Голосовой робот в телемаркетинге: рост ARPU и снижение MNP для телеком-оператора

О проекте

Телеком-оператор столкнулся с двумя системными задачами: ростом оттока абонентов и необходимостью увеличения ARPU без существенного роста маркетинговых расходов.

Требовалось решение, которое объединит удержание клиентов, апсейл тарифов и продажу партнёрских сервисов в единую управляемую систему.

Был внедрён голосовой AI-робот для телемаркетинга, работающий с сегментами удержания, дополнительными пакетами и тарифными планами.

Результат — рост ARPU на 52–63% в сегменте удержания и снижение оттока по MNP до 35%.

 

Клиент и контекст

Клиент — федеральный телеком-оператор с широкой B2C-базой.

Контекст задачи:

• усиливающаяся конкуренция и ценовое давление;
• рост числа переходов к другим операторам (MNP);
• снижение маржинальности базовых тарифов;
• необходимость увеличения доли дополнительных сервисов в структуре выручки.

Классический телемаркетинг с операторами оказался дорогим и ограниченным по масштабу. Для управления воронкой требовался автоматизированный инструмент.

 

Цели и KPI

Проект включал несколько направлений:

1. Работа с оттоком (MNP):

• выявление риска ухода;
• удержание абонентов через персональные предложения;
• снижение процента переходов.

 

2. Рост ARPU через апсейл:

• продвижение тарифных планов;
• подключение дополнительных пакетов (минуты, интернет, SMS);
• продажа партнёрских цифровых сервисов.

 

Целевые показатели:

• Рост ARPU в сегменте удержания не ниже 40%
• Снижение MNP на 20–30%
• Повышение конверсии в апсейле

 

Фактические результаты:

• Рост ARPU на 52–63% в сегменте удержания
• До 35% снижение оттока по MNP
• До +20% рост ARPU за счёт дополнительных пакетов
• 23–30% рост ARPU при продвижении тарифных планов

 

Как работает технология

Решение построено как многосценарный телемаркетинговый AI-агент.

 

Основные направления работы робота:

• Выявление угрозы оттока
• Предложение удерживающего оффера
• Апсейл тарифов
• Продажа дополнительных пакетов
• Продвижение партнёрских сервисов (онлайн-кинотеатры, стриминг, экосистемные продукты)

 

Принцип работы

1. Робот инициирует звонок по сегментированной базе.
2. Определяет реакцию клиента и уровень заинтересованности.
3. Предлагает релевантный оффер (удержание / апсейл / партнёрский сервис).
4. Обрабатывает возражения.
5. Фиксирует согласие и передаёт данные в CRM.

 

Пользовательский сценарий №1 (удержание)

Клиент планирует сменить оператора → робот уточняет причину → предлагает персональный тариф → клиент соглашается → подключение оформляется автоматически.

 

Пользовательский сценарий №2 (апсейл)

Клиент пользуется базовым тарифом → робот предлагает расширенный пакет интернета → клиент соглашается → пакет активируется.

 

Внедрение

 

1. Аналитика и сегментация

На первом этапе были выделены:

• клиенты с риском MNP;
• пользователи с потенциалом апсейла;
• абоненты с историей отклика на маркетинговые кампании.

 

2. Разработка сценариев

Были спроектированы отдельные логики:

• удержание;
• продажа тарифов;
• продажа доп. пакетов;
• партнёрские продукты.

Наиболее трудоёмким этапом стала настройка логики работы с возражениями и подбор релевантных предложений.

 

3. Интеграция

Настроена интеграция с:

• биллинговой системой;
• CRM;
• системой управления тарифами;
• аналитическим контуром.

 

4. Пилот и масштабирование

Пилот длился 3 недели. После достижения KPI робот был масштабирован на федеральный объём.

 

Результаты внедрения

• 52–63% рост ARPU в сегменте удержания
• До 35% снижение оттока по MNP
• До +20% прирост ARPU за счёт дополнительных пакетов
• 23–30% рост ARPU при продвижении тарифов
• Масштабируемая система телемаркетинга без расширения штата

 

Проект показал, что голосовой AI может стать полноценным инструментом управления выручкой и удержанием в телеком-сегменте.

 

Другие примеры применения

Посмотрите связанные кейсы:

• Продажа тарифа со скидкой
• Продажа цифровых услуг (музыка, кино, интернет)
• Робот на входящей линии оператора связи