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.
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.
По данным клиента после 1 месяца использования ИИ-сотрудника показатель NPS и вырос 25%, а выручка компании на 16%.