Цифровой агент для мультисценарных продаж: голосовой AI для лидера телеком-рынка

О проекте

Лидер телеком-рынка реализовал масштабный проект по внедрению цифровых голосовых агентов для B2C, B2B и B2X-направлений.

Цель — передать AI значительную часть продаж, удержания и сервисных коммуникаций без снижения качества обслуживания и с сохранением контроля над данными. Решение было развернуто в формате On-Premise.

В рамках проекта цифровым агентам доверили более 50 продуктов, 100+ сценариев взаимодействия и более 25 млн минут разговоров.

Клиент и контекст

Клиент — один из крупнейших операторов связи в стране.

Особенности бизнеса:

• многомиллионная абонентская база;
• высокая конкуренция;
• постоянные изменения тарифных планов;
• сложные B2C и B2B-продукты;
• пиковые нагрузки в периоды кампаний.

Традиционная модель продаж через операторов ограничивала масштабируемость и увеличивала стоимость контакта.

Цели и KPI

Перед проектом стояли задачи:

• Масштабировать продажи без роста штата.
• Повысить охват клиентской базы.
• Автоматизировать мультисценарные коммуникации.
• Обеспечить стабильную работу при высоком трафике.
• Сохранить контроль безопасности (On-Premise).

Ключевые показатели проекта:

• 50 продуктов переданы цифровым агентам.
• 100+ сценариев взаимодействия.
• 25 млн+ минут разговоров.
• 1,5 тыс. цифровых агентов в работе.
• 40% конверсия в покупку (сопоставимо с операторами).
• x2 увеличение охвата звонков КЦ.
• <1% уровень распознавания с ошибками.
• 2 недели — внедрение первого пилотного сценария.

Как работает цифровой агент

Решение построено как масштабируемая AI-платформа для продаж и удержания.

Агент выполняет:

• Информирование об изменении условий обслуживания.
• Продажи новых тарифных планов.
• Предложение дополнительных услуг.
• Кейсы по удержанию клиентов.
• Проведение типовых опросов.
• Сбор обратной связи.
• Отработку возражений.

Пример сценария B2C

Абонент получает звонок → агент информирует об изменении тарифа → предлагает более выгодный план → обрабатывает сомнения → фиксирует согласие → передает данные в систему биллинга.

Пример B2B

Компания-клиент → агент предлагает дополнительный пакет услуг → уточняет потребности → отправляет коммерческое предложение → фиксирует интерес в CRM.

Архитектура решения

• On-Premise развёртывание.
• Интеграция с биллингом и CRM.
• Централизованная аналитика.
• Управление сценариями из единого контура.
• Возможность масштабирования агентов под нагрузку.

Особое внимание уделялось:

• безопасности данных;
• качеству распознавания речи;
• управляемости диалогов;
• отказоустойчивости при высоком трафике.

Внедрение

Проект реализовывался поэтапно:

1. Анализ продуктовой матрицы.
2. Разработка сценариев.
3. Интеграция с внутренними системами.
4. Пилотный запуск (2 недели).
5. Масштабирование.
6. Подключение новых продуктов.

Самым сложным этапом стало обеспечение мультисценарности — более 100 логик взаимодействия одновременно.

Результаты внедрения

После запуска:

• 40% конверсия в продажу (уровень операторов).
• Удвоение охвата звонков.
• Масштабируемость без роста штата.
• 25 млн+ минут разговоров.
• <1% ошибок распознавания.
• 1,5 тыс. цифровых агентов в работе.

Проект доказал, что голосовой AI может стать полноценным инструментом массовых продаж в телеком-секторе.

Другие примеры применения

• LLM-робот для финтех-маркетплейса.
• Голосовой робот для «Лиги Ставок».
• AI-робот для e-commerce.
• Голосовой агент для медицинских клиник.