Продажи с помощью ИИ пошли уже в первые недели

Производство хозблоков Woodart, Краснодар. Три Авито-аккаунта под управлением одного ИИ-продавца.

Кто клиент

Woodart - производство деревянных построек в Краснодаре, посёлок Знаменский. Свой цех около 2 000 м², больше пяти лет на рынке. Хозблоки, беседки, бани, модульные и каркасные дома. Основной канал продаж - Авито.

Хозблок здесь продукт входа. Через него клиент знакомится с качеством, сроками и сервисом, а потом возвращается за беседкой, баней или домом. Поэтому цена ошибки в переписке выше, чем кажется: потерянный чат по хозблоку - это не минус мелкий заказ, это минус клиент, который через год мог зайти за домом.

Собственник

Сайт компании

Техническая схема внедрения

Что было до

Отвечали медленно. Клиент на Авито пишет сразу в пять объявлений и разговаривает с тем, кто ответил первым. Менеджер производства в это время на замере, в цеху или за рулём. Сообщение висит час, два, до вечера. К этому моменту человек уже общается с конкурентом.

Ночь и выходные выпадали целиком. Дача и стройка - вечерняя и выходная тема. Люди пишут в 22:00 и в субботу. В рабочем плейбуке компании состояние «как было» зафиксировано дословно: диалог не дожимается ночью, следующая полноценная обработка идёт уже в рабочее время, когда клиент снова напишет сам или менеджер вручную продолжит переписку. Человек, который в 23:40 выбирает хозблок на дачу, к утру уже не тот человек.

Три аккаунта - тройная ручная работа. Три ленты сообщений, три очереди и один и тот же разговор по кругу: размер, что внутри хранить, полки, электрика, круглый год или сезон, куда везти, есть ли проезд для манипулятора. Десять уточняющих вопросов в каждом диалоге, вручную, каждому новому обращению.

Горячие лиды терялись. До нас у компании уже стояла автоматизация. Мы разобрали её работу по живым перепискам, и главный вывод разбора был жёстким: клиенты с телефоном не доходили до человека, контакты оседали в чате без передачи менеджеру. Жалобы клиентов в тех же переписках были не абстрактные, а вот такие, дословно: «вы забыли про меня», «с четверга жду». По итогам разбора пришлось отдельно собирать список горячих лидов на ручной обзвон, с пометками вида «бот обещал перезвонить и не позвонил».

Объявления на Авито

Диагностика: анкета вместо продажи

Мы не стали переписывать всё с нуля по первому требованию. Сначала пошли смотреть, что именно ломается.

Претензии собственника звучали как три разные проблемы: бот не запоминает контекст диалога, отвечает очень долго, игнорирует базу знаний и выдумывает факты. Но нашлась одна фраза, которая объясняла все симптомы разом:

Бот строго идёт по анкете.

Вот и корень. Старая логика вела клиента по фиксированному опроснику: размер, город, доставка, телефон. Человек пишет «а не сгниёт за пару лет?», а анкета не умеет это обработать и задаёт следующий пункт списка. Клиент видит, что его не слушают, и уходит.

Дальше сыплется всё остальное. Контекст «теряется», потому что его и не читали. Факты «выдумываются», потому что модель затыкает дыру в сценарии. Скорость падает, потому что архитектура тяжёлая.

Отдельно всплыла техническая ловушка: на аккаунтах были включены штатные «Ассистент Авито» и автоответы. Клиент на входе получал болванку в духе «Это автоответчик, 1. Размер 2. Адрес», а позже эта же штатная автоматика вовсе заглушила нашего бота в части чатов, и люди остались без ответа. Нашли по одному вопросу владельца: «всем ли ответил». Починили кодом и отключением ассистента в кабинете.

Затем разложили, куда вообще уходит время менеджера в переписке.

