Кейс: голосом запустили рассылку по 247 контактам и проверили доставку каждого письма — прямо со стенда VODEXPO

Контекст

Live Direct Marketing — наша B2B email-платформа: CRM, рассылки, диалоги, контроль доставки. Месяц назад мы выкатили MCP-сервер, который даёт агентам — Claude, ChatGPT, Cursor, голосовым навыкам — ровно ту же поверхность, что и веб-интерфейсу.

Один из наших ранних пользователей — коммерческий директор производственной компании, которая делает композитные бассейны и работает с дилерской сетью по 60+ регионам. Он подключил платформу к Яндекс Алисе через MCP, чтобы управлять коммуникацией с базой клиентов голосом — большую часть времени он не за компьютером (завод, переговоры, дорога, стенды).

Кейс ниже — его.

Что случилось на VODEXPO

22 мая 2026, последний день водохозяйственной выставки в Москве. Клиент работает на стенде. Подходит ландшафтный дизайнер, спрашивает каталог решений по водоёмам, оставляет визитку, уходит к следующему стенду.

Обычная ситуация: занести контакт в CRM, открыть ноут, выбрать сегмент «ландшафтные дизайнеры — подписка», прикрепить актуальную версию каталога, проверить шаблон, отправить. Минут 10–15 при условии, что под рукой есть компьютер.

Клиент достал телефон, открыл Алису:

— Алиса, разошли каталог решений по водоёмам по всем подписавшимся ландшафтным дизайнерам.

— Найдено 247 контактов в сегменте «ландшафтные дизайнеры — подписка». Шаблон: «Каталог решений по водоёмам v3, май 2026». Подтвердить отправку?

— Да.

— Отправляю.

20 секунд — письма ушли всей базе. Через минуту Алиса отчиталась: 231 письмо подтверждено в инбоксе, 4 в спаме (просел Outlook), 12 ещё проверяются.

Как это устроено технически (коротко)

В двух словах: веб-интерфейс платформы и MCP-сервер используют один и тот же API. Один auth-guard, один набор контроллеров, одна бизнес-логика. То есть всё, что умеет дашборд, умеет и агент — без отдельного «agent API», который пришлось бы параллельно поддерживать.

Голосовой навык Алисы внутри подключается к нашему MCP, использует Claude как «мозг» для интерпретации речи, выбирает нужный инструмент из ~120 capabilities (поиск контактов → создание задачи рассылки → self-approve по scope → старт) и возвращает результат голосом.

Привязка аккаунта к навыку — через OAuth Яндекс ID, навык получает Bearer-ключ с ограниченным scope: чтение диалогов, запуск рассылок, чтение контактов. Без доступа к биллингу, exports, suppression management.

Главная фишка — не голос

Голос — это удобный новый интерфейс. Но главное — то, что Алиса сказала в финале команды: «231 в инбоксе, 4 в спаме, 12 проверяются».

Большинство email-платформ говорят про доставляемость так: «у нас хорошая инфраструктура, warm-up на пуле из миллионов аккаунтов, статистически попадёте в инбокс». Это обещание по среднему.

LDM устроен иначе: каждое отправленное письмо после факта верифицируется через сеть seed-mailboxes на 9 провайдерах (Gmail, Outlook, Yandex, Mail.ru, iCloud, GMX, AOL, T-Online, Yahoo). У каждого письма в системе есть поле placement — inbox, spam или unchecked. Поэтому когда Алиса говорит «231 в инбоксе», это не оценка по сэмплу, а сумма по реально проверенным письмам.

Из этого вытекает биллинг: платишь только за инбокс. За 4 письма в спаме и 16 заблокированных — не платишь. Насколько мы знаем, это единственная B2B email-платформа с такой моделью — все остальные тарифицируют либо подпиской, либо за все отправленные письма.

Где голос реально помогает

Чтобы не превращать пост в маркетинг: голосом удобно закрывать примерно 20–30% операций оператора. Остальные 70% действительно неудобны голосом.

Удобно:

1. Утренний брифинг: что пришло, что доехало, что в спаме, на что нужно ответить.
2. Запуск заранее настроенной рассылки по понятному сегменту.
3. Быстрый ответ на конкретное входящее письмо.
4. Проверка статуса доставки конкретной кампании или письма.
5. Ad-hoc вопросы по статистике.

Неудобно или невозможно:

1. Сложные многопараметрические фильтры — голосом диктовать «компании Москва, 50–500 человек, e-commerce, без активности 30 дней» это мука.
2. Вёрстка и правка креативов.
3. Многошаговые автоматизации с ветвлениями.
4. Распознавание латинских доменов и имён компаний (Алиса систематически путается на брендах вроде Apple, Acme).

Когда это полезно

По нашим наблюдениям, голос реально срабатывает в трёх сценариях:

1. Стенды и мероприятия. Оператор работает с потоком людей, не может сидеть за ноутом, но нужно быстро реагировать на запросы. Кейс выше — именно этот.
2. Поездки и дорога. Короткие команды и проверки статуса в машине или такси.
3. Утренние брифинги. Кофе в одной руке, телефон в другой, ноут закрыт.

В офисной работе за столом голос не нужен. Это не замена дашборду, это его расширение для ситуаций, где руки заняты.

Цифры по кейсу

1. 247 контактов в сегменте.
2. 20 секунд от голосовой команды до старта отправки.
3. 231 письмо подтверждено в инбоксе (placement: inbox).
4. 4 письма в спаме у Outlook (за это клиент не заплатит).
5. 12 писем ещё в очереди верификации на момент отчёта.
6. 0 ручных действий за компьютером.

Что дальше

В планах: подключение к ChatGPT MCP App Directory, поддержка голосовых колонок (Яндекс Станция и др.), voice-friendly ответы API — короче, без вложенных объектов, чтобы TTS не глотал секунды на проговаривании.

Если интересно попробовать самим: документация публичная — developers.live-direct-marketing.online. MCP-пакет в npm: ldm-crm-mcp.

Сайт продукта: live-direct-marketing.online.