И это не предел. Ая держит объём, на который ушла бы целая смена операторов — без выгорания и пауз.
⚡
Ответ за 0,8 секунды
Нет мёртвой паузы, пока «робот думает». Реплика приходит быстрее, чем клиент успевает выпасть из диалога — разговор звучит живо, как у сильного менеджера.
🔗
Интеграции
Telegram и любая CRM: Bitrix24, amoCRM, API, самописные системы. Забирает базу и возвращает лиды в карточку — для команды и соблюдения закона.
🎙
Диалоги записываются
Каждый звонок можно прослушать. Контроль качества и разбор возражений — без «он сказал / она сказала».
🛠
Корректировка сценария
Робот учится на ошибках: сценарий правится по живым диалогам, а не раз в квартал «на совещании».
📝
Анализ ответов
Все диалоги транскрибируются в текст. Поиск по смыслу, цитаты клиентов, быстрый разбор базы.
📊
Аналитика по звонкам
Цена лида, процент дозвона, расход минут — цифры, по которым видно экономику обзвона, а не ощущения.
🤍
Эмпатия
Умеет присоединиться, посочувствовать и поддержать. Разговор звучит как забота, а не как скрипт.
🌍
Часовой пояс
Сам учитывает время клиента. Не будит ночью и не звонит, когда человек ещё в дороге на работу.
⏱
Расписание звонков
Настройка по часам и дням: вы управляете процессом, Ая исполняет без срывов слота.
Не нашли свой — оставьте заявку, мы свяжемся и разберём задачу.
📂
Обработка текущей базы
До 80% контактов лежат без движения. Ая проходит базу за день и возвращает поток заявок — часто такой, что менеджеры просят «поставить робота на паузу».
🤍
Отдел заботы
Свяжется после продажи, соберёт подробную обратную связь и покажет уровень удовлетворённости. Довольный клиент — приоритет: по его словам вы улучшаете продукт, пока недовольный ещё не ушёл к конкуренту.
📲
Входящие звонки
Принимает и соединяет с менеджером. Полноценно с 9:00 до 18:00 — или подключите на внерабочие часы, чтобы заявки не остывали ночью и в выходные.
📐
RFM-анализ
Разложит базу по давности, частоте и чеку: кого вернуть завтра, кого догреть, с кем не тратить минуты.
🎟
Приглашения на мероприятия
Для форумов и конференций, где важно знать явку. За 1–2 дня до события подтвердит участие, напомнит и снимет «мёртвые» регистрации.
👥
HR
Особенно силён при массовом подборе: обзвон откликов, первичный фильтр, к эйчару — только те, кто реально готов к следующему этапу.
🛒
E-com
Работает с действующей базой и усиливает сопровождение: напомнит о замене инфраструктуры и комплектующих, вернёт спящих клиентов в заказ.
☁️
SaaS
Напомнит о продлении подписок и поднимет холодную и остывшую базу — пока конкурент не предложил «перейти на нас».
🏘
Недвижимость
Отдел продаж слил заявки в архив. ИИ возвращает их в работу: кто ещё ищет, по какому бюджету и в какой ЖК готов смотреть.
🚗
Авто
Работа с действующей базой: новые модели, трейд-ин, запись на сервис и сопутствующие сервисы — без ручного обзвона салона.
∞
Не нашли свой бизнес?
Оставьте заявку: мы свяжемся и разберём, как ИИ встроится в ваш процесс. Оставить заявку
Кейсы
Как это выглядит в работе
E-com
12 000 контактов под ключ. Лид 500–800 ₽, с аудитом ≈ 722 ₽. Клиент не трогал процесс — только отчёт.
Клиент не правил скрипты, не согласовывал сегменты и не настраивал роботов. Оплатил аудит базы (100 000 ₽) и отработку 12 000 контактов (420 000 ₽) — четыре ИИ-продавца. Итого 520 000 ₽. Дальше только принимал отчёт.
Экономика лида
По отработке — 500–800 ₽. С аудитом ≈722 ₽, ниже рынка в 1,5–2 раза.
Как шли
Прогрев: 500–1000 звонков в день, до 50 тёплых лидов в сутки, средняя цена 800 ₽. Затем разобрали 200 000 строк заказов, обогатили базу по ИНН, сделали ABC-анализ и вывели скрытых A-клиентов из B и C. Дашборд показал конверсию, отрасли и прогноз выручки. Наняли руководителя направления по базе и масштабировали четырьмя ИИ-продавцами с персональными сценариями A/B/C.
Итог
Стабильный поток заявок, база снова актив, отдел продаж не отвлекался на обзвон.
Кейс · Авто
ИИ закрыл продажу автомобиля на первой неделе
Автодилер Haval. Не колл-центр: ИИ-CRM-маркетинг по живой базе салонов.
бюджет 350 000 ₽лид 890 ₽конверсия 4%продажа в первую неделю
Результат
За первую неделю ИИ довёл диалог до продажи автомобиля. Бюджет 350 000 ₽, цена лида 890 ₽, 4% отработанных контактов стали лидами.
Как шли
Собрали клиентскую базу за три года и клиентуру сети салонов. Разложили на сегменты: трейд-ин, интерес к новым моделям и остальные контуры. Так видно, какие куски базы дают лид, а какие нет — и бюджет уходит в работающие срезы, а не в общий обзвон «все подряд».
Смысл
Это не колл-центр на аутсорсе. Это ИИ-CRM-маркетинг: база декомпозирована, сценарий заточен под сегмент, отдел продаж получает уже квалифицированный интерес.
Первая выдачаПодтверждение клиента
Кейс · PropTech
28% риэлторов начали пользоваться платформой
Rspace.pro — площадка для частных брокеров. Стартап вышел на рынок с тремя менеджерами.