Пять строк из шести - работа, которую человек делать не должен. Но именно она съедала время, а на экспертную часть его не оставалось. В базе знаний самой компании принцип записан прямо: менеджеры это эксперты, а не кассиры. Эксперт, который восемь часов подряд копирует один и тот же абзац про сроки, это не эксперт, а дорогой автоответчик.

Решение: ИИ-продавец по уровням

Из переписки автоматически собираются: изделие, размер, задача клиента, формат внутренней отделки, проёмы, электрика, дровник, доставка и способ доставки, город, срочность, дополнительные опции, телефон. Это ровно те вопросы, которые раньше менеджер задавал руками.

Отдельно стоит то, чего бот не делает никогда. Не пишет в чат телефоны, ссылки и почту - это прямой путь к бану на Авито. Не называет себя ботом. Не говорит «передам менеджеру», «заявка принята», «ожидайте». Не обещает точную сумму доставки, потому что она всегда зависит от адреса и проезда, а выдуманная цифра - это будущий конфликт на отгрузке.

Как это выглядит в работе

Квалификация в диалоге

Диалог до контакта

Обратите внимание на последнюю реплику в диалогах: когда клиент отказывается от опции, ИИ не начинает продавать её повторно. Он соглашается и убирает её из сметы. Это и есть настройка «эксперт, а не кассир», и именно она держит доверие.

Панель управления

Рабочий чат проекта

Откуда идёт поток

Статистика Авито

Статистика Авито

Цифры

Про скорость отдельно. Первая версия движка отвечала с медианой 78,7 секунды, отдельные ответы уходили за две с половиной минуты. После переработки архитектуры - прямой вызов модели, кэширование системного промпта, отказ от лишних слоёв - медиана стала 15,05 секунды. Ускорение в пять раз, замер по 263 точкам.

Аналитика в панели

Что сказал клиент

Через несколько недель после запуска собственник написал в рабочий чат сам:

Собственник о продажах

Это и есть проверка системы: не красивый диалог, а сделка, которую видит владелец.

Как устроено технически

АВИТО, 3 аккаунта
| официальный Messenger API
ИИ-ПРОДАВЕЦ <-> единая база знаний 56 файлов + каталог фото
|
CRM-ПАНЕЛЬ: диалоги, статусы, статистика, тумблер бота
|
АЛЕРТ менеджеру -> звонок -> сделка

Три аккаунта работают на едином мозге: одна база знаний, один код, один прайс. Имя менеджера и бренд подставляются из настроек конкретного аккаунта, поэтому правка знаний применяется сразу ко всем трём и не нужно поддерживать три копии.

Частые вопросы

Клиент понимает, что переписывается с ИИ? Бот работает под именем конкретного менеджера и отвечает своими словами, а не шаблонами. В диалогах выше видно, как это выглядит со стороны клиента: человек спокойно доходит до сметы и оставляет номер.

Бот не начнёт выдумывать цены? Он считает по загруженному прайсу и комплектациям. База знаний - 56 файлов, и именно её качество определяет результат, а не «умность» модели. Это, кстати, и было главной претензией к предыдущей автоматизации.

А если менеджер хочет ответить сам? Достаточно написать в диалог, бот молча замолкает. За период работы менеджеры забрали себе 187 диалогов, и ни в одном бот не влез поверх живого разговора.

Аккаунт не заблокируют за автоматизацию? Работа идёт через официальный Avito Messenger API. Это разрешённый способ интеграции, в отличие от эмуляции браузера и парсеров, за которые профиль действительно можно потерять.

У нас несколько аккаунтов и направлений. Это реально? Этот кейс ровно про это: три аккаунта под разными брендами и менеджерами, один мозг, одна панель. Правка знаний применяется ко всем сразу.

Сколько занимает запуск? Основная работа при внедрении - не программирование, а сбор качественной базы знаний: прайс, комплектации, условия, типовые возражения. Чем полнее база, тем меньше бот «фантазирует».

Сколько стоит внедрение? От 100 000 ₽ за проект. Зависит от числа аккаунтов, глубины базы знаний, интеграций и объёма каталога фото.