Кейсы

Что мы уже сделали

Четыре проекта с измеримым результатом. У нас 30+ закрытых, но эти — самые показательные: разная индустрия, разная сложность, одинаково чёткий ROI.

Дельфин-клуб
−85%
нагрузки на команду модераторов

ИИ-ассистент для комьюнити

Проблема

В чатах комьюнити (>10К участников) команда модераторов отвечала на одинаковые вопросы по 30+ часов в неделю. Новые посты, расписание, условия членства, регламенты — поток повторов.

Решение

ИИ-агент с RAG по базе знаний клуба: отвечает на типовые вопросы мгновенно, эскалирует сложные модераторам. Логирует все взаимодействия для аудита и обучения.

Результат
  • −85% нагрузки на команду модераторов
  • +5% конверсия в новые членства
  • Ответы на типовые вопросы 24/7
  • Один модератор справляется с тем, на что раньше уходило три
Сервисная компания · CRM-интеграция
1 мин
время первого ответа клиенту

ИИ в CRM: квалификация и первый ответ

Проблема

Заявки приходили в CRM через WhatsApp, Telegram, формы на сайте. Менеджеры обрабатывали в порядке очереди — первый ответ через 3–4 часа. Холодные клиенты остывали ещё больше.

Решение

Связка n8n + LLM-агент: заявка → классификация → персонализированный первый ответ через минуту → передача менеджеру с готовой саммари.

Результат
  • Время первого ответа: 3 часа → 1 минута
  • Менеджеры получают саммари вместо raw-заявки
  • −70% затрат на ручную обработку входящих
  • Конверсия в встречу выросла за счёт скорости первого касания
Olimpberry
−90%
обращений младших к старшим

ИИ-ассистент продаж

Проблема

Младшие менеджеры каждый второй вопрос задавали старшим: «как правильно ответить про X», «есть ли у нас Y», «какая позиция по Z». Старшие тратили время на «справочное бюро».

Решение

Кастомный ИИ-агент по внутренней базе знаний: продуктовые материалы, ответы на типовые возражения, регламенты. Доступ через Telegram-бота.

Результат
  • −90% обращений младших к старшим
  • Скорость ответа клиенту выросла в 4 раза
  • Стандартизация ответов: один tone-of-voice по всей команде
  • Старшие менеджеры разгрузились на стратегические задачи
How2AI
100%
отлов спама в Telegram-канале

ИИ-модератор для Telegram

Проблема

Канал получал десятки спам-сообщений в день: реклама, фишинг, ботнеты. Ручная модерация не успевала, репутация канала страдала.

Решение

ИИ-модератор с context-aware-проверкой: отличает разговор по теме от рекламы. Подозрительные сообщения — в очередь на проверку, явный спам — в бан.

Результат
  • 100% отлов явного спама
  • Снижение нагрузки на админов в 10 раз
  • Контекстная модерация: понимает разговор, не банит лишнее
  • Прозрачные логи: каждое решение можно проверить

Хотите такой же результат?

Расскажите про ваш процесс — оценим за один созвон.