3 нейрохака для роста продаж в детских нишах — с помощью Prism AI

Prism AI — сервис для автоматического контроля коммуникаций в продажах силами нейросетей.

В таких нишах, как детские товары, где многое покупают на эмоциях — он может проанализировать сложные эмоциональные места и найти «геймчейнджеры» для продаж. Например⬇️

🇬🇧 Детские языковые школы: аргументы от результата

Для родителей в языковых школах не так важна «программа» и титулованность учителя. Им важнее понять, когда ребенок реально заговорит.

Говорят ли менеджеры про результаты ребенка или просто перечисляют тарифы — может почекать Prism AI. А заодно найти дополнительные аргументы.

Если родители спрашивают, как ребенок будет чувствовать себя в школе, как быстро пропадет страх языка, когда будет прогресс — выделяем и вносим это в скрипт. Делаем базовый разговор про преподавателей и пакеты более убедительным.

🌄 Детские лагеря: снижение тревожности и негатива

Скоро каникулы и лагеря становятся горячим товаром. Но родители опять же покупают не смену, а свое время, развитие+безопасность ребенка.

Prism AI может хорошо подсветить места, где менеджеры случайно усиливают тревожность.

Например, родитель спрашивает: «А если ребенок замкнутый и тяжело адаптируется?» Менеджер отвечает шаблонно: «У нас таких полсмены». Формально ответ, но тревога не снята.

Prism AI проверит разговоры массово и выделит, где не сняли страх, не создали эмоциональное доверие, ответили слишком сухо.

😁 Детская стоматология: анализ NPS

В детской стоматологии часто решает не цена, а фактор более важный: «не выйдет ли мой ребенок оттуда в истерике».

И проблема в том, что о плохом впечатлении не всегда говорят в лицо. А потом семья просто исчезает.

Prism AI помогает анализировать обратную связь после визита и раскладывать ответы родителей по тегам.

Например:
#️⃣ понравился врач
#️⃣ ребенок боялся
#️⃣ не хватило заботы
#️⃣ все спокойно объяснили
#️⃣ готовы вернуться

В итоге клиника начинает видеть не просто «доволен или нет», а причины, почему семьи остаются или уходят.

Резюме:

предприниматель или РОП замучаются разбираться в страхах и сомнениях вокруг некоторых товаров — да и где такого РОПа взять.

Нейронка же, если дать ей примеры, находит эмоциональные отклонения легко и точно. Раскладывает по маркерам и подсвечивает точки роста для продаж через эмоции.

«Клиент заплатил, чтобы убить нейронку в отделе поддержки».

Попался такой любопытный антикейс на Реддите.

Предыстория: автор делает автоматизации и AI-агентов для бизнеса. Один клиент попросил сделать систему маршрутизации тикетов для поддержки. Это примерно 100 обращений в день через Zendesk.

Каждое обращение нужно было автоматически определить по категории и срочности и отправить нужной команде поддержки.

Автор модный и продвинутый — решает делать все через нейронку. Например, пользователь пишет: «Не могу войти в аккаунт». АI классифицирует: категория — доступ, приоритет — средний.

И автоматически отправляет заявку нужным людям.

Логика четкая. На тестах все супер. На практике точность около 92%.

Хороший ли это результат?

8 неправильно распределенных обращений на сотню ежедневно — недопустимо на больших объемах. Но это и не главная проблема.

Главная в том, что когда нейронка ошибалась 8 раз — никто не понимал, почему 9️⃣

Нельзя было посмотреть на ее выводы и сказать: «Ага, ну теперь ясно, почему тут лажа».

Следствие — через пару недель сотрудники перестали ей доверять. Они начали проверять каждую классификацию вручную, потому что не ясно, где правда, а где нет.

В какой-то момент клиент позвонил автору и сказал «Снеси всю эту умную штуку и сделай ее глупее».

Автор выкинул AI и заменил на обычный набор правил: «если условие Х — то действие Y».

Например:
⏺если есть слова счет, оплата, инвойс → категория «финансы»
⏺если есть пароль, логин, доступ → категория «аккаунт»
⏺если правило не найдено → сотрудник выбирает категорию вручную.

Всего около 30 правил.

Все. Точность выросла почти до 99%. Сотрудники понимают логику. Если тикет попал не туда, можно было доработать правило за 10 минут.

