🔥16 ролей нейроконсультанта Chat AI, где он дополнил или заменил человека

Почти год мы внедряем помощников с искусственным интеллектом в процессы клиентов и уже насчитали 20+ ролей для Chat AI. Вот 16 из них, которыми можем поделиться.

1. AI-консьерж
Подбирает гостям оптимальный номер с учетом пожеланий, оформляет бронь и напоминает о заезде/выезде.

2. Спец по рассрочкам
Проверяет кредитную историю покупателя техники и отправляет запросы на рассрочку в банки — 🟢недавно доделали такого, скоро о нем расскажем.🟢

3. Ассистент рекрутера
Фильтрует нецелевых кандидатов, а с целевыми назначает созвоны.

4. AI-почтальон
Знает, где ваша посылка и любезно об этом расскажет, при необходимости выслушает и предложит помощь.

5. Бьюти-ассистент
Расскажет о процедурах и предложит свободное время на массаж/ноготочки/стрижку, заполнив окно в расписании специалистов.

6. Замзамерщика
Собирает цифры и факты о помещении, в котором нужно натянуть потолки/вставить окна/ сделать ремонт — передает их для осмечивания менеджерам.

7. Тренер по питанию
Показывает КБЖУ-состав блюд в меню, может посоветовать, что хорошо сочетается или собрать экономный калорийный сет для набора веса.

8. Знаток номенклатуры
Хорош на сайтах и в магазинах с большой номенклатурой — например, поможет сориентироваться в интернет-магазине на 5000 запчастей для садовой техники.

9. AI-турагент
Уточняет всю необходимую информацию для тура — куда/откуда вылет, бюджет, состав, прошлый опыт в отелях — предлагает похожие через интеграцию с сервисом подбора туров и отелей по API.

10. Помощник мам
Помогает родителям подобрать товары для школ и детских садов —🟢кстати, общается еще и на иврите, его тоже покажем🟢

11. Помощник мам взрослых детей
Рассчитывает стоимость дипломов и курсовых для студентов и их родителей.

12. Земельный риэлтор
Выставляет на продажу земельные участки с помощью таблицы в Notion и консультирует по ним.

13. Мастер над пробными уроками
Записывает на пробные занятия по английскому/программированию/ рисованию матрицы судьбы, резервирует время специалистов.

14. NPS-ассистент
Задает клиентам вопросы, прямые и уточняющие, передает пометки в amoCRM или переводит клиента на нужного сотрудника.

15. Завподписками
Помогает продлевать подписки, рассказывать об акциях и допродавать тарифы получше.

Chat AI часто общается эффективнее менеджера, потому что:
🟠отвечает сразу
🟠продает 24/7
🟠следует скриптам
🟠работает с последними моделями Open AI и формулирует мысли порой лучше человека
🟠интегрируется с любым сервисом
🟠вносит данные в amoCRM
🟠отвечает в каналах WhatsApp, Telegram, Avito, Вконтакте и других.

16. AI-бизнес-аналитик
И последняя роль, но не по важности… наш Chat AI, консультирует по вопросам автоматизации, демонстрирует свои возможности.

👨‍💻 Пишите нашему нейроконсультанту тут — он ответит даже на выходных, все покажет и расскажет, а если нужно, поможет записаться на пилотный проект →

Как передать 600+ заявок на замеры AI-ассистенту?👨‍💻

Дано:
Компания продает натяжные потолки в 22 городах, клиентов привлекает через Avito, ВКонтакте и Telegram.

Нужно:
Увеличить конверсию «из заявки в замер» с помощью AI — фильтровать нецелевых и быстрее отрабатывать с целевыми.

Пройдемся по воронке и посмотрим, над какими параметрами нужно работать в 3-х точках, чтобы конверсия стала выше.

➡️Первый контакт

Ключевой параметр — скорость.

Человек сидел как-то вечером, скучал, смотрел на потолок и понял — пора ремонтировать. Зашел на Авито, написал 3-м фирмам. Наша — должна ответить первой. Неважно, который час и день недели — первой и сразу. AI справляется тут на 100%.

➡️Осмечивание

Ключевой параметр — диапазон цен.

У человека всего 10к на потолок и ему нужно узнать прайс. AI не может рассчитать точную цену потолка без замера — но он может дать диапазон цен, уточнив параметры (площадь, количество труб, разрезов, тип полотна). Если диапазон сильно выше бюджета — нецелевой клиент сам отвалится.