Быстро и точечно привлечь частных риэлторов и брокеров. Штат — три менеджера, рынок — вся страна. Нужен объём без раздувания отдела продаж.
Как шли
Собрали базу 10 000 брокеров по РФ и разрезали по регионам присутствия. Каждый регион — свой контур: видно, где лид дешевле, где сценарий живой. Лид — 1 300 ₽, больше 750 штук. Из них 28% зарегистрировались на платформе.
Итог
Платформа получила живой приток пользователей, а не «прозвон ради прозвона». Мы не просто звоним — даём результат: регистрации и тех, кто начинает работать в продукте.
Кейс · Мебель
Колл-центр не успевал — ИИ закрыл постпродажу
НОНТОН. Замер удовлетворённости, сборка и допродажи — без срыва сервиса.
2 000+ заказов/день+10% на сборкунегатив в работусаммари по ОС
Задача
После покупки клиенты ждали звонка, колл-центр не успевал. Нужно было мерить сервис, предлагать сборку и допродажи — и не потерять тон заботы.
Как шли
ИИ-оператор отрабатывал более 2 000 заказов в день: вежливо, спокойно, как отдел заботы. Негативную обратную связь сразу передавали заказчику. Каждый диалог — запись, транскрипт и саммари по ОС.
Итог
+10% заказов на сборку мебели. Процесс постпродажи стал управляемым: слышно клиента, видно сбой сервиса, можно улучшить продукт, а не гадать по жалобам.
Кейс · SaaS
25 000+ клиентов: возврат ушедших, вывод кассы и удержание подписки
Yclients. Три контура одной базы: реактивация, запуск продукта и работа с действующими клиентами.
25 000+ клиентов8 000 контактов240 лидов · 3%180+ горячих за 2 недели
Возврат ушедших
Задача — вернуть клиентов, которые ушли с платформы. Отработали 8 000 контактов, 3% стали лидами: 240 заявок. Базу разрезали по нишам — школы, салоны красоты, барбершопы и остальные — и по регионам. Так видно, где отклик живой, а где звонить бессмысленно. Параллельно чистили контакты: часть точек уже закрылась. В диалоге выясняли, какими конкурентами пользуются и почему ушли.
Вывод онлайн-кассы
Нужно было вывести новый продукт — онлайн-кассу — на действующую клиентскую базу. Срок острый: за две недели отработать больше 2 000 клиентов. За две недели отдел продаж завалили заявками на встречи: более 180 горячих клиентов.
Подписка
По действующей базе ИИ напоминал о продлении. Возражения отрабатывал сам. Если клиент упирался или просил срочно человека — перевод на менеджера уже с контекстом разговора.
Кейс · Девелопер
ОП недоволен: слишком много лидов
ННДК, строительная компания. Брокеры не дозванивались и сливали заявки в «закрыто» и «нет интереса».
3 000 заявок за 3 дня75 лидов · 2,5%лид 1 500 ₽30+ заявок в первый день
Задача
Закрытые заявки копились: брокеры не успевали дозвониться, часть уходила в статус «нет интереса» без реального контакта. Нужно было вернуть тех, кто ещё на рынке.
Как шли
ИИ за 3 дня прозвонил 3 000 закрытых заявок. За 2 дня 2,5% вернулись лидами — 75 штук по 1 500 ₽. В первый день отдел продаж получил больше 30 заявок и не успевал отрабатывать.
Итог
Кампанию ставили на стоп: претензия была не к качеству, а к объёму. ОП не справлялся с потоком.
«ОП недоволен»
Кейс · Событие
За сутки подтвердили 4 000 из 5 000 участников
Форум недвижимости «Движение». Срочно нужно было понять, кто реально придёт.
робот за 1 день5 000 обзвонов за сутки4 000 подтвердилиза 3 дня до форума
Задача
Подтвердить участников форума. Без явки нельзя было точно заказать площадку, материалы и угощения — а в день мероприятия всё это уже в 2–3 раза дороже. Важно и другое: чтобы на площадке было комфортно всем, кто придёт.
Как шли
За один день собрали робота и подготовили его к звонкам. На следующий день обзвонили 5 000 участников. 4 000 подтвердили присутствие.
Итог
За три дня до форума команда заказчика знала численность. Оптимизировали место, докупили материалы и угощения заранее — без срочной наценки в день события.
Кейс · HR
ИИ-HR внутри самописной CRM: скоринг входящих
Хантелло. Массовые вакансии, больше 10 заказчиков, заявки кандидатов падают в собственную CRM.
10+ заказчиковинтеграция с CRMИИ-HR на вакансиюлиды и ответы раздельно
Задача
Обрабатывать входящие заявки на разные массовые вакансии. Кандидаты приходят в самописную CRM. Нужен первичный скоринг без ручной разборки каждой папки.
Как шли
Разработали интеграцию с CRM заказчика. Робот забирал заявки из папок внутри системы. Под каждую вакансию собрали своего ИИ-HR: первичный скоринг, затем ответы уходили обратно в CRM — отдельно лиды, отдельно все ответы кандидатов.
Смысл
Мы не отдаём «ИИ в коробке». Берём разработку и доводим пользовательский опыт: робот живёт в контуре клиента, данные не теряются, рекрутер видит уже разобранный поток.
Сотрудничество
Хотите стать частью команды?
01Старт
Интерес к работе с нами — без отрыва от текущих дел.
02Формат
Совмещать с основной работойИли основной источник дохода
03Заявка
Оставьте заявку и напишите слово «партнёр».
04Условия
Направим все условия сотрудничества.
Попробуйте бесплатно
Создать AI-оператора бесплатно
Ваши конкуренты всё ещё сливают бюджеты на колл-центры. Вы можете тратить в 10 раз меньше и зарабатывать в 2 раза больше уже завтра.
