Хотите увидеть, как AI-ассистент работает с клиентом и экономит бизнесу время?

Наш мессенджер-маркетолог Ольга подготовила видео, которое в реальном времени демонстрирует работу ИИ-консультанта. Она заранее настроила и обучила AI-бота для массажного салона, а также интегрировала его с YCLIENTS — сервисом записи на услуги.

В ролике Ольга выступает в роли клиента:

• просит подобрать массаж под её запрос;
• спрашивает об услуге, свободных «окошках» и адресе;
• хочет записаться на определённые дату и время;
• несколько раз просит перенести запись, а потом и вовсе отменить 😄

Со всеми запросами AI-ассистент успешно справляется:

✅ консультирует и приглашает к диалогу;
✅ запрашивает данные;
✅ создаёт и по запросу удаляет запись в YCLIENTS, подбирает другое время визита;
✅ понимает слова с орфографическими ошибками.

Если клиент отправит голосовое, ИИ-ассистент его тоже распознает 👌

Смотрите видео:

🔸 Rutube
🔹 ВКонтакте

AI-ассистента можем «привязать» не только к Телеграму, но и к ВКонтакте, MAX, WhatsApp. А если настроим его одновременную работу во всех мессенджерах, бизнес полностью автоматизирует онлайн-консультации и запись на услуги. Но менеджер тоже может включиться в беседу, если это необходимо по сценарию.

Мы можем интегрировать AI-ассистента и с amoCRM, Битрикс24, RetailCRM, МедФлекс, ЮKassa и Prodamus, а еще — подключить его к Авито, Ozon, Яндекс Маркет, Wildberries. Например, на маркетплейсах он может отвечать на комментарии пользователей, давать обратную связь или собирать заявки.

Если вам нужен такой ИИ-помощник, оставьте заявку на нашем сайте или напишите мне)

Как сегментация базы влияет на выручку

Сегментация помогает маркетингу работать точнее, и, как следствие, положительно влияет на продажи.

Что это такое?

Сегментация — разделение базы клиентов на группы по общим признакам и выстраивание коммуникации с учётом контекста каждого клиента. Когда база растёт, а все контакты получают одинаковые сообщения, отклик снижается. Причина не в канале и не в тексте, а в том, что люди находятся на разных этапах, но получают одинаковые касания.

Сегментация помогает бизнесу:

✅ делать коммуникации релевантными;
✅ повышать отклик без увеличения частоты рассылок;
✅ увеличивать повторные покупки и лояльность;
✅ снижать расходы на маркетинг за счёт точечных касаний;
✅ понимать, какие клиенты приносят основной доход;
✅ возвращать «спящую» базу без давления;
✅ улучшать продукт и сервис на основе реального поведения клиентов.

Как сегментация работает на практике

Делим базу по понятным критериям: поведению, истории покупок, интересам, реакции на сообщения. Для каждого сегмента выстраиваем свой сценарий — от выбора канала и частоты сообщений до содержания и офферов. В результате клиент получает коммуникацию, которая логично вписывается в его опыт взаимодействия с брендом.

С чего начать:

→ определить, какие задачи вы хотите решить: удержание, повторные продажи, реактивация;
→ зафиксировать минимальный набор данных, который действительно нужен;
→ описать путь клиента и ключевые точки взаимодействия;
→ настроить сегменты на основе действий;
→ привязать каждый сегмент к конкретным сценариям коммуникации;
→ регулярно пересматривать логику сегментации по мере роста базы.

Хорошая сегментация делает маркетинг управляемым. Она помогает начать работать с базой осознанно, повышая отдачу без лишних затрат.

57 сценариев триггерных коммуникаций ➡️ и интернет-магазин автоматизировал допродажи

Мы любим работать с триггерными коммуникациями, поэтому с удовольствием берёмся за проекты с множеством сценариев для разных сегментов аудитории.

К нам обратился интернет-магазин стройматериалов, покупатели которого делятся на три сегмента:

• строители, которые постоянно закупают материалы;
• юрлица с нерегулярными и большими заказами;
• физлица, покупающие для себя.

Задача — увеличить продажи с помощью сопутствующих товаров. Проще говоря, чтобы купивший кирпичи не ушёл без смеси для кладки, цемента или OSB-плит. Название товара и стало главным триггером для запуска рассылки. Так мы и разработали 57 сценариев. Сообщение присылал чат-бот через определённое время после покупки. Не как навязчивую рекламу, а как своевременную подсказку и проявление заботы.