➡️Запись на замер

Ключевой параметр — % полученных телефонов.

Если цена подошла — пора договариваться. На этом этапе главное для AI — забрать номер телефона, создать сделку в amoCRM и подтвердить запись. Тогда менеджеру утром не придется выяснять детали — только передать их замерщику и назначить дату замера.

Итого:
Весь процесс заказа потолка превращен из «отправьте заявку и ждите» в «мы вас уже записали, пока другие только проснулись».

Добавим к этому про аналитику возражений по потолкам 👏, статистику по источникам и другие моменты, которые описали в кейсе.

#AI_кейс_месяца

А что у вас в топе нелюбимых задач пятницы?🖥

Вот это чувство, когда все уже одной ногой на выходных, а нужно еще составить пятничный отчет… Многим оно знакомо. И отчеты еще как обычно — важные.

В общем у нас есть 2 готовых промта для Voice AI — это сервис речевой аналитики звонков в amoCRM, который сам собирает отчеты.

Первый промт. Делали для клиента, который хотел в конце недели собирать причины отказа от услуг в звонках менеджеров. По статистике отказов анализировать работу людей и улучшать сам продукт. В списке причин даже есть «пропал запал» — здесь спойлер с отрывком из промта ↓

Определи причину отказа клиента от услуг компании из следующего списка:
- Спам
- Слишком дорого
- Пропала потребность
- Не устроили условия
- Выбрали других
- Не занимаемся закупками
- Пропал запал
- Звонил по поддержке
- Нужен другой продукт
- Не продлил вовремя
- vinpin/автопоиск
- Наш клиент
- дубль/пересечение
- Мало поставщиков/низкие объемы
- Превышен срок сделки.
- Другое
Если подходящей причины отказа нет в твоём списке, выбери ""Другое""
Результат запиши в ""refusalReason""

Второй промт. Делали для отдела контроля качества бизнеса в сфере услуг. Цель — автоматизировать проверку качества звонков, которую раньше вели руками. В промте 22 пункта с критериями оценки звонка и правилами присвоения баллов.

На следующей неделе хотим поделиться одним из двух. Их можно использовать и с обычным Chat GPT, если загружать звонки руками. Какой вам интереснее?

🔥 — за первый
👍 — за второй

Не Chat GPT единым пользуется бизнес в 2025. Собрали 7 аналогов для разных бизнес-задач.

🔗Claude — умный и этичный ассистент

Аналог для отдела поддержки клиентов, отдела продаж и бронирований.

🔗Gemini — хорош в SEO-оптимизации

Аналог для маркетологов, аналитиков, всех, кто работает с поисковым трафиком.

🔗Perplexity — ищет точнее и не придумывает

Аналог для журналистов, исследователей, контент-мейкеров.

🔗Jasper — креативный и умеет в рекламу

Аналог для email-маркетологов, таргетологов, пиарщиков.

🔗Cohere — разбирается в автоматизации бизнеса

Аналог для автоматизаторов, специалистов по чат-ботам, разработчиков.

🔗DeepSeek — не пугается сложных вычислений и бигдаты

Аналог для инвесторов, финансовых аналитиков, стратегов, работающих с Big Data.

🔗LLaMA (Meta AI) — устанавливается на свои сервера и не передает данные в интернет

Аналог для банков, юристов, страховщиков, медицинских компаний.

— Алло, это прачечная? 📲

Мы не всегда можем предугадать причину отказа в продажах по телефону. Но благодаря AI-инструментам мы можем работать с большими данными по отказам.

И даже лучше — поставить этот процесс на поток. Так чтобы каждая неделя завершалась отчетом со статистикой и гипотезами:

— что улучшить в скрипте звонка
— что улучшить в оффере

Для этого весь поток неуспешных разговоров нужно привести к единому стандарту. Например:

✏️причина отказа
✏️пояснение причины
✏️ключевые фразы клиента
✏️эмоциональный тон
✏️результат и его категория
✏️саммари в читаемом виде

Ниже — готовый промт, который приводит звонки к такому шаблону, удобному для выводов и гипотез. Можно сохранить, сделать копи/паст и сразу использовать.
👀👀👀

Проведи анализ звонка согласно следующим правилам анализа:

Если клиент не может ответить на вопросы или завершает разговор сразу после озвучивания цены, это не должно снижать оценку.

