Содержание
Клиент и ситуация
Когда входящих много, менеджеры начинают отвечать «рывками»: кто-то ждёт, кто-то теряется, а повторяющиеся вопросы съедают часы каждый день. В этом кейсе показываем, как AI-агент NOVA в amoCRM взял на себя первичный диалог, квалификацию и подготовку заявки — а менеджеры подключаются только там, где действительно нужен человек.
Клиент: интернет-магазин автозапчастей
География: вся РФ и страны СНГ
Каналы обращений: чат на сайте, WhatsApp/Telegram, заявки из формы
Какие были проблемы:
- Медленный первый ответ в пиковые часы и вечером/в выходные
- Менеджеры «тонут» в одинаковых вопросах: доставка, оплата, наличие, совместимость, гарантия
- Клиенты часто пишут коротко ("цена?", "есть?") — менеджерам приходится вручную вытягивать детали
- В карточках amoCRM не хватает структуры: важные параметры остаются в переписке
Цель проекта
- Ускорить первый ответ и сделать его стабильным 24/7
- Перевести менеджеров с рутины на сделки «с намерением купить»
- Собирать ключевые данные в структуру (в поля/заметки/теги), чтобы дальше было проще доводить до оплаты
Решение: AI-агент NOVA в amoCRM как "первый менеджер"
Мы внедрили AI-агента NOVA, который включается в диалог автоматически и работает по понятному сценарию:
- приветствует
- уточняет запрос через короткий мини-опрос
- отвечает на FAQ из базы знаний
- обрабатывает типовые сомнения
- собирает контакты и параметры заказа
- передаёт диалог человеку, когда нужен индивидуальный подбор или нестандартный вопрос
💡Важно: если агент не уверен в ответе, он может эскалировать вопрос специалисту во внутренний чат — и после ответа человека использовать его как обучающий пример для базы знаний. Это даёт эффект "умнеем по ходу работы", без попытки предусмотреть всё заранее.
Как мы это настроили: 5 этапов диалога вместо «хаоса в чатах»
Чтобы диалоги не превращались в бесконечную переписку, мы разложили общение на 5 коротких этапов. Каждый этап — с понятной целью и "выходом" в следующий шаг.
Этап 1. Старт и фиксация намерения
AI-агент задаёт 1 вопрос, который сразу определяет сценарий:
- выбрать товар / подобрать аналог
- уточнить наличие/цену
- доставка/оплата
- статус заказа
- «нужно поговорить с человеком»
Зачем: не гадать, что имел в виду клиент, и сразу вести по правильной ветке.
Этап 2. Мини-квалификация (2–4 вопроса)
Агент собирает минимальные данные, чтобы менеджеру не приходилось тратить время на базовые вопросы:
- что именно нужно (модель/параметры/ссылка)
- срок покупки (сегодня/на неделе/просто смотрю)
- город/доставка
- бюджет/диапазон (опционально)
Выход: заполнение ключевых полей в карточке лида/сделки или формирование краткой сводки для менеджера.
Этап 3. Ответы из базы знаний + уточняющие подсказки
На этом шаге агент закрывает до 80% типовых вопросов:
- доставка, оплата, гарантия, возврат
- совместимость/характеристики (если есть в базе)
- правила обмена и сроки
✨Фишка: ответы даются коротко, по делу, без «простыней». В конце — один уточняющий вопрос, чтобы вести клиента дальше.
Этап 4. Работа с сомнениями (не "6 попыток", а «3 корзины»)
Чтобы не выглядело как агрессивный "продавец-бот", мы сделали спокойную логику обработки сомнений:
Корзина А — "дорого"
Агент предлагает: сравнение 2 вариантов / объяснение разницы / альтернативу дешевле.
Корзина B — "не уверен, подойдёт ли"
Агент собирает 1–2 уточнения и предлагает безопасный вариант + приглашает менеджера, если нужен подбор.
Корзина C — "подумать/позже"
Агент фиксирует интерес и предлагает:
— сохранить подборку,
— прислать условия доставки,
— связаться через [время] (мягкий следующий шаг).
Этап 5. Передача менеджеру "с собранными данными"
Если клиент готов покупать или нужен нестандартный случай, AI-агент:
- фиксирует сводку: что нужно, параметры, город, сроки, контакт
- ставит задачу менеджеру в amoCRM
- (опционально) переводит диалог на ответственного
Менеджер подключается уже к тёплому, подготовленному диалогу — без повторных вопросов.
Результаты
Результат мы оцениваем по трём метрикам: скорость, нагрузка, качество данных.
📊Ключевые показатели:
- Время первого ответа: было 15 мин → стало 1 мин
- Снижение рутины у менеджеров: 12,4 часов в неделю
- Конверсия "обращение → квалифицированный лид": 22% → 33%
- Качество карточек: больше заполненных полей и меньше "переписка вместо данных"
Почему это сработало
- Мы не пытались сделать "идеального бота на все случаи". Мы сделали понятный конвейер из 5 шагов
- Агент берёт на себя только то, что реально можно автоматизировать: FAQ, квалификацию, первичную упаковку заявки
- Нестандартные вопросы не ломают процесс: они уходят специалисту, а ответы можно превращать в новые знания — и агент становится сильнее со временем
🎯Главный вывод: не нужно заменять людей полностью. Нужно дать им лучший инструмент для работы с потоком входящих — и сфокусироваться на том, где человек действительно незаменим.