Что мешало до старта
Вопросы о наличии, размерах и доставке падают в общий чат и обрабатываются только в рабочее время
Менеджер вручную ищет товар по каталогу и скидывает ссылку, и на популярный вопрос уходят минуты
Статус заказа клиент узнаёт, только написав оператору
Брошенные корзины никто не дожимает: напоминания не отправляются
Собранная конфигурация платформы
Как ведётся внедрение
Проектный менеджер и аналитик разбирают, где на самом деле теряются обращения и время: по звонкам, чатам, Excel у конкретной команды.
Ключевые сценарии бота разворачивают на одной товарной категории или направлении, чтобы проверить гипотезу на живых диалогах, а не на бумаге.
Проджект-менеджер собирает обратную связь от операторов и клиентов, донастраивает сценарии бота и правила ИИ под реальные формулировки и возражения.
Тиражирование на остальные точки или направления с обучением команды и контрольными точками по метрикам.
Что берёт на себя ИИ
Эффект для команды и клиента
Клиент получает подбор и ответ о доставке в любое время суток
Оператор занимается сложными обращениями, а не «а есть ли размер M»
Оплата проходит в чате, меньше шагов до покупки
Брошенные корзины автоматически дожимаются напоминанием
Что моделирует этот кейс
Кейс описывает интернет-магазин, где клиенты консультируются, оформляют заказ и отслеживают доставку в чате.
Мы показываем, как эти процессы собираются в одну систему на платформе PivotPoint. Реального клиента за кейсом нет. Это демонстрация логики, которую переносим под конкретный бизнес.
Откуда цифры
Показатели в кейсе не замеры конкретного клиента, а иллюстративная оценка. Мы отталкивались от типовых процессов ниши и опыта внедрений: сравнивали, сколько времени и обращений теряется на ручных шагах до автоматизации и после. Цифры показывают порядок эффекта и логику, а не гарантию. На вашем проекте мы фиксируем базовые метрики до старта и считаем результат от них.
Кому подойдёт этот сценарий
Вопросы о товаре и доставке падают в общий чат и ждут утра
Оператор вручную ищет товар по каталогу
Брошенные корзины никто не дожимает
На чём это работает
Telegram Bot API и MAX API, диалоговые сценарии, состояние в UNI.CRM.
LLM для понимания запроса, подбора и квалификации, ответы по базе знаний.
UNI.CRM: воронка, карточки клиентов, история диалогов и заказов.
Оплаты и эквайринг, каталог/прайс, СБИС, банки, телефония.
Telegram, MAX, сайт-виджет в одной воронке с оператором.
Метрики диалогов, конверсии и точек трения по сценариям.
Что ещё делаем в этом направлении
FAQ по кейсу
Это реальный клиент?
Нет, это модельный кейс: ниша и сценарий показывают логику платформы, а показатели дают иллюстративную оценку. Реальный прод-кейс в серии: «ERP самого агентства PivotPoint».
Сколько времени занимает внедрение?
Пилот на одном участке или направлении обычно занимает несколько недель: аудит процессов, разворачивание ключевых модулей, донастройка. Раскатка на всю команду идёт по итогам пилота.
Что с нашими текущими системами и данными?
Решение интегрируется с вашими системами: CRM, 1С, банки, СБИС, мессенджеры. Оно переносит справочники и историю, а не заставляет начинать с нуля.
Безопасна ли оплата прямо в Telegram?
Оплата проходит через подключённый эквайринг платёжного провайдера; бот лишь ведёт клиента к оформлению, а данные карты обрабатывает платёжный шлюз.
Хотите такой бот в Telegram или MAX
Обсудим, что из сценария переносится один в один, а что стоит собрать под ваши процессы.
Ниша описана как демонстрация возможностей платформы PivotPoint. Хотите такой бот в Telegram или MAX: обсудим, что переносится один в один, а что нужно собрать под вас.
Ещё кейсы в категории «AI»
Обсудить проект
Оставьте контакты. Перезвоним в течение 15 минут, обсудим задачу и предложим решение. Без обязательств.
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.