Розробка AI-системи автодзвону для інформування про акції

Клієнти все частіше ігнорують масові SMS та email-розсилки — відкриваність падає до 10–20%. Голосовий бот з персоналізацією на основі історії покупок підвищує конверсію в 3–5 разів порівняно з текстовими каналами. Ми розробляємо AI-системи автодзвону, які не тільки інформують про акції, але й ведуть

Напрямки AI-розробки

Часті запитання

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1441
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1301
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    998
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1267
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    714
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    1006

Клієнти все частіше ігнорують масові SMS та email-розсилки — відкриваність падає до 10–20%. Голосовий бот з персоналізацією на основі історії покупок підвищує конверсію в 3–5 разів порівняно з текстовими каналами. Ми розробляємо AI-системи автодзвону, які не тільки інформують про акції, але й ведуть діалог, оформлюють замовлення прямо під час дзвінка. За 5 років ми виконали 120+ впроваджень для ритейлу, банків та телекому.

Основні проблеми, які вирішує система

Низька конверсія масових розсилок. SMS та email відкривають 10–20%, на дзвінок відповідають 70–80%. Голосовий бот утримує увагу до 45 секунд, а персоналізована пропозиція за історією покупок доводить до замовлення.

Відсутність персоналізації. Ми будуємо промо-повідомлення динамічно: враховуємо категорію улюблених товарів, суму середнього чека, давність останньої покупки. Бот використовує RAG-підхід RAG: підтягує акцію з бази та вставляє в шаблон.

Порушення законодавства. Система перевіряє згоду на розсилку за базою, веде логи відмов та дотримується часових обмежень. Compliance вбудовано в кожен етап.

Як ми це робимо: кейс мережі гіпермаркетів

Одна з мереж хотіла підвищити відвідуваність за акцією "Знижка 30% на побутову техніку". Раніше розсилали SMS з кодом — конверсія 2,3%. Ми впровадили голосового бота з елементами діалогу.

Стек: Python + FastAPI, LLM GPT-4o для генерації сценаріїв, Embeddings 1536-dim для пошуку акцій під клієнта, Silero TTS, інтеграція з CRM через REST API.

Бот завантажує історію клієнта, через RAG знаходить відповідну акцію, синтезує мовлення та ставить уточнюючі запитання. Якщо клієнт згоден, бот надсилає SMS з посиланням на оплату або підключає оператора. Конверсія зросла до 11,4%, ROI кампанії — 340%.

async def build_promo_message(customer: dict, promo: dict) -> str: """Строим персонализированное сообщение""" personalization = await get_personalization(customer) if personalization.get("favorite_category"): category_mention = f"на {personalization['favorite_category']}" elif personalization.get("last_purchase"): category_mention = f"на товары, похожие на ваш последний заказ" else: category_mention = "" template = f""" Здравствуйте, {customer['first_name']}! У нас специальное предложение {category_mention}: {promo['headline']}. {promo['discount_description']}. Предложение действует до {promo['expiry_date']}. Хотите узнать подробности или оформить заказ прямо сейчас? """ return template.strip() 

Чому AI-система автодзвону ефективніша за текстові розсилки?

Порівняння за ключовими метриками:

Канал Середня конверсія Тривалість контакту Можливість діалогу
SMS 2–5% 5 сек (читання) Ні
Email 1–4% 10 сек (перегляд) Ні
Голосовий бот 10–15% 30–45 сек Так

Голосовий бот у 3–5 разів кращий за конверсією, а також дозволяє отримати додаткову інформацію про клієнта під час діалогу. Зниження вартості ліда досягає 40% порівняно з рекламними кампаніями через SMS.

Як дотримати вимоги закону про рекламні дзвінки?

Система автоматично звіряє номер з базою згод (закон «Про рекламу», ст. 18). Якщо згоди немає, дзвінок блокується. Для кожного дзвінка фіксується час: будні з 9 до 20, вихідні з 10 до 17. На початку розмови бот представляється та повідомляє мету дзвінка, а в кінці пропонує відмовитися від розсилки за командою «Стоп» або через SMS. Усі відмови миттєво потрапляють до бан-листа. Економія на штрафах за порушення — до суттєвих сум.

Процес роботи та терміни

Етап Опис Типова тривалість
Аналітика Вивчаємо аудиторію, історію покупок, сценарії 3–5 днів
Проектування Визначаємо сегменти, шаблони, сценарії діалогу 3–5 днів
Розробка Налаштування LLM, TTS, CRM-інтеграція 7–10 днів
Тестування A/B тести на частині бази, ітерація 4–5 днів
Деплой Розгортання, документація, навчання 2–3 дні

Базова версія — 3–4 тижні. Розширена (з A/B тестами та аналітикою ROI) — до 1,5 місяців. Вартість розраховується індивідуально під ваші інтеграції. Отримайте безкоштовну консультацію — зв'яжіться з нами через форму на сайті.

Приклад сценарію діалогу з покупцем

Бот: «Доброго дня, Анно! Це магазин Електроніка-24. У нас акція на смартфони — знижка до 30% на торішні моделі. Чи підходять вам смартфони?» Покупець: «Так, який бренд?» Бот: «Samsung та Xiaomi. Який вам цікавіший?» Покупець: «Samsung.» Бот: «Чудово! У нас є Galaxy A54 з кешбеком 2000 балів. Бажаєте замовити?» Покупець: «Так.» Бот: «Ми надіслали посилання на оплату в SMS. Дякуємо за замовлення!»

Що входить у результат

  • Робочий голосовий бот з персоналізацією та сегментацією.
  • Інтеграція з вашою CRM (REST API, WebSocket або черга повідомлень).
  • Дашборд аналітики з конверсією, ROI, логами розмов.
  • Інструкція з експлуатації та адміністрування.
  • Навчання операторів на 2 години.
  • Підтримка на місяць після запуску.

Замовте пілотний запуск — ми проведемо A/B тест на 1000 клієнтах і покажемо реальний приріст конверсії.

Чому варто обрати нашу AI-систему автодзвону?

Ми гарантуємо прозору звітність, повну відповідність 152-ФЗ та економію до 50% бюджету на маркетингові кампанії порівняно з традиційними методами. Оцінимо ваш проект безкоштовно — зв'яжіться з нами сьогодні.