё сразу.
| Черновик ответа | Основной ответ клиенту по воронке банкротства |
|---|---|
| Критик-редактор | 11 правил: конкретика вместо клише, никаких выдуманных цифр, без повторов, каждый ответ ведёт к следующему шагу |
| Извлечение фактов | Разбирает переписку на 16 структурных полей — память о клиенте |
| Резюме диалога | Сжимает разговор в 1–2 строки: о чём договорились, какие возражения сняты, на каком шаге воронки |
| Распознавание голоса | Голосовое сообщение с Авито превращается в текст |
| Описание фото | Скриншот долга или документ описывается vision-моделью |
| Детектор эмоций | Не модель, а правило — срабатывает мгновенно: злость, уныние, раздражение включают эмпатичный зачин |
Память
Бот помнит клиента и через неделю
Обычный чат-бот забывает всё после закрытия чата. Здесь после каждого диалога сохраняется структурированная карточка, и при возвращении человека она подтягивается — бот узнаёт его по телефону и продолжает с места.
полей карточки клиента
Сумма долга и бюджет, кто принимает решение, что беспокоит, какие сомнения уже высказаны и какие сняты, контакты с фильтром фейков, этап воронки и данные боту обещания — например «пришлю расчёт».
Почему это критично именно в банкротстве
Человек не хочет по третьему разу пересказывать тяжёлую ситуацию. В промте жёстко задано правило: если клиент вернулся — подтвердить, что помнишь, напомнить 2–3 ключевых факта и продолжить с того места, где остановились. Не переспрашивать то, что уже известно.
Бегущее резюме
Отдельно от карточки живёт сжатая до пары строк суть диалога, которая обновляется по ходу разговора. Она попадает в промт следующего ответа — модель видит не «голый вопрос», а весь путь клиента.
Тон разговора
Сначала признать чувство, потом один деловой ход
Эмпатия как правило, а не как пожелание
В теме долгов люди часто пишут в отчаянии, и если бот сразу «продаёт» — это отталкивает. При негативе первая фраза обязана признать чувство человека, и только потом идёт короткий деловой ход. Задавать продающий вопрос или предлагать услугу в этот момент запрещено.
Критик-редактор вместо «воды»
Черновик проходит через редактора с 11 правилами: убрать пустые оценки вроде «хороший» и «надёжный», не называть выдуманных цифр, не повторять уже озвученную цену, не переспрашивать оставленный контакт. В каждом ответе — либо новый вопрос про клиента, либо конкретный шаг.
Что получается на выходе
Ответы короткие, по делу, без канцелярита — но с продающей логикой: каждый двигает клиента к заявке. Цифры при этом берутся только из базы знаний, а не придумываются моделью.
Сценарии
Продумали 12 сценариев, а не один счастливый путь
Бот рассчитан на реальное поведение клиентов Авито, а не на идеальный диалог из презентации.
| Голосовое сообщение | Скачивает файл через Avito API, расшифровывает, отвечает по смыслу |
|---|---|
| Фото документа | Описывает изображение через vision и учитывает в ответе |
| Эмоциональный клиент | Детектор эмоции включает эмпатичный зачин |
| Отработка возражений | «Дорого», «подумаю» — ответ через критика: аргумент плюс следующий шаг |
| Повторные вопросы | Не повторяет уже названную цену и цифры, ведёт новым аргументом |
| Возврат клиента | Узнаёт по телефону, подтягивает карточку из прошлых сессий |
| Сбор контакта | Извлекает телефон, почту, телеграм, фильтрует фейки, пишет лид в базу |
| Рабочее расписание | Отвечает по графику компании, а не круглосуточно |
| Подхват истории | При подключении к начатому чату подтягивает переписку оператора |
| Перехват оператором | Живой оператор берёт диалог — бот замолкает |
| Защита от обрезков | Оборванный ответ перегенерируется целиком |
Хотите такого же агента в своём канале — Авито, Telegram, WhatsApp или чат на сайте?
Результаты
Живые данные из базы за шесть недель
Цифры приведены как есть, без пересчёта в проценты роста: до бота на этом канале мгновенно не отвечал никто, поэтому базы для сравнения «было / стало» не существует.
| Период работы | 8 июля — 18 августа 2026 |
|---|---|
| Диалогов на Авито | около 10, из них 6 содержательных |
| Длина содержательного диалога | 22–38 сообщений — бот вёл клиента по воронке, а не отвечал одной фразой |
| Сообщений обработано | 576 |
| Собрано лидов | 4 с валидными телефонами, статус «новый» |
| Каналы ввода | Текст, голосовые, фото |
Самые длинные диалоги — 38 сообщений. Это и есть главный результат пилота: бот не отписывался, а действительно вёл человека по процедуре банкротства, отвечал на возражения и доводил до контакта.
Честно
Про масштаб этого кейса
Это пилот, а не масштабное внедрение.