Пункт с исключениями означает, что оценку нужно выставить максимальную если по критерию в разговоре соответствует исключению.


1. Изложение (summary):
Кратко изложи итоги разговора, включая запрос клиента, основные действия менеджера, причину отказа (если есть) и общее впечатление от звонка.
Результат запиши в ""summary""

2. Причина отказа (refusalReason)
Определи причину отказа клиента от услуг компании из следующего списка:
- Спам
- Слишком дорого
- Пропала потребность
- Не устроили условия
- Выбрали других
- Не занимаемся закупками
- Пропал запал
- Звонил по поддержке
- Нужен другой продукт
- Не продлил вовремя
- vinpin/автопоиск
- Наш клиент
- дубль/пересечение
- Мало поставщиков/низкие объемы
- Превышен срок сделки.
- Другое
Если подходящей причины отказа нет в твоём списке, выбери ""Другое""
Результат запиши в ""refusalReason""

3. Объяснение причины отказа (reasoneExplanation)
Объясни кратко причину, по которой клиент отказался от услуг компании.
Результат запиши в ""reasoneExplanation""

4. Ключевые фразы клиента (keywords)
Выдели в диалоге от двух до пяти ключевых фраз, которые охарактеризуют запросы и возражения клиента.
Результат запиши в ""keywords"".
Пример ответа:
""keywords"": ""Клиенту не подходит цена услуг; Клиент звонил по поводу поддержки; Менеджер должным образом не отработал возражения; и так далее"" .

5. Эмоциональный тон (emotionalTone)
Определи эмоциональный тон клиента, например: положительный/отрицательный/нейтральный.
Результат запиши в ""emotionalTone"".

6. Результат звонка (result)
Определи итог звонка из списка.
Результат запиши в ""result"" .

7. Категория отказа (refusalCategory)
Определи одной фразой причину отказа клиента от услуг компании.
Результат запиши в ""refusalCategory""

8. Нормалиация (normalization)
Нормализуй транскрибацию диалога менеджера с клиентом и переведи в формат диалога, где: М - это менеджер; К - это клиент. Затем проведи анализ согласно правилам анализа. (Менеджер всегда представляется первым)
Результат запиши в ""normalization""


Возвращай результат в формате JSON, учитывая все вышеперечисленные критерии.
Формат отображения, где ""text"" - ответ на предыдущие критерии:

{
""refusalReason"":""text"",
""reasoneExplanation"":""text"",
""refusalCategory"":""text"",
""keywords"":""text"",
""emotionalTone"":""text"",
""result"":""text"",
""summary"":""text"",
""normalization"":""text""
}

У клиента промт настроен в виджете Voice AI, который выполняет расшифровку и аналитику. А итоговые данные через формат JSON выгружаются в Гугл Таблицы — там клиент уже и смотрит отчет по отказам в готовом виде.

Только не забываем, что причины отказа в каждом бизнесе немного разные — подставьте свои. (Если не знаете, что подставлять, начните с любых и доработайте, когда соберется статистика.)

Если вам нужно получить похожий промт четко под ваш бизнес или другой промт для анализа звонков — пишите нашим мастерам, они быстро все настроят.⚙️

«Формула 5R» для снижения цены лида 😎

Разбираемся, как удешевить лид, добавив в продажи 5 CRM-инструментов.

R1 — ранжирование. Отсеиваем «мусорные» лиды на входе

CRM помогает не работать со всеми подряд, а отсеивать нецелевых сразу. Например, нейроконсультант Chat AI фильтрует входящие лиды по бюджету/виду услуг/ согласию с условиями или другим параметрам.

Меньше нагрузка на менеджеров → выше конверсия в продажу → дешевле лид →👋

R2 — реактивность. Увеличиваем скорость обработки лида

CRM умеет мгновенно распределять лиды с учетом загрузки менеджеров. Например, виджет «Распределение сделок» раздаст заявки тем, кто в онлайне, и проконтролирует, чтобы заявку взяли в работу за 5 минут.

