Як ми зробили AI-спостерігача за продажами в Telegram і що з цього вийшло за пів року

Майже всі продажі BuyLink йдуть у Telegram. Клієнт пише, менеджер відповідає, а за тиждень уже ніхто не пам'ятає, кому обіцяли прайс і хто зник після рахунку. CRM ми пробували: менеджер переносить туди чати, поки є час, а потім перестає.

Тому в березні ми зробили навпаки. Бот підключений до бізнес-акаунта Telegram і бачить кожне повідомлення. Усе зберігається в нашу базу, по кожному клієнту збирається профіль, а система ставить задачі: кому відповісти, кого дотиснути, де чекають оплату. Щоранку о 9:00 у Slack приходить зведення. Клієнтам бот нічого не пише, він тільки спостерігає й нагадує.

У день запуску він за 30 хвилин завантажив історію листування за пів року, це 12 тисяч повідомлень. Зараз у базі 36 тисяч повідомлень і 315 діалогів.

Перша версія зробила гірше. До травня система ставила 35 тисяч задач на місяць, важливе тонуло в шумі, і менеджер перестав їх читати. У травні 16% повідомлень клієнтів лишалися без відповіді понад добу.
У липні ми все переробили: задач стало в 15 разів менше, у кожній є причина й наступний крок, з'явився дашборд із карткою по кожному клієнту.

Що змінилося з травня до вересня:
• медіанний час відповіді в робочі години: було 4,4 хвилини, стало 2,1;
• відповіли за 15 хвилин: було 62%, стало 75%;
• 10% найповільніших відповідей: було 67 годин і більше, у серпні стало 7 годин;
• без відповіді понад добу: було 16%, стало 9%;
• повторних повідомлень після двох днів тиші: було 7 на місяць, стало 25.
За останні 30 днів у нас 71 активний діалог, це на 37% більше, ніж місяцем раніше.

Два висновки. Перший: від AI-помічника є користь, лише коли він пише рідко. Другий: він не продає замість менеджера, але стежить, щоб жоден клієнт не залишився без відповіді.