Голосовой помощник для поддержки и роста платных функций

О проекте

Крупнейший российский сервис объявлений в сегменте недвижимости столкнулся с задачей одновременного улучшения клиентского опыта и роста конверсии в платные инструменты продвижения.

Цель — внедрить AI Web Personal Assistant, который помогает пользователям осваивать функционал платформы, отвечает на вопросы и продвигает платные возможности без увеличения нагрузки на контакт-центр.

Результат проекта:

• 60% эффективность решения по NPS.
• 30% снижение нагрузки на контакт-центр.
• Рост конверсии в платные подписки и услуги.

Клиент и контекст

Avito.Недвижимость — один из крупнейших онлайн-сервисов размещения объявлений.

Особенности сегмента:

• миллионы пользователей ежемесячно;
• высокая конкуренция среди объявлений;
• сложный функционал продвижения;
• необходимость быстрой поддержки пользователей.

Многие пользователи не используют платные инструменты из-за недостаточного понимания их преимуществ.

Цели и KPI

Проект ставил перед собой задачи:

• Улучшить пользовательский опыт (CX).
• Повысить конверсию в платные функции.
• Снизить нагрузку на контакт-центр.
• Обеспечить масштабируемую поддержку 24/7.

Результаты:

• 30% снижение нагрузки на КЦ.
• 60% положительная оценка решения по NPS.
• Рост вовлечённости в функционал платформы.
• Повышение конверсии в платные инструменты.

Как работает AI Web Personal Assistant

Решение реализовано в формате 3D-персонажа — цифрового аватара, встроенного в интерфейс сайта.

Ассистент:

• помогает разместить объявление;
• объясняет принципы продвижения;
• консультирует по тарифам;
• отвечает на частые вопросы;
• направляет к нужным разделам;
• снижает потребность в живом операторе.

Пример сценария

Пользователь размещает объявление → задаёт вопрос о продвижении → ассистент объясняет преимущества платного размещения → предлагает подключить услугу → пользователь принимает решение.

Внедрение

Этапы проекта:

1. Анализ пользовательских сценариев.
2. Разработка цифрового аватара.
3. Интеграция с базой знаний и функционалом сайта.
4. Настройка аналитики и метрик NPS.
5. Тестирование и оптимизация диалогов.

Особое внимание уделялось естественности общения и удобству интерфейса.

Результаты внедрения

После запуска:

• 30% снижение нагрузки на контакт-центр.
• Повышение удовлетворённости пользователей.
• Рост использования платных инструментов.
• Улучшение навигации по сервису.
• Повышение цифровой самостоятельности пользователей.

Проект показал, что AI-помощник может одновременно решать задачи поддержки и монетизации.

Другие примеры применения

• LLM-ассистент для финтех-маркетплейса.
• Голосовой робот для телеком-продаж.
• AI-робот для e-commerce.
• Реактивация клиентов в рознице.