Голосовой бот для переговоров: как «Р-Энергия» (РГМЭК) автоматизировала работу с дебиторской задолженностью

Работа с дебиторской задолженностью одна из самых сложных зон в энергосбыте. Каждый день в базе появляются сотни, да даже тысячи клиентов с просрочками! Кто-то просто забыл оплатить счет, у кого-то временные финансовые трудности, а кто-то принципиально не платит.

Классический ручной обзвон тут не поможет… ну конечно только если у вас колл-центр не как муравейник… Все же, колл-центр может быть перегружен, операторы выгорают, а простые робозвоны вызывают раздражение и редко приводят к реальному результату. 

В такой ситуации Рязанская городская энергосбытовая компания (сейчас — «Р-Энергия») решила пойти другим путем и автоматизировать переговоры, а не просто напоминания.

Задача: автоматизировать, но не потерять эффективность

Перед запуском проекта стояли конкретные цели:

1. автоматизировать исходящие коммуникации по задолженности без падения конверсии;
2. научить бота не просто озвучивать долг, а договариваться с клиентом;
3. учитывать сумму задолженности, статус и поведение клиента;
4. создать тиражируемый продукт, который можно использовать и для агентского обслуживания других компаний.

Важно было сразу уйти от формата скриптового робота, который ломается на первом возражении.

Решение: переговорный голосовой бот с ИИ

Мы разработали голосового бота, который ведет полноценный диалог и удерживает контекст разговора. Это не автодозвон с записью, а ИИ-бот для переговоров по задолженности.

В процессе звонка бот:

1. общается естественным языком и задает уточняющие вопросы;
2. озвучивает задолженность в корректной, безопасной формулировке;
3. согласовывает обещание платежа: дату, сумму (полная или частичная оплата), способ оплаты;
4. отрабатывает типовые возражения: «нет денег», «не согласен», «не я», «не понимаю, откуда долг», «оплачу позже», «пришлите реквизиты», «мне неудобно говорить»;

Ну и самое главное! ИИ-шка в боте предлагает разные сценарии в зависимости от суммы долга, от закрытия одним платежом до частичной оплаты или переноса даты.

Как устроены сценарии переговоров

Логика общения выстроена поэтапно:

1. Корректная идентификация и мягкий вход в разговор.
2. Озвучивание сути задолженности и периода.
3. Выбор стратегии в зависимости от сегмента и суммы долга.
4. Работа с возражениями и фиксация договоренности.
5. Отправка реквизитов или ссылки на оплату, проговаривание следующего шага.
6. Логирование результата и постановка задачи на повторный контакт при необходимости.

Все данные по долгу: сумма, период, лицевой счет, статус сразу подтягиваются автоматически из внутренних систем.

Результат для бизнеса

В итоге «Р-Энергия» получила не просто автоматизацию, а полноценный инструмент переговоров:

1. снизилась нагрузка на контакт-центр за счет автоматизации массовых контактов;
2. выросла доля разговоров, заканчивающихся конкретным обещанием платежа;
3. появился готовый продукт, который компания использует для агентского обслуживания других организаций без разработки «с нуля».

Главная особенность этого кейса — это не тот самый робозвон только уже с ИИ о которым вы подумали, а переговорный голосовой бот, который умеет договариваться и вести клиента к действию.

Как мы подходим к таким проектам

В реальных проектах работа начинается с общения с ЛПР. Я заранее изучаю бизнес, процессы работы с задолженностью и текущие каналы коммуникации. На встрече показываю, где компания теряет деньги и как автоматизация переговоров может это исправить.

Далее формируется сценарная логика, интеграции с учетными системами и проводится тестирование перед запуском. В проектах часто используются и чат-боты, и голосовые боты — как единая система работы с клиентами.

Если вы хотите понять, подходит ли голосовой бот для переговоров именно вашему бизнесу и какой результат это может дать, можно просто написать в Telegram: @dmitriy8t