ТермоЛенд

Сеть термальных комплексов · Россия

Кейс ИИ-менеджер · колл-центр · CRM

ТермоЛенд —
ИИ-менеджер «Анна» в колл-центре

Сеть термальных комплексов разгрузила операторов и перестала терять заявки в ночные часы. ИИ-менеджер обрабатывает 17 000 сообщений в месяц с точностью 99%, ведёт клиента по воронке и передаёт оператору только готовых к покупке.

Хочу такого же

Контекст

Что было до внедрения и что стало после

Растущий поток обращений упирался в операторов. Каждое узкое место превращалось в потерянного клиента.

До

·100% обращений — через живых операторов. Колл-центр выгорал, текучка съедала ресурсы на обучение.

·Заявки в нерабочие часы оставались без ответа. К утру часть клиентов уже бронировала отдых у конкурентов.

·В пик ответ занимал часы. Длинные паузы убивали тёплые лиды до того, как до них доходила очередь.

·Часть диалогов терялась между сменами и каналами. Клиент возвращался — контекста уже нет.

После

+ИИ-менеджер «Анна» обрабатывает 17 000 сообщений/мес внутри CRM, на единой ленте с операторами.

+Реакция на клиента — в течение 2 минут, в любой час суток.

+Точность ответов 99%, ошибки <1% — перехватываются операторами по правилам.

+80% отложенных сделок проводит ИИ. Оператор подключается только на закрытие.

Решение

Что мы внедрили — «Анна» как сотрудник, а не виджет

ИИ-менеджер живёт внутри CRM ТермоЛенд — на той же ленте, что и живые менеджеры. Это и даёт бесшовную передачу клиента, и превращает ИИ в часть команды.

01. Архитектура и логика

ИИ внутри CRM

Диалоги Анны и операторов — в одной системе. Передача клиента человеку идёт без потери контекста.

Мультимодельная архитектура

Маленькие LLM — на классификацию и маршрутизацию. Большие — на ответы клиенту. Скорость и экономия токенов.

Естественный язык

Понимает запрос так, как его сформулировал клиент. Без шаблонов, без «нажмите 1, чтобы продолжить».

Сопровождение по воронке

Анна не просто отвечает — ведёт клиента от первого касания до готовности к оплате через напоминания и мотивацию.

02. Контроль качества

Контур проверок

Сомнительные ответы перехватываются операторами по правилам. Система обучается на реальных кейсах, а не на идеальном промпте.

Честная эскалация

При сомнении Анна сразу подключает живого менеджера. Не «додумывает» ответ — и не портит репутацию бренда.

Слово клиента

Что говорит ТермоЛенд

Раньше мы тонули в текучке кадров в колл-центре, в потерянных обращениях — теряли клиентов. Теперь это решает ИИ-бот Анна — быстро, точно и без усталости.

Александр Полковников · CPO ТермоЛенд

Цифры

Метрики после 6 месяцев работы

Снимаются с CRM ТермоЛенд за период с момента запуска ИИ-менеджера.

17 000

Сообщений в месяц

обрабатывает ИИ

99%

Точность ответов

ошибки <1%

2 мин

Время реакции, 24/7

было: часы в пик

80%

Отложенных сделок

проводит ИИ

ИИ-менеджер Анна напоминает клиенту и мотивирует к покупке

Напоминание о коммуникации и мотивация к покупке от ИИ-менеджера.

Сравнение: оператор в пиковые часы и ИИ-менеджер

Сравнение: как отвечает менеджер в пиковые часы и как ИИ-менеджер.

Инсайты

Что мы поняли по ходу проекта

Четыре наблюдения, применимые к любому внедрению ИИ в поддержку и продажи.

Ошибки ИИ неизбежны — нужен контур проверок

На большом объёме модель всё равно где-то промахнётся. Решение — не идеальный промпт, а система, в которой операторы перехватывают сомнительные ответы по правилам.

Комбинировать модели по задачам

Маленькие LLM — на классификацию, маршрутизацию и фильтрацию. Большие — только на финальные ответы клиенту. Это даёт скорость, экономию и качество одновременно.

Честность важнее эффекта «всезнающего бота»

ИИ должен передавать диалог человеку, когда не уверен. Попытка «выкрутиться» дороже, чем признание «сейчас подключу менеджера».

ИИ — часть команды, а не отдельный канал

Анна работает внутри CRM ТермоЛенд — на той же ленте, что и живые менеджеры. Это даёт бесшовную передачу и превращает ИИ в «сотрудника», а не виджет.

Дальше

Анна 2.0 — от консультанта к выручке

Roadmap

ИИ, который сам генерирует выручку

Следующий этап развития: Анна получит право самостоятельно инициировать процессы оплаты в CRM. Это превращает ИИ из инструмента поддержки в сотрудника, который доводит клиента до денег без передачи на оператора. Колл-центр остаётся только на нестандартных кейсах и дожиме проблемных диалогов.

Хотите такого же?

Разберём ваш колл-центр
и посчитаем эффект

Покажем, где ИИ снимет нагрузку, и как встроить его в вашу CRM. Без шаблонных решений — под конкретный бизнес.

Записаться на диагностику