АКБ-Финанс — кредитный брокер с огромной продуктовой линейкой: от потребительских кредитов и экспресс-займов до ипотек и кредитования юрлиц. Работают с самыми разными сегментами, включая клиентов с плохой кредитной историей — входящий поток обращений стабильно высокий.
Основная потребность была не в новом канале продаж, а в реанимации недозвонов: вернуть к жизни огромный пласт лидов, которые могли бы приносить сделки.
Как устроен процесс обработки лидов у клиента и для чего был нужен AI-консультант
Поток лидов у клиента стабильно большой, но первичную заявку всегда пытаются обработать звонком: менеджер сразу набирает номер, чтобы быстро понять, подходит ли клиент под выдачу кредита.
Если менеджер не дозвонился, лид уходит на этап «Недозвон». Раньше он там просто висел. Либо менеджер пытался перезванивать позже, либо менеджер забывал, а лид «протухал» и терялся. Учитывая объем обращений, недозвоны составляли огромный процент потенциальных клиентов.
На этапе недозвона заказчик решил поставить AI-консультанта.
Когда лид уходит на этап «Недозвон», к обработке подключается нейроконсультнт. Он пишет клиенту в WhatsApp — быстро, ненавязчиво и в формате живого диалога. Его задача: выяснить, на связи ли клиент, актуальна ли заявка. Бот также задает уточняющие вопросы для квалификации.
Если клиент проявил интерес, предоставил данные, готов обсудить условия — бот передает диалог менеджеру и тот получает уже «разогретого» клиента.
Если же выясняется, что человек не подходит под критерии кредитования — бот корректно завершает диалог и экономит ресурсы отдела продаж.
По сути, это автоматическая реанимация лидов, которая закрывает дыру в воронке и дает компании ощутимый прирост в кваллидах.
Как устроен промпт для квалификации
Промпт был построен так, чтобы заменить менеджера в первичном получении информации у клиента, до которого не дозвонились. Его задача — аккуратно уточнить ключевые параметры, на основе которых компания принимает решение: можно выдавать кредит или нет, под какой продукт, и есть ли возможность предложить залоговые варианты.
Хотя промпт у нас получился большой, он строился вокруг нескольких главных блоков:
Блок 1: Подтверждение актуальности заявки
- Актуален ли сейчас вопрос по кредиту или рефинансированию?
- Удобно ли общаться здесь, в WhatsApp?
Задача — убедиться, что клиент не случайный и готов продолжить диалог.
Блок 2: Базовая кредитная квалификация
- Гражданство, Регион проживания
- Официальный доход, информация о недвижимости
- Текущая кредитная нагрузка и т.д.
Этот блок помогал понять, в какую категорию кредитования можно отнести клиента.
Блок 3: Готовность к передаче менеджеру
- Когда удобно созвониться с менеджером?
- Нужна ли консультация по ставкам/сумме?
После согласия бот автоматически ставил задачу менеджеру и заполнял поля сделки (доходы, наличие недвижимости, тип кредита, нагрузка и т.д).
После запуска выяснилось, что в таком режиме AI-помощник обрабатывает от 50 до 200 заявок в день. Он собирает всю важную информацию и мягко отсекает неквалифицированные лиды.
Три главных запроса к AI-помощнику
У заказчика было 3 важных требования, которые мы учли при разработке AI-консультанта.
1. Человечность диалогов
Главная потребность клиента была не просто в автоответчике, а в максимально человечном, мягком и живом общении. Клиенты быстро закрываются, если общение похоже на шаблон или прессинг. Поэтому ключевым требованием стала человечность диалогов — чтобы бот писал как живой сотрудник: с паузами, уточнениями, простыми фразами, а не формальным языком.
2. 17 параметров квалификации
Второй запрос — чтобы бот без давления собирал все 17 параметров анкеты, которые нужны компании для оценки клиента. Это огромный объем данных: краткая кредитная история, цель кредита, адрес регистрации и проживания, занятость, должность, стаж, сфера деятельности, доход, наличие ипотеки, наличие залога и другое.
Клиенты терпеть не могут заполнять такие анкеты вручную, поэтому бот должен был собирать данные органично: в диалоге, постепенно, без ощущения допроса. Эти данные бот должен был перенести в карточку сделки.
3. Саммари квалификации
Также бот делал саммари квалификации: оно становилось готовой шпаргалкой для менеджера. Сотруднику не нужно было тратить 10–15 минут на чтение диалога и выявление базовых фактов — он сразу видит полную картину и может быстро принять решение, как продолжить диалог.
Итоги для бизнеса после внедрения
Клиент получил помощника, которые закрывает огромный пласт работы с заявками и переводит «мертвые» недозвоны в готовые лиды. Он помогает:
1. Не тратить время менеджеров на бессмысленные сообщения в WhatsApp;
2. Автоматизировать повторное касание;
3. Отсеивать неподходящих клиентов без участия сотрудников;
4. Поднимать из «мертвого слоя» тех, кто не взял трубку, но готов отвечать в чате;
5. Собирать все данные в сделку, экономя до часа на каждой квалификации, чтобы менеджеру не приходилось уточнять все вопросы вручную.
Нужна помощь в подключении и настройке искусственного интеллекта?
Свяжитесь с нами, и мы покажем, что может ИИ в вашем бизнесе.
#Нейроконсультант #Услуги #Финансы #продажи #CRM #amoCRM