В итоге заказчик получил полную автоматизацию кросс-продаж. Кроме того наш бот параллельно:

🔹 проводил опрос для оценки качества обслуживания,
🔹 присылал прайсы и полезный контент,
🔹 создавал задачу в amoCRM для менеджера, если клиенту нужна была помощь.

Именно здесь автоматизация становится максимально эффективной. Когда система не просто продаёт, но соединяет, чтобы помочь бизнесу стать внимательнее к покупателям.

В этом проекте мы работали с WhatsApp, но, конечно, можем настроить рассылки под любой мессенджер и любую логику.

Читайте кейс по ссылке и оставляйте заявку 😉

Где бизнесу лучше выстраивать коммуникацию с клиентами: Телеграм, WhatsApp, VK или MAX?

Чтобы вам было проще разобраться, мы написали статью, в которой разобрали:

• в чем схожи четыре мессенджера
• как выбрать подходящий
• какие сценарии и где работают лучше
• примеры из разных ниш: EdTech, ритейл, производство, юридические услуги, B2B, ивенты и т.д.

➡️ Читать статью

На что мы опираемся, когда формулируем гипотезы по базе

Работа с базой почти никогда не начинается с «давайте отправим рассылку и посмотрим, что будет». Эффективные гипотезы рождаются не из воздуха, а из данных, контекста и понимания поведения клиентов. Ниже — основные пункты, на которые мы опираемся, когда предлагаем сценарии работы с базой и прогнозируем результат.

📎 Контекст бизнеса и текущая задача
Одна и та же база может решать разные задачи: продажи, возврат клиентов, снижение нагрузки на поддержку, рост LTV. Поэтому сначала мы смотрим не на саму базу, а на цель бизнеса здесь и сейчас. Гипотеза всегда отвечает на вопрос: какую проблему мы пытаемся решить.

📎 История взаимодействия клиентов с брендом
Нам важно понимать, как люди уже общались с компанией: покупали или только оставляли заявки, через какие каналы приходили, на каком этапе «отваливались», возвращались ли позже. Это помогает не строить коммуникацию с нуля, а продолжать уже существующий диалог.

📎 Поведенческие сигналы
Помимо очевидных параметров вроде даты последней покупки или суммы заказа, мы смотрим на поведение: как часто человек взаимодействует с компанией, что игнорирует, на какие сообщения реагирует. Именно поведение чаще всего подсказывает, какой сценарий будет уместен.

📎 Сегментация и её глубина
Опираемся на уже существующие сегменты или предлагаем их расширить: по стадии жизненного цикла, активности, интересу, типу запроса. Чем точнее сегмент, тем точнее гипотеза и выше шанс, что она сработает.

📎 Данные из CRM и смежных систем
Мы проверяем, какие данные реально собираются и используются. Иногда гипотеза упирается в технические ограничения: нет нужного поля, не фиксируется событие, не обновляется статус. Хорошая гипотеза всегда учитывает реальное состояние данных.

📎 Прошлый опыт и накопленные паттерны
Учитываем то, что уже видели в похожих проектах: какие сценарии работают для реактивации, где лучше заходят опросы, а где — короткие сервисные сообщения.

📎 Экономика и масштабируемость
Даже самая интересная гипотеза не имеет смысла, если её сложно масштабировать или же она не окупилась. Мы всегда смотрим, сколько стоит реализация, сколько ресурсов требует поддержка и можно ли этот сценарий развивать дальше, а не делать разовую акцию.

📌 Сочетание этих подходов позволяет тестировать гипотезы осознанно, быстрее получать результат и не выжигать базу лишними коммуникациями.

Чат-бот повысил конверсию в заявки на консультацию до 16,56%

Владельцы маркетплейса франшиз пришли к нам с задачей увеличить количество заявок. Мы предложили создать вовлекающую воронку в чат-боте, который будет сегментировать, аккуратно прогревать и собирать заявки.

В качестве мессенджера выбрали Телеграм, а для входа в воронку подготовили на сайте поп-апы:

• один предлагал забрать в чат-боте памятку «20 вопросов, которые надо задать франчайзеру»,
• второй — бесплатную консультацию по выбору франшизы.

А что было дальше и как повысили конверсию — читайте в кейсе 😘