И клиент сказал, что это были лучшие деньги за весь проект. У него случилась четкая система и стало понятно, как она принимает решения.

Именно поэтому огромное количество успешных автоматизаций до сих пор строится на триггерах, правилах и бизнес-логике, а не только на нейросетях.

Вопрос к вам, автоматизаторы и бизнесмены — что бы вы делали? Доучивали нейронку или плюнули и вернули олдскульный набор правил?

🦈 Половина лета прошла…

Есть такая механика в CRM-маркетинге с половиной какого-то срока. Очень скоро в июле будут сразу две отличные даты, чтобы ей воспользоваться.

1 июля — половина года
15 июля — половина лета

🧐 Формула такая:

Половина лета прошла. [Боль клиента] уже решена или все еще откладываете?

или

Половина года прошла. [Результат, который человек хотел получить в 2026] уже есть?

На этом можно придумать акцию практически для любой ниши.

Например, варианты про лето:

Отель

Половина лета прошла. А вы уже успели выбраться куда-нибудь дальше дачи?☀️

Турфирма

Половина лета прошла. Сколько отпусков вы уже успели отменить сами себе?☀️

Фитнес-клуб

Половина лета прошла. Все еще ждете понедельника или уже начали заниматься собой?☀️

Онлайн-школа английского

Половина лета прошла. Сколько слов на английском вы планировали выучить к отпуску?☀️

Агентство недвижимости

Половина лета прошла. Вы все еще смотрите объявления или уже пьете кофе на своем балконе?☀️

Магазин товаров для спорта

Половина лета прошла. Велосипед уже куплен или сезон снова пройдет мимо?☀️

Строительство домов

Половина лета прошла. Дом уже строится или вы все еще выбираете проект?☀️

Детский лагерь

Половина лета прошла. Какие воспоминания ребенок увезет с этих каникул?☀️

Самое время включить такие вещи в список рассылок на июль.

Или пишите «рассылки июль» в командный чат и делегируйте рассылки нашим ребятам из отдела CRM-маркетинга.

Вот пример, как они снизили цену лида в 30 раз на сезонных рассылках 💸💸

Про массовые недозвоны

Мы часто видим бизнесы, у которых очень лояльное отношение к недозвонам.

Все хотят заниматься лидгеном, получать заявки, считать, сколько из них стало кваллидами, а сколько неквалами.

Но остается огромное слепое пятно.

Когда лид уже пришел (то есть это был живой человек, который чем-то заинтересовался) — но он не стал ни квалом, ни неквалом.

Он стал той самой серой массой, с которой мы просто не смогли прокоммуницировать.

И почему-то к этому все относятся очень спокойно — «Ну не смогли и не смогли».

А что в этом спокойного?

На этих людей потрачены деньги. Мы про них ничего не выяснили. Мы вообще не понимаем, кто это был и что ему было нужно. 🧐

Это просто деньги, которые ушли в никуда.

Понятное дело, что какой-то процент брака всегда будет. Но этот процент часто очень большой. Может доходить до 40–50% лидов, с которыми просто не смогли или не захотели связаться.

Есть три способа, которыми компании пытаются что-то с этим сделать.

Первый — полностью руками человека.

Ставятся какие-то регламенты, сроки или просто выделяется отдельный человек на недозвоны.

Это самый простой способ. И обычно он затухает быстрее всего. Появляются более срочные задачи, недозвоны уходят на второй план.

Дальше идет вариант — человек + CRM.

Когда после каждого недозвона CRM автоматически создает задачу: перезвонить через 2 дня, потом еще через 2 дня. И после 3-х попыток, допустим, мы признаем, что лид пропал.

Это уже вполне жизнеспособная штука. Но она все равно завязана на людях и тратит их время.

И совсем недавно появился способ номер три, на который рынок сейчас внимательно смотрит — это AI + CRM.

Недозвоны автоматически выгружаются из системы AI-консультанту, который начинает им писать в мессенджеры.

Что-то вроде: «Привет. Вы интересовались вот этим. Что хотите решить? Какой вариант рассматриваете?» И так далее.

То есть задачи по дополнительным касаниям вы ставите уже не человеку, а AI-сотруднику.😎

Например, как наша Алена, которая занималась недозвонами по финансовым продуктам.

Вот здесь разобрали этот кейс и механику работы AI.

