Case Story
Retail Group: Telegram-AI-консультант
Как крупная розничная сеть внедрила AI-ассистента для входящих обращений, сократила нагрузку на операторов и ускорила обработку заказов.
AI Automation Portfolio Lab
01 / 32
Однажды на отраслевой встрече ритейлеров…
«Клиентский сервис работает на пределе нагрузки.»
«Давайте проведём аудит клиентского сервиса. Предлагаю встретиться во вторник в 11:00. Подойдёт?»
Аудит согласован.
Retail Group — региональная розничная сеть
Региональная сеть
розничная торговля FMCG
3 000
обращений в день
8
операторов клиентского сервиса
~900K ₽
ФОТ операторов в месяц
Следующая встреча — аудит с директором по клиентскому сервису.
Первый шаг — понять бизнес-процесс до проектирования AI-решения.
Стратегия
Боли и приоритеты
Инструменты и данные
Бюджет и опыт
Ожидания и KPI
45–60 минут · интервью с ЛПР
Результат аудита — измеримый бизнес-запрос и гипотеза для проверки.
AI Automation Portfolio Lab
06 / 32
Основная нагрузка создаётся потоком повторяющихся типовых обращений.
~60%
типовые обращения
~40%
сложные и продажные
статус заказачасы работыакциибазовые вопросы по возвратам
сложные обращения
нестандартные ситуации
продажи
Точка автоматизации найдена: первая линия типовых обращений.
Вопрос: Можно ли передать этот поток AI, не ухудшив клиентский сервис?
AI Automation Portfolio Lab
07 / 32
Гипотеза: типовые обращения первой линии можно передать Telegram AI-консультанту.
ТИПОВОЙ ЗАПРОС
→ AI-консультант → ответ клиенту
СЛОЖНЫЙ ЗАПРОС
→ оператор → работа с человеком
~60%
целевая гипотеза автоматизации
Важно: 60% — гипотеза. Её ещё предстоит проверить на реальном трафике.
AI не заменяет клиентский сервис — он снимает с операторов повторяющуюся первую линию.
AI Automation Portfolio Lab
08 / 32
Для клиента всё начинается так же — с сообщения в Telegram Retail Group.
1
Клиент пишет
AI
Определяет тему
✓
Отвечает / закрывает
Сложный вопрос / просьба клиента
→ передача оператору
«Свяжите с оператором.»
Типовой запрос закрывает AI. Всё, что требует человека, передаётся оператору.
AI Automation Portfolio Lab
09 / 32
За простым разговором с клиентом работает AI-контур Telegram-бота.
Telegram Bot
Оркестратор
Классификация
LLM + RAG
Ответ клиенту
CRM / база знаний
Низкая уверенность / сложный запрос / просьба клиента → Оператор
CRMБаза знанийЛогированиеМониторинг
AI отвечает только там, где может это сделать уверенно. В остальных случаях разговор продолжает оператор.
AI Automation Portfolio Lab
10 / 32
Первый этап — MVP Telegram AI-консультанта.
Telegram Bot
приём реального входящего сообщения
Диалог
понимание → ответ → действие
Типовые сценарии
FAQ и обращения первой линии
Передача оператору
сложный запрос, просьба клиента
Логирование
диалог, результат, причина эскалации, метрики
2 неделисрок разработки MVP
Задача MVP — не автоматизировать весь клиентский сервис, а проверить ключевой сценарий на ограниченном объёме.
Спроектировать
решение
недостаточно.
решение
недостаточно.
Нужно получить
согласие бизнеса
на следующий шаг.
согласие бизнеса
на следующий шаг.
На встречу с ЛПР — 15 минут.
Хватит ли их, чтобы перейти
от концепции к MVP?
Хватит ли их, чтобы перейти
от концепции к MVP?
