Клиент

Сеть ветеринарных клиник (круглосуточный режим работы).

Задача

Обеспечить стабильную обработку входящих обращений 24/7, не терять клиентов из‑за перегруженной линии и снизить нагрузку/стоимость колл‑центра без ухудшения сервиса.


Ситуация до внедрения

В дневные часы телефонная линия регулярно была перегружена: часть клиентов не дозванивалась и уходила к конкурентам.
Ночью входящие зачастую принимали дежурные ветеринары — параллельно с лечением и операциями. Если врач был занят, звонок срывался.

Итог для бизнеса:
• потеря значимой доли обращений из‑за недозвона;
• просадка по записи и выручке (по оценке клиента — до 30% недополученной прибыли);
• высокая нагрузка на персонал и избыточные расходы на операторов.


Решение

Мы внедрили человекоподобного ИИ‑оператора нового поколения, обученного на базе знаний клиники и с использованием ChatGPT, и встроили его в существующую инфраструктуру.

Что сделали

1) Разработали и обучили ИИ‑оператора
• обучение на регламентах и базе знаний клиники;
• сценарии для типовых и нестандартных вопросов;
• логика сбора симптомов и первичной квалификации обращений.

2) Интегрировали с IP‑телефонией
• приём входящих звонков без ожидания;
• корректная маршрутизация и управление очередями.

3) Интегрировали с медицинской информационной системой (МИС)
• фиксация данных обращения;
• запись на приём;
• передача информации для врача/регистратуры.

Как работает ИИ‑оператор

• Обрабатывает 100% входящих звонков 24/7 (днём и ночью).
• Проводит первичную квалификацию: задаёт владельцу питомца необходимые вопросы по симптомам и ситуации.
• Определяет профильного специалиста и рекомендует дальнейшие шаги в рамках регламентов клиники.
• Отвечает на широкий спектр вопросов, включая нестандартные, в пределах базы знаний.
• Записывает на приём к профильному врачу через МИС.

Результаты

• 100% качественная обработка входящих звонков 24/7.
• +30% прирост записей к ветеринарным врачам, что обеспечило рост выручки.
• Оптимизация колл‑центра: с 12 операторов до 4.
• Снижение затрат на ФОТ: 720 000+ ₽ экономии ежемесячно.

Бизнес‑эффект

• Клиники перестали терять обращения из‑за недозвона.
• Врачи перестали отвлекаться на телефон в ночные смены, когда заняты пациентами.
• Живые операторы сфокусировались на задачах, где требуется участие человека (сложные кейсы, конфликтные ситуации, нестандартные запросы).

Клиент-сеть из 5 автосервисов в Москве с 20 летним присутствием на рынке обратился к нам с проблемой во взаимодействии с собственной базой клиентов, которые не являются постоянными

Контекст и проблема

У клиента была большая база «разовых» клиентов: люди уже обращались в сервис, но не становились постоянными.
Основная сложность — отсутствие системного взаимодействия с этой аудиторией: напоминаний, персональных касаний и удобной записи «в один шаг». В результате сервис терял потенциальные повторные визиты и выручку.

Цель

Увеличить количество записей на услуги и вернуть клиентов из базы без расширения штата колл‑центра.


Что мы сделали

1) Разработали ИИ‑менеджера для исходящих звонков

Создали голосового ИИ‑менеджера, который:
• обзванивает клиентов из базы по заданным сценариям;
• предлагает бесплатную диагностику по нескольким пунктам как повод для визита;
• отвечает на типовые вопросы и корректно обрабатывает возражения;
• доводит разговор до конкретного действия — записи на удобное время.

2) Настроили автоматическую запись через YCLIENTS

Провели интеграцию с YCLIENTS, чтобы ИИ‑менеджер мог:
• видеть свободные окна;
• предлагать ближайшие доступные слоты;
• автоматически создавать запись без участия администратора.

3) Сфокусировали сценарий на конверсии в визит

Сценарий был выстроен вокруг простой логики:
«Понятная ценность → минимум усилий → запись в один шаг».
Это снизило барьер входа и ускорило принятие решения.

Результаты

После запуска ИИ‑менеджера в рабочий контур клиент зафиксировал:
• +350% к количеству записей в автосервисы;
• ≈ +35% к выручке.


Почему это сработало

• Клиентов возвращали не «общей рекламой», а персональным контактом по базе.
• Предложение (бесплатная диагностика) давало весомый повод приехать.
• Интеграция с YCLIENTS убрала главное узкое место — ручную запись и потерю клиента “между звонком и визитом”.

Известный сервис доставки суши в Санкт‑Петербурге обратился к нам с задачей: системно повысить NPS (индекс потребительской лояльности) и снизить количество “потерянных” клиентов после негативного опыта.

С чем пришёл клиент.

Ключевая проблема была не в качестве продукта как такового, а в отсутствии устойчивого процесса обратной связи:

• NPS собирался нерегулярно и “вручную”.
• Отделу было экономически невыгодно выделять отдельного сотрудника под исходящие звонки.
• Монотонная работа по прозвону снижала мотивацию команды и качество коммуникации.
• Негативные оценки часто оставались без реакции — а значит, без шанса “спасти” клиента.

Решение: ИИ‑менеджер на исходящую линию

Мы внедрили ИИ‑менеджера, который автоматически связывается с клиентом через заданное время после доставки и проводит короткий сценарий опроса.

Что делает ИИ‑менеджер:

• Звонит клиенту после доставки в выбранный интервал времени.
• Собирает оценку по шкале 1–10 по ключевым параметрам:
– скорость доставки,
– качество продукта,
– общее впечатление от сервиса.
• При низкой оценке:
– уточняет причину недовольства,
– приносит корректные извинения от лица компании,
– предлагает компенсацию (скидка/бонус) на следующий заказ,
– фиксирует причину для дальнейшей аналитики и улучшений.

Почему это сработало

• Обратная связь стала массовой и регулярной, а не “когда успели”.
• Компания начала быстро отрабатывать негатив, превращая недовольство в повторный заказ.
• Руководство получило структурированные причины проблем (доставка/упаковка/вкус/комплектация) для точечных улучшений.
• Команда не тратила время на рутину — процесс стал предсказуемым и управляемым по KPI.