И знаете, какой там результат?

Она обрабатывает 200 (двести, Карл) недозвонов в день по 17 параметрам. Выгребает оттуда всех живых и возвращает в работу.

Механика крайне полезная и в ее сторону стоит смотреть. Потому что недозвоны и пропавшие в них деньги есть у всех.

AI-дайджест по итогам июня 2026

Теперь в последний день месяца будем делиться с вами главными новостями из мира AI в #аидайджест_месяца Слишком много всего происходит на рынке, чтобы это пропускать

Июнь стал жарким для AI-агентов. Сразу 5 гигантов принесли ого какие новости.

*️⃣ Anthropic запустил Claude Tag в Slack

Начинается эра Slackа, и без того популярного корпмессенджера, к которому Клод может присоединиться в качестве члена команды: его можно вызвать прямо в рабочем чате через @Claude. Он читает контекст переписки и принимает задачи на аналитику.

Второстепенное теперь утекает к Клоду, и остается только копить деньги на токены, чтобы его прокормить.

*️⃣ Salesforce дал маркетологам собственную команду AI-агентов

Компания представила концепцию agentic marketing teams — AI-агентов, которые помогают запускать кампании, делать воронки продаж и контент, чтобы маркетолог оставил себе стратегию.

Все ближе мечта целого поколения маркетологов-миллениалов, которые работали в одного за целый отдел.

*️⃣ Meta* запустила Business Agent для WhatsApp, Messenger и Instagram

Meta* представила собственного AI-агента для бизнеса. У него много стандартных задач, но главное преимущество в том, что он в курсе ваших чатов. И может, например, сделать утренний обзор с выжимками вечерних обсуждений по вашим веткам разговоров.

Таким внимательным собеседником вы еще никогда не были.

*запрещена на территории РФ

*️⃣ Google усилил корпоративную платформу Gemini для работы с AI-агентами

У Гугла появился каталог готовых агентов, из которого можно подключать нужных специалистов, как приложения. Например, агент для закупок, агент для поддержки, агент для анализа документов.

Теперь ждем, где они отвалятся, а где приживутся на больших объемах.

*️⃣ IBM и Google Cloud объединяются для внедрения AI-агентов в корпорациях

Консультанты IBM вышли в эту нишу и теперь будут помогать крупному бизнесу проектировать и внедрять AI-агентов на платформе Google Cloud.

Кажется, корпорации устали от энтузиастов АИ внутри команд и готовы передавать эти дела профессиональным интеграторам.

Какая новость удивила вас больше всего?

100 кейсов в автоматизации бизнеса и 300+ инструментов для роста продаж в них

Иногда нужно подвести промежуточные итоги, чтобы понять, как много уже компаний доверили нам свой бизнес и получили на выходе продажи 2.0, где о клиентах не забывают, а система сама двигает сделки до результата.

✔️ ТОРГОВЛЯ

1. Наладили контроль качества звонков в отделе продаж и спасли сделку на 130 000 р. в первую неделю

2. 600 КП в месяц на 100 000 000 ₽ — сделали, чтобы документы генерировались за 2 минуты вместо 20

3. Передали 1000+ заявок в месяц на технику Apple AI-консультанту и упростили продажи на Авито

4. Настроили систему продаж для экспортера легендарной черной икры, которую поставляют в Кремль, Сбер, Газпром и космонавтам на МКС

✔️ ПРОИЗВОДСТВО

5. Решили 7 проблем производства в amoCRM для ювелирного дома, где заказы расписаны на 3 года вперед

✔️ РЕКРУТИНГ

6. Сделали AI-ассистента, который помогает эйчарам закрывать 79 вакансий и экономит до 2-х часов в день.

7. Пока один таксопарк спит, другой забирает водителей: повысили конверсию в найме на 20% с помощью нейроквалификатора

✔️ НЕДВИЖИМОСТЬ

8. Один AI-риелтор заменил пятерых и обрабатывает 2500+ заявок на новостройки в Батуми

9. Как получать лиды по 65₽ в элитной недвижимости, когда конкуренты получают их по 3000₽

10. Продающий контент-план с помощью ИИ для агентства недвижимости, который Гребенюк одобряет

11. Как застройщику управлять продажами базы объектов из одного окна, объединив Profitbase и amoCRM и ускорить работу менеджеров в 2 раза