15 минут, чтобы представить решение
на языке бизнеса
на языке бизнеса
Ритм встречи:
0–3 мин · проблема
3–6 мин · решение
6–9 мин · план внедрения
9–12 мин · экономика
12–15 мин · следующий шаг
Цель — согласовать запуск MVP и пилота
Презентация — для ЛПР. Технические ответы — по готовности
Коммерческое предложение
Автоматизация первой линии Ритейл Групп
Сокращаем расходы на типовые звонки и перенаправляем операторов на сложные и продажные обращения
Ритейл Групп
Директор по клиентскому сервису
AI Automation Portfolio Lab
14 / 32
Большая часть ресурса первой линии уходит на повторяющиеся звонки
3 000
входящих звонков в день
~60%
типовые вопросы
≈ 1 800
повторяющихся звонков ежедневно
~900K ₽
8 операторов / ФОТ в месяц
часы работы
статус заказа
акции
стандартные возвраты
При росте звонков придётся нанимать людей или увеличивать очередь.
AI Automation Portfolio Lab
15 / 32
Ассистент берёт типовые звонки, сложные — операторам
1
Клиент звонит
AI
Голосовой ассистент
Типовой вопрос
Ассистент отвечает сам
цель пилота — подтвердить долю
Сложный случай
Перевод на оператора с контекстом
~60%
кандидаты на автоматизацию
15–60 сек
вместо ~1,3 минут оператора
~3 FTE
высвобождаемый ресурс
Способ реализации экономии — сокращение, текучесть, перевод на другие задачи или отказ от найма — решает заказчик.
AI Automation Portfolio Lab
16 / 32
От согласования до пилота — 4 недели
Discovery
2–3 дня
Аудит, ТЗ, доступы
MVP
~1,5 недели
Работающий ассистент
Демо
1 день
5–7 сценариев
Пилот
2 недели
10–20% трафика
!
Главная контрольная точка: через 2 недели — работающий прототип на реальных сценариях Ритейл Групп
AI Automation Portfolio Lab
17 / 32
Окупаемость — менее одного месяца
Сейчас
~900K ₽
8 операторов первой линии
После
~610K ₽
5 операторов + поддержка ИИ
Экономия
~290K ₽
чистая экономия / мес
≈ 3,5M ₽ в год
≈ 3,5M ₽ в год
~230K ₽
инвестиции в запуск
~0,8 мес
срок окупаемости
AI Automation Portfolio Lab
18 / 32
Прозрачная калькуляция затрат
Разовый запуск
~230K ₽
Аудит, ТЗ, проектирование
~40K ₽
Настройка ассистента и базы знаний
~120K ₽
Интеграция с телефонией и CRM
~50K ₽
Тестирование, демо, пилот
~20K ₽
Ежемесячно
~50K ₽
AI-модели, хостинг, логирование
—
Обновление базы знаний
—
Мониторинг качества и доработка сценариев
—
Найм и обучение 2–3 дополнительных операторов обойдётся дороже годовой поддержки решения.
AI Automation Portfolio Lab
19 / 32
Следующий шаг
Согласовать пилот и запустить прототип за 2 недели
1
Согласовать долю трафика и сценарии пилота
2
Назначить ответственного со стороны Ритейл Групп
3
Предоставить доступы к телефонии, CRM и базе знаний
4
Оформить договорные документы и NDA
Через две недели — демонстрация работающего прототипа на реальных сценариях Ритейл Групп
«Как это будет интегрировано с нашей телефонией, CRM и базой знаний?»
«Покажу контур решения.»
«Да, покажите.»
AI Automation Portfolio Lab
21 / 32
Решение встраивается в существующий контур Retail Group — не заменяет его.
ИНФРАСТРУКТУРА RETAIL GROUP
Телефония · CRM · база знаний
точки интеграции
AI-КОНТУР
STT · оркестратор · классификация · LLM/RAG · TTS
ЭКСПЛУАТАЦИЯ
Логи · мониторинг · fallback оператору
Телефония
подключаем входящий поток
CRM и база знаний
используем существующие данные и источники
Оператор
остаётся обязательным fallback-контуром
«Когда сможете начать?»
«После фиксации ТЗ и доступов. Следующая контрольная точка — работающий MVP через две недели.»
