blurred-figure-green
blurred-figure-violet
Голосовой робот для сотового оператора
Вернуться назад

Голосовой бот для продажи кредита

Автообзвон клиентской базы банка с кредитным предложением, перевод заинтересованных на операторов

  • 500 000 звонков за 5 дней
  • >70% бизнес-дозвон

Голосовой бот для продажи кредита: 500 000 звонков за 5 дней в федеральной кампании банка

 

О проекте

Крупный федеральный банк запустил федеральную кампанию по продаже кредитов наличными по предодобренной базе.

Задача — в кратчайшие сроки обработать крупный массив клиентов, обеспечить высокий бизнес-дозвон и передать в продажи только заинтересованных клиентов.

Банк внедрил голосового AI-агента для массовой квалификации клиентской базы. За 5 дней было совершено 500 000 звонков при бизнес-дозвоне более 70%.

 

Клиент и контекст

Клиент — один из крупнейших банков России с масштабной розничной базой.

Контекст 2026 года:

  • ускорение федеральных кампаний
  • рост конкуренции в кредитовании
  • сокращение бюджетов на классический телемаркетинг
  • переход банков к гибридной модели “ИИ + оператор”
  • фокус на скорости запуска и масштабируемости

В рамках обсуждений на профильных банковских мероприятиях 2025–2026 годов (включая CX Banking Forum) банки отмечают: выигрывает тот, кто быстрее обрабатывает собственную базу и управляет скоростью кампании.

Задача банка — масштаб без потери управляемости.

 

Цели и KPI

Проект был ориентирован на следующие показатели:

  • Обработка 500 000 клиентов в течение 5 дней
  • Бизнес-дозвон >70%
  • Квалификация интереса до передачи оператору
  • Снижение стоимости одного контакта
  • Минимизация участия операторов в холодной части воронки

Фокус — не просто на дозвоне, а на эффективной фильтрации базы.

 

Как работает голосовой AI-агент

Решение представляет собой масштабируемую платформу голосовых коммуникаций с поддержкой:

  • NLU
  • ASR
  • TTS
  • API-интеграций
  • AMD (детекция автоответчиков)

 

Принцип работы:

  1. Автоматический запуск кампании по сегментированной базе
  2. Персонализированное предложение кредита
  3. Обработка ответов в свободной форме
  4. Квалификация интереса
  5. Перевод только целевых клиентов на операторов

Система работала параллельно в сотнях потоков, обеспечивая устойчивость при пиковых нагрузках.

 

Пользовательский сценарий

Клиент получает звонок → слышит персональное предложение → задаёт уточняющий вопрос → подтверждает интерес → переводится на оператора для финального оформления.

Незаинтересованные клиенты автоматически исключаются из воронки.

 

Внедрение

 

1. Подготовка базы

Сегментация клиентов с предодобренными условиями.

 

2. Проектирование сценария

Сценарий включал:

  • обработку возражений
  • гибкую логику диалога
  • юридически корректные формулировки
  • алгоритм квалификации

 

3. Техническая настройка

Настроены:

  • API-передача статусов
  • логика перевода на операторов
  • отчётность по бизнес-дозвону

 

4. Запуск федеральной кампании

Кампания была развернута в течение нескольких дней без расширения штата контакт-центра.

 

Результаты внедрения

  • 500 000 звонков за 5 дней
  • >70% бизнес-дозвон
  • Существенное снижение нагрузки на операторов
  • Рост скорости обработки базы
  • Управляемая передача целевых лидов

 

Главный результат — банк получил инструмент быстрого масштабирования федеральных кампаний без роста операционных затрат.

Посмотрите другие кейсы с похожими задачами — федеральные исходящие кампании, массовая квалификация базы и управляемая передача лидов в продажи.

Больше клиентов и кейсов