✔️ B2B

12. 85 видов упаковки, 30 человек команды и ни одной потерянной заявки: автоматизировали продажу подарков перед новогодним сезоном

13. Объединили 5 1С-ок с одной amoCRM, и сократили время на работу со счетами в 10 раз

14. Система из 16 меток статистики повысила продажи с рекламы для IT-компании

✔️ УСЛУГИ

15. Запустили 1000+ заявок в «рекламную машину» и полностью оцифровали маркетинг для базы отдыха под Ижевском

16. +40% к допродажам и +80% к управляемости на умных автоматизациях для аренды яхт

17. Яхты. Деньги. СПБ и готовая схема кастдева в amoCRM

18. Передали бронирование залов ИИ, который обработал 414 диалогов без глюков и потери клиента, сэкономил 3 часа в день менеджерам и повысил конверсию в продажу

✔️ ОБРАЗОВАНИЕ

19. Система, которая сама собирает деньги с 1400 учеников — каждый месяц 25 числа

20. Зарплатный рейтинг для 37 менеджеров по продажам в реальном времени

21. Сделали систему, чтобы продавать на вебинаре на 40 000 зрителей без потери заказов

22. Ускорили процессы продаж в 7 раз и получили дипломы с благодарностью от центра обучения персонала
финансы - в обучение


✔️ ФИНАНСЫ

23. AI-агент обрабатывает до 200 недозвонов в день и возвращает лиды в работу

24. Перенесли все данные и процессы из Битрикса в amoCRM для ипотечного брокера

✔️ СТРОЙКА И РЕМОНТ

25. Из 4 млн ₽ сделали 34 млн ₽ в месяц для каркасных домов в СПБ

26. Научили AI-ассистента замерщика назначать замеры для потолков и собирать данные о сделке еще до замеров

✔️ АВТОБИЗНЕСЫ

27. От заявки до счета за минуты: ускорили шинный бизнес в 3 раза

28. Повысили продажи и средний чек на 18% для мотодилера из Бразилии

✔️ КЛИНИКИ И МЕДБИЗНЕС

29. Полная автоматизация и продление услуг точно в срок для поликлиники по подписке

30. Автонапоминалки о записи на прием, увеличение доходимости и повторных продаж для стоматологии в Чебоксарах

31. Сделали систему по типу Uber для медицинских бригад выездной алкоклиники

32. Автоматизировали заказ и наладили работу с базой для клиники превентивной медицины

✔️ КОНСАЛТИНГ

33. Сэкономили время менеджеров в 10 раз для консалтинговой компании со средним чеком 1 млн. руб, которая помогает попасть в Сколково

Всё не влезло, поэтому 100 кейсов в 20 разных нишах можно забрать по кнопке 💜

Гайд, который стоил 40 000 $ 🖤

Есть у нас клиент, с которым мы работаем уже лет десять ( между собой называем его Илон Маск).

За 10 лет с его бизнесом было всякое. Но всегда это был человек, который интересовался технологиями среди первых.

Нейросети он, конечно, тоже не обошел стороной.

Причем подошел к этому максимально масштабно, как его личность.

Он сразу взял большую архитектуру, выделил 8 ключевых процессов в продажах, нарисовал на доске в офисе майнд-карту, как должны работать агенты — кто что анализирует, куда передает информацию, какие действия выполняет.

Потом выбрал, как ему казалось, лучшую модель — Claude.

Начал писать промпты, тестировать разные сценарии, гонять гипотетические данные и пытаться собрать всю эту систему воедино.

Но при этом он не выстроил самое главное — связку с реальными процессами компании.

На все эти эксперименты, которые вообще никак не повлияли на продажи, ушло почти 40 тысяч долларов.

А сама система так и не заработала.

Когда мы потом обсуждали с ним всю эту историю, поняли что, она вообще не единичная.

Очень многие сейчас начинают внедрять нейросети в бизнес именно так: с больших схем и космических ожиданий, как в IPO Илона Маска.

Хотя на самом деле все это собирается совсем по-другому — маленькими шагами, от простого к сложному, от шаблона к кастому.

Решили, что нужно просто собрать шаги в чек-лист «7 золотых правил нейросетей в продажах. Как добавить ИИ, чтобы он заметно увеличил продажи, но стоил мало и не отваливался»

⬛️ Забрать можно по кнопке⬇️