Быстрее контакт с клиентом→ выше вероятность сделки → дешевле лид →👋

R3 — реклама. Выявляем дорогие источники и рабочие связки

CRM показывает, какие каналы приносят лидов, а какие — настроили мимо. Например, виджет «Интеграция с Яндекс Метрикой» покажет в Метрике объявления, которые принесли продажи и реальные деньги по данным amoCRM.

Реклама становится точнее → нецелевых кликов меньше → лид дешевле → 👋

R4 — разогрев. Создаем сценарии догрева, чтобы вернуть «потерянные» лиды

CRM отслеживает тех, кто не купил сразу, фиксирует причины отказа и запускает сценарии догрева. Например, виджет «Voice AI» помогает разделить отказников по группам и к каждой вернуться с новым оффером.

Часть лидов возвращается со 2-3-4.. раза → меньше потерь по ненастойчивости → дешевле лид → 👋

R5 — реактивация. Автоматизируем повторные продажи по базе

CRM сегментирует базу клиентов по поведению/продажам/ LTV, запуская автоматические апселлы и кросс-селлы. Например, виджет «Триггеры» отследит всех, кто купил у вас больше, чем на 1 000 000₽ и предложит им вип-условия.

Продаем больше старым клиентам → меньше расходы на рекламу → дешевле повторный лид → 👋

P. S: вообще нет такой формулы, мы ее сами придумали — с ней проще запомнить последовательность шагов.

Токсичный менеджер по продажам — увольнять или исправить?

Любой токсичный сотрудник – это выбор между выгодой и рисками. В такой ситуации больше вопросов, чем ответов. Как минимум это:

❔ Дать шанс или не тратить время?

за: люди могут меняться, особенно если их мотивация денежная и социальная.

против: токсичность – это скорее часть характера, а не временная слабость.

как вариант: предложить альтернативные методы продаж, регламент и способы контроля — дать 1-2 месяца на то, чтобы протестировать.

❔ Сохранить деньги или нервы в команде?

за: хороший продавец приносит прибыль, даже если команда его не любит.

против: из-за него уходит талантливый персонал, текучка кадров стоит дороже.

как вариант: изолировать его влияние, отправить на удаленку и дать отдельное направление продаж, чтобы не пересекался с другими.

❔ Жестко ограничивать или не душить талант?

за: хочется приструнить и вписать в рамки.

против: диктаторский подход задушит его результативность и демотиврует.

как вариант: ввести не тотальный контроль, а показатели — например, количество возвратов, жалоб клиентов, удержание клиентов. Если цифры ухудшаются – значит, токсичность мешает продажам.

Оставить или уволить?
В итоге все сводится к позиции РОПа, его лидерскому скилсету и желанию/возможности самого человека вписаться в систему.

А вы сталкивались с такими кадрами? И что при этом делали? Поделитесь опытом🔽

Дано: есть холодная база на 100 000 контактов.

Хочется: получить с нее максимум лидов и не тратить слишком много сил на обработку.

Ниже показываем какие ИИ-шки и с какими задачами могут помочь.

Шаг 1🟠Написание скриптов → идем в ChatGPT

Начинаем с обзвона и скриптов, чтобы лучше понять людей из новой базы. Не будем писать скрипты с нуля — грузим базу в ChatGPT и получаем несколько скриптов для тестирования на выбор.

Шаг 2🟠Запуск обзвона и первый срез → идем в Voice AI

Сделали 200-300 звонков? Надо посмотреть, что отвечают люди — Voice AI проанализирует первые звонки, выявит сильные аргументы и возражения, которые не учли. С этим улучшим скрипты и продолжим звонить, делая промежуточные срезы.

Шаг 3🟠Выявляем полезное для рассылок → идем снова в Voice AI

Если по базе из 100 000 контактов только звонить — будет долго. Классно было бы ускориться. Продолжаем звонить и параллельно собираем лучшее для писем — Voice AI выделит в диалогах фразы и заходы, которые хорошо влияют на конверсию. Используем их в письмах.

Шаг 4🟠Запуск рассылок → идем в Chat AI

Отправляем массовые рассылки с закрывашкой на Chat AI. Он будет вести диалог с лидами, которые ответили на рассылку — консультировать и выступать, как фильтр в квалификации. Просеет теплые контакты и передаст их в отдел продаж.

Холодные продажи можно сильно упростить с AI — сохраняйте и используйте первыми для ускорения продаж🚫