Решение принято: запускаем MVP и готовим пилот
MVP · 2 недели→Пилот · 2 недели
AI Automation Portfolio Lab
24 / 32
Через две недели MVP готов к проверке.
Входящий звонок
STT
Классификация
База знаний
Голосовой ответ
Сложный запрос / низкая уверенность → оператор
✓ Голосовой диалог
✓ Типовые сценарии
✓ Передача оператору
✓ Логирование
MVP работает. Но это ещё не доказательство бизнес-эффекта.
Даже работающий MVP
нельзя сразу включать в клиентский поток
нельзя сразу включать в клиентский поток
Готовность к пилоту
Качество AI
ответы на типовые вопросы · корректная классификация · отсутствие критических ошибок
Голосовой контур
распознавание речи · синтез · задержка · качество диалога
Интеграции
телефония · CRM · база знаний · логирование
Люди и fallback
операторы готовы · клиент может запросить оператора · порядок при сбое
Пилот начинается
после прохождения
критериев готовности
после прохождения
критериев готовности
Пилот AI-ассистента
запущен на 10% реального
входящего трафика
запущен на 10% реального
входящего трафика
~3 000
звонков в день
~300
звонков / день → AI-ассистент
~2 700
звонков / день → операторы
Продолжительность пилота
— 2 недели
— 2 недели
Теперь гипотезу
проверяют
реальные клиенты
проверяют
реальные клиенты
Для клиента пилот выглядит как обычный звонок
«Где сейчас мой заказ?»
«Назовите номер заказа, пожалуйста.»
«Соедините с оператором.»
«Соединяю.»
Каждый разговор — данные пилота:
результат · эскалация · качество · время ответа
результат · эскалация · качество · время ответа
AI Automation Portfolio Lab
28 / 32
Каждый звонок превращает гипотезу в измеримые данные.
Доля автоматизации
сколько обращений AI закрыл без оператора
Точность классификации
правильно ли определена тема обращения
Качество ответа
получил ли клиент корректный ответ
Эскалации
сколько звонков и почему передано оператору
Клиентский опыт
CSAT и другие сигналы качества
~60% автоматизации — целевая гипотеза, а не заранее объявленный результат.
По итогам двух недель решение принимается по данным пилота.
AI Automation Portfolio Lab
29 / 32
Момент принятия решения
Результаты пилота сопоставляются с заранее согласованными критериями:
фактическая автоматизация
качество ответов
точность классификации
эскалации
клиентский опыт / CSAT
техническая стабильность
GIPS
GO · ITERATE · PIVOT · STOP
Итог пилота — решение о дальнейшей судьбе проекта.
Решение принимают вместе
Директор по клиентскому сервису
Есть ли бизнес-эффект?
Экономика · клиентский опыт · KPI
ИТ-руководитель
Готово ли к масштабированию?
Стабильность · интеграции · безопасность
Руководитель колл-центра
Работает ли в процессе?
Эскалации · нагрузка · качество диалогов
Масштабирование начинается
после совместного решения бизнеса, ИТ и эксплуатации
после совместного решения бизнеса, ИТ и эксплуатации
AI Automation Portfolio Lab
31 / 32
GO переводит проект из пилота во внедрение.
10%
→
25%
→
50%
→
целевая доля
Расширение сценариев
от пилотного FAQ к новым категориям
Промышленная эксплуатация
мониторинг · поддержка · контроль качества · обновление базы знаний
Организационные изменения
регламенты · роли операторов · обучение команды
Контроль бизнес-эффекта
KPI · CSAT · стоимость обработки · фактическая экономия
Пилот отвечает на вопрос «работает ли гипотеза?». Внедрение — «как сделать её частью бизнеса?».
Всё началось с одного разговора.
Знакомство → аудит → AI-гипотеза → оффер → MVP → пилот → решение → внедрение
AI-проект начинается не с модели. Он начинается с задачи бизнеса.
Есть бизнес-процесс, нуждающийся в автоматизации? Давайте обсудим.
Обсудить задачу
AI Automation Portfolio Lab · Case Story