Как мы внедрили AI-ботов для компании «Алмаз» и перевели продажи на автопилот
Последние два года я внедряю AI-ботов в бизнес-процессы.
И если раньше это казалось чем-то сложным и дорогим, то теперь я вижу — компании разного масштаба уже получают ощутимый результат.
Недавний проект с компанией «Алмаз» показал, что за один месяц можно полностью перестроить работу отдела продаж и поддержки — без найма новых сотрудников.
С чем пришёл клиент
«Алмаз» — компания, работающая в B2B-сегменте.
Они оказывают комплексные услуги для бизнеса по всей России.
Штат большой, клиентов много, но эффективность начала падать.
Когда ко мне обратился руководитель отдела продаж, он сразу сказал:
«У нас хорошие продукты, но мы не справляемся с потоком заявок.
Менеджеры тратят кучу времени на первичное общение и сортировку клиентов. Мы теряем лидов.»
Я попросил показать, как устроена обработка запросов.
Оказалось, что клиенты пишут везде — на сайт, в Telegram, в почту.
Данных много, но они разбросаны.
В CRM попадает лишь часть обращений, а часть просто теряется.
Что мы предложили
Я предложил внедрить три AI-бота, каждый под конкретную задачу:
бот для отдела продаж — чтобы фильтровать входящие заявки,
бот поддержки — для типовых вопросов,
юридический бот — для автоматизации консультаций.
Цель была не заменить людей, а освободить их от рутины, чтобы команда занималась тем, что действительно приносит деньги.
Как проходил процесс внедрения
Этап 1 — анализ процессов.
Мы подробно разобрали все точки контакта с клиентом: кто пишет, куда, с какими вопросами и на каком этапе чаще всего теряются обращения.
Этап 2 — проектирование сценариев.
Я прописал логику общения для каждого бота: какие вопросы он задаёт, как реагирует на разные ответы, когда переключает диалог на менеджера.
Этап 3 — интеграция.
Подключили Telegram, WhatsApp, сайт и amoCRM.
Теперь все обращения автоматически фиксируются в CRM, а бот сам проставляет статус клиента — новый, тёплый или горячий.
Этап 4 — обучение и тестирование.
Бот поддержки обучался на базе FAQ компании, а юридический бот — на документах и данных из консультантских систем.
На этом этапе я вручную проверял, чтобы ответы звучали естественно и точно отражали смысл.
Первые результаты
Запустились мы примерно через 4 недели.
Буквально через пару дней после старта клиент написал мне:
«Мы только сейчас поняли, насколько это ускоряет процесс.
Менеджеры наконец начали успевать.»
Данные за первый месяц показали:
доля нецелевых обращений снизилась почти вдвое,
среднее время ответа сократилось с 20 минут до 30 секунд,
конверсия в продажу выросла на 17%,
нагрузка на поддержку снизилась на 60%.
Юристы тоже ощутили эффект: теперь 70% типовых запросов обрабатываются автоматически.
Что особенно сработало
Главный успех этого проекта — в правильной постановке задачи.
Мы не пытались «внедрить нейросеть ради галочки».
Мы решили конкретные проблемы бизнеса.
ИИ не заменил людей.
Он просто снял с них всё, что не требует креатива и переговоров.
А когда команда перестаёт тратить энергию на однотипные действия, у неё наконец появляется время на развитие.
Экономика проекта
Общая стоимость внедрения трёх ботов составила 190 000₽
Окупаемость — пять недель.
Компания перестала терять заявки и сократила расходы на операционные процессы.
Сейчас они масштабируют систему на филиалы и планируют внедрить AI-ботов во внутреннее обучение персонала.
Вывод
Этот кейс подтвердил то, что я вижу всё чаще:
ИИ перестал быть трендом. Он стал нормой.
Бизнесу больше не нужно нанимать десятки операторов, чтобы просто отвечать клиентам.
Достаточно внедрить пару умных решений — и процесс начинает работать сам.
Главное — не ждать «идеального момента».
Он уже наступил.
Хочешь понять, как AI-бот может помочь твоему бизнесу?