For the complete documentation index, see llms.txt. This page is also available as Markdown.

📚Реальные кейсы использования Selarti

В этой статье рассмотрим реальные примеры внедрения сервиса в работу и что это даёт бизнесу.

Созданный в Selarti ИИ-агент автоматизирует общение с клиентами, экономит бюджет и масштабирует процессы. Во всех случаях он выполняет схожие задачи:

  • начинает общение с клиентами или отвечает на входящие обращения;

  • выявляет потребности и интерес клиентов;

  • отвечает на вопросы или возражения;

  • собирает необходимую информацию;

  • быстро обрабатывает большое количество диалогов;

  • передаёт клиента менеджеру или самостоятельно завершает процесс.

Конечная цель при этом может различаться. Одной компании нужна запись клиентов на консультацию, второй компании — вернуть клиента, третьей — продать услугу или товар.

Ниже собрали кейсы клиентов, которые использовали Selarti в разных сферах бизнеса. Они помогут наглядно понять, для каких конкретных процессов подходит ИИ-агент, как обычно строится работа и каких результатов удаётся достичь.

Продажа услуг по электроснабжению

Задача: выявить заинтересованных клиентов в базе снабженцев, главных энергетиков, собственников бизнеса к услугам по электроснабжению и передать их менеджеру.

Тип коммуникации: исходящие сообщения в Telegram.

Роль ИИ-агента: менеджер по продажам.

Как работал ИИ:

  • выяснял актуальность задачи по электроснабжению;

  • запрашивал контакт для передачи менеджеру.

Результаты за три месяца работы:

  • 4993 исходящих диалога;

  • 2834 ответа (56,8%);

  • 66 успешных диалогов (2,2%);

  • 4,03$ за тёплый лид;

  • использовано три агента.

Продажа бань через Avito и WhatsApp

В этом проекте Selarti использовался сразу в двух последовательных этапах продаж.

Задача: передать готового к покупке клиента менеджеру по продажам (задействовано две воронки).

Тип коммуникации: входящие запросы на Авито, входящие и исходящие сообщения в WhatsApp.

Роль ИИ-агента: ИИ-ассистент, продавец бань-бочек.

Как работал ИИ:

Первый этап — Avito. После получения входящего сообщения ИИ отвечал на вопросы клиента, уточнял интерес и предлагал созвониться с менеджером по продажам, запрашивая контактный номер.

Второй этап — WhatsApp. После получения номера телефона ИИ продолжал общение уже в WhatsApp. Он уточнял детали запроса, собирал дополнительную информацию, чтобы менеджер по продажам связался с клиентом и завершил сделку.

Результаты по Avito:

  • 806 входящих диалогов;

  • 806 ответов (100%);

  • 284 успешных диалога (35,24%).

Результаты по WhatsApp:

  • 548 диалогов;502 ответа (91,61%);

  • 457 успешных диалогов (91,03%);

  • 0,29$ за горячий лид.

Данные собраны за три месяца работы, использовалось два агента. В это время Selarti сопровождал клиента сразу в нескольких каналах связи и работал как часть многоэтапной воронки продаж.

Возврат клиентов в сеть ювелирных магазинов

Задача: подарить бонусы клиентам, которые посетили магазин, но не совершили покупку, мотивировать клиента совершить покупку (крупная сеть ювелирных магазинов).

Тип коммуникации: исходящая по клиентам, которые уже приходили в магазин и не совершили покупку.

Роль ИИ-агента: менеджер по сопровождению клиентов.

Как работал ИИ:

  • задавал наводящие вопросы, выявлял интерес;

  • предлагал подходящий вариант или альтернативы с целью продажи.

Результаты за три месяца работы:

  • 88238 исходящих диалогов;

  • 4597 ответов (5,2%);

  • 3047 успешных диалогов (66,3%);

  • 0,7$ за успешный диалог;

  • использован один агент.

Это кейс, в котором ИИ использовался для повторных продаж и возврата покупателей.

Привлечение пользователей инвестиционной платформы

Задача: заинтересовать основателей стартапов регистрацией на инвестиционной платформе.

Тип коммуникации: исходящая в Telegram.

Роль ИИ-агента: менеджер по работе с инвесторами.

Как работал ИИ:

  • устанавливал контакт и выявлял планы по инвестициям;

  • предлагал зарегистрироваться на платформе и презентовал преимущества;

  • собирал контакты и информацию о клиенте для дальнейшей коммуникации.

Результаты за один месяц работы:

  • 2964 исходящих диалога;

  • 926 ответов (31,2%);

  • 307 успешных диалогов (33,2%);

  • 0,21$ за согласного пользователя;

  • использовано два агента.

Продажа медицинского оборудования

Задача: довести представителей частных медицинских центров до консультации по телефону с менеджером по продажам.

Тип коммуникации: исходящие сообщения в Telegram.

Роль ИИ-агента: менеджер по продажам.

Как работал ИИ:

  • выявлял, актуально ли внедрение оборудования;

  • получал контакты для передачи менеджеру по продажам.

Результаты за один месяц работы:

  • 1482 исходящих диалога;748 ответов (50,5%);

  • 49 успешных диалогов (6,6%);

  • 1,01$ за запись на консультацию с менеджером;

  • использован один агент.

Привлечение пользователей на платформу

Задача: привлечь на платформу клиентов при наличии у них интереса к автоматизации бизнес-процессов для улучшения качества работы сотрудников, внедрения проверок, сокращения времени и увеличения эффективности работы сотрудников. Целевая аудитория: владельцы бизнеса, директора, управляющие, операционные директора, сотрудники отдела качества, НR-специалисты, маркетологи, аудиторы.

Тип коммуникации: исходящие сообщения в Telegram.

Роль ИИ-агента: менеджер по продажам.

Как работал ИИ:

  • выявлял наличие потребности в автоматизации бизнес-процессов;

  • назначал встречу.

Результаты за два месяца работы:

  • 4301 исходящих диалога;

  • 2418 ответов (56,2%);

  • 70 успешных диалогов (2,9%);

  • 3,12$ за тёплый лид;

  • использовано два агента.

Увеличение количества регистраций на платформе

Задача: заинтересовать клиента удобством использования электронного кошелька и помочь пользователю завершить регистрацию (англоязычный рынок).

Тип коммуникации: исходящие сообщения в Telegram.

Роль ИИ-агента: менеджер по сопровождению клиентов.

Как работал ИИ: общался с клиентами по методике СПИН (технология продаж).

Результаты за один месяц работы:

  • 1467 исходящих диалогов;

  • 42 ответа (2,9%);

  • 15 успешных диалогов (35,7%);

  • 1,81$ за нового пользователя;

  • использован один агент.

Привлечение новых инвесторов

Задача: найти потенциальных клиентов по холодной базе частных инвесторов и передать заинтересованных клиентов менеджеру.

Тип коммуникации: исходящие сообщения в Telegram.

Роль ИИ-агента: инвестиционный менеджер.

Как работал ИИ:

  • устанавливал контакт и выяснял, является ли человек инвестором;

  • предлагал рассмотреть инвестиции в компанию и презентовал преимущества;

  • получал контакты для дальнейшей связи и консультации.

Результаты за четыре месяца работы:

  • 5879 исходящих диалогов;

  • 1461 ответ (24,9%);

  • 318 успешных диалогов (21,8%);

  • 1,12$ за тёплый лид, согласный на встречу;

  • использовано четыре агента.

Подробнее о том, как начать работу в Selarti в статье.

Last updated