За шесть недель через бота прошло около 10 диалогов. На таком объёме видно, что механика работает: бот держит длинный разговор, узнаёт вернувшегося клиента, отрабатывает возражения и доводит до телефона. Но статистических выводов о конверсии на десяти диалогах сделать нельзя, и мы их не делаем.
Чего вы не найдёте в этом кейсе
Процентов роста конверсии, расчёта окупаемости и обещаний «в среднем наши клиенты получают +N%». Для этого нужен другой объём данных и контрольная группа — а не пересчёт четырёх лидов в красивую цифру.
Отдельная сложность — сам промт. Слабая модель сложный сценарий банкротства не держит: теряет шаги воронки и заданные вопросы. Пришлось ставить на черновик сильную модель, а экономить на вспомогательных ролях — расшифровке голоса и разборе диалога.
Вывод, который забрали в методологию: в чувствительных темах эмпатию нельзя оставлять «на усмотрение модели». Она должна быть жёстким правилом с запретом продавать в момент, когда человеку плохо.
Кому подходит
Где такой агент даст результат
Подходит
Поток обращений в чат — Авито, Telegram, WhatsApp, сайт — с типовыми вопросами и длинным решением: юруслуги, медицина, недвижимость, образование.
Не подходит
Единичные обращения и уникальные сделки, где каждый разговор свой, а продажа держится на личных отношениях с конкретным человеком.
Ключевое условие — письменная база знаний. Все цифры и условия бот берёт только из неё: выдумывать цифры ему прямо запрещено правилами редактора. Если условия живут в головах менеджеров, первым шагом будет их записать — и это работа заказчика, а не подрядчика.
Вопросы
Что обычно спрашивают про этот кейс
Чем AI-бот на Авито отличается от автоответчика по ключевым словам?
Автоответчик подбирает готовую фразу по совпадению слов. Здесь на каждое сообщение работает связка из 6 специализированных моделей: одна пишет черновик ответа, вторая проверяет его по 11 правилам редактуры, третья разбирает диалог на 16 полей памяти, четвёртая сжимает разговор в бегущее резюме, пятая расшифровывает голосовые, шестая описывает фото. Плюс правило-детектор эмоции, которое срабатывает мгновенно и без модели. Системный промт для одного ответа собирается на лету из 8 блоков.
Как бот понимает голосовые сообщения и фото?
На Авито клиенты часто пишут голосом и присылают скриншоты — фото долга, документы. Голосовое скачивается через Avito API и расшифровывается в текст, изображение описывается vision-моделью, и это описание учитывается в ответе наравне с текстом. Для темы банкротства это принципиально: человеку проще наговорить свою ситуацию, чем печатать её.
Что значит «бот помнит клиента» и как это работает?
После каждого диалога отдельная модель разбирает переписку и заполняет карточку клиента из 16 полей: сумма долга, бюджет, кто принимает решение, названные возражения и снятые сомнения, контакты, этап воронки и данные боту обещания. Когда человек пишет снова — даже через несколько дней и новой перепиской — бот узнаёт его по телефону, подтягивает карточку и продолжает с того места, где остановились. В промте жёстко задано правило: подтвердить, что помнишь, напомнить два-три ключевых факта и не переспрашивать известное.
Почему для банкротства важна эмпатия бота?
Люди пишут по поводу долгов в тяжёлом состоянии, и если бот сразу переходит к продаже, это отталкивает. Перед генерацией ответа срабатывает детектор эмоции: при злости, унынии или раздражении включается правило, по которому первая фраза обязана признать чувство человека, и только потом идёт один короткий деловой ход. Задавать продающий вопрос или предлагать услугу в этот момент запрещено.
Может ли оператор вмешаться в диалог бота?
Да, в любой момент. Живой оператор берёт диалог на себя — бот замолкает, режим переключается между автоматическим и ручным. Если оператор уже начал переписку до подключения бота, тот подтягивает прежнюю историю и продолжает в контексте, а не с чистого листа. Отдельно бот работает по графику компании, а не круглосуточно.
Какие результаты дал пилот и насколько они показательны?
За период 8 июля — 18 августа 2026 бот обработал 576 сообщений в примерно 10 диалогах, из которых 6 были содержательными — по 22–38 сообщений каждый. Собрано 4 лида с валидными телефонами. Это пилотный объём: на таком количестве диалогов можно судить о том, что механика работает — бот ведёт по воронке, отрабатывает возражения и доводит до контакта, — но нельзя делать статистических выводов о конверсии. Мы называем цифры как есть и не пересчитываем их в проценты роста.
Следующий шаг
Поставим такого агента в ваш канал
Разберём ваши обращения, соберём базу знаний по частым вопросам и запустим пилот в одном канале — с перехватом оператором и по вашему графику. Как в этом кейсе: сначала узкий участок, потом расширение.
Нужны письменные ответы на десяток частых вопросов — с этого начинаем