Тиражирование ИИ-решения: опыт внедрения переговорного бота в «Ставропольэнергосбыте»

Когда в компании уже есть рабочее ИИ-решение, следующий логичный шаг — масштабирование. Для энергосбытовых компаний это очень актуально: задачи по работе с дебиторской задолженностью в регионах схожи, а вот ресурсы колл-центров ограничены.

Именно с таким запросом к нам обратился «Ставропольэнергосбыт». Компания столкнулась с классической проблемой: большой объем исходящих контактов по задолженности и необходимость повышать собираемость без расширения штата операторов и роста операционных затрат.

Задача: быстро внедрить и адаптировать

В отличие от первого проекта, здесь не требовалась разработка с нуля. Основной фокус был на скорости и точности внедрения:

1. быстро запустить проверенную механику переговорного голосового бота;
2. адаптировать сценарии под локальные правила работы с задолженностью и формулировки, принятые у клиента;
3. настроить корректную маршрутизацию: кого обзванивает бот, в какой последовательности, когда ставится повторный контакт, а когда разговор передается оператору.

Критически важно было сохранить эффективность переговоров, а не превратить решение в формальный робозвон.

Решение: тиражирование готового ИИ-продукта

Мы использовали ранее созданный продукт переговорного голосового бота и адаптировали его под процессы «Ставропольэнергосбыта».

В рамках внедрения:

1. настроили сценарии согласования суммы и даты оплаты;
2. добавили ветки обработки типовых возражений клиентов;
3. скорректировали тон общения и формулировки под требования заказчика и региональную специфику;
4. адаптировали правила работы с данными и результатами диалогов.

По сути, это было не копирование, а аккуратное масштабирование с учетом локальных особенностей бизнеса.

Особенности внедрения: сегментация решает все

В проектах такого типа ключевую роль играет сегментация клиентов. Универсального сценария не существует.

Мы заложили в систему логику, при которой одному клиенту достаточно простого напоминания, другому предлагается частичная оплата или перенос даты, третьего целесообразно сразу переводить на оператора.

Дополнительно были сделаны управляемые настройки:

1. пороги по сумме задолженности;
2. частота и правила повторных контактов;
3. перечень доступных способов оплаты;
4. условия эскалации на живого специалиста.

Это позволило заказчику гибко управлять ботом без доработок и участия разработчиков.

Результат для бизнеса

В итоге «Ставропольэнергосбыт» получил:

1. быстрый запуск на «боевом» трафике за счет использования готового ИИ-решения;
2. автоматизацию значительной части исходящих контактов по задолженности;
3. прозрачную отчетность по всем исходам диалогов: договорились, не дозвонились, отказ, неверный номер, требуется оператор;
4. инструмент, который можно масштабировать и донастраивать по мере изменения бизнес-процессов.

Этот кейс показывает, что ИИ-решения в работе с задолженностью можно не только разрабатывать, но и эффективно тиражировать и все это без потери качества переговоров.

Как мы подходим к масштабированию решений

В проектах по тиражированию мы начинаем с анализа текущих правил работы с дебиторкой и сегментации клиентов. Далее адаптируем сценарии, настраиваем маршрутизацию и запускаем решение на реальных данных с контролем результатов.

Часто такие проекты дополняются чат-ботами и аналитикой, чтобы автоматизация работала как единая система, а не отдельный инструмент.

Если вы хотите понять, можно ли масштабировать голосового бота в вашей компании или быстро внедрить готовое переговорное ИИ-решение, можно просто написать в Telegram: @dmitriy8t