Это очевидно, но ниша онлайн-образования переполнена, конкуренцию в ней выдержать сложно и потеря даже одного лида сильно бьёт по экономике продукта. При этом скорость обработки запроса напрямую влияет на конверсию: уже через пять минут ожидания 80% пользователей покидают диалог и уходят в игнорирование.

Онлайн-школа IT-профессий Karpov.Courses видели это в реальных цифрах своих конверсий, поэтому пришли к нам с чёткой задачей: ускорить обработку запросов и через это увеличить конверсию на сайте.
На первом этапе мы вместе с клиентом подробно изучили поведение посетителей сайта. Выяснилось, что пользователи отвлекаются на баннеры и лишние кнопки, а в форме записи было сразу несколько полей, каждое из которых снижало вероятность оставления заявки на 5–10%. Эти проблемы не требовали серьёзного ресурса разработки для решения: мы договорились с клиентом отключить ряд баннеров, убрали лишние поля, оставив только контактную информацию, имя и запрос.
На остальное могла повлиять сама наша модель.

Настройка Solo заняла около получаса прямо во время звонка-консультации: модель умеет считывать данные с сайта ещё до его подключения и создаёт лендинг-фон — страницу сайта вместе с готовым брендированным ИИ-чатом. На нем же можно протестировать функционал Solo для коммуникации с пользователями и лично пообщаться с ним на тему вашего продукта ещё до оформления заказа.

Также в звонке с клиентом мы показали возможности личного кабинета, через которую бизнес может регулировать силу продаж, дополнять базу знаний модели (например, закрытыми акциями) или же править ее ответы, если они требуют корректировки. Здесь же мы совместно работаем со сценарием и брендингом — чтобы искусственный интеллект мог отрабатывать запросы так, будто работает у вас уже много лет.

Ещё до запуска мы вместе с клиентом проверяем корректность работы модели: каждая заявка должна фиксироваться в личном кабинете и автоматически передаваться в CRM-систему, вместе с ней должны передаваться все utm-метки, чтобы можно было определить запрос, страницу передачи заявки и источник — сайт, мессенджеры, магазины и др.

Это оказалось решающим фактором при окончательном подписании Solo — сервис, с которым команда работала ранее, усложнял и существенно замедлял процесс взаимодействия с клиентами.

Так, он, в отличие от ИИ-модели, работал в режиме сторонней CRM-системы — это было отдельное окно с диалогами, на которые менеджер должен был отвечать вручную. В приоритете отдела продаж оставалась их собственная CRM-система со входящими тёплыми заявками, поэтому потенциальный клиент часто не дожидался ответа и уходил с сайта.

Solo забрал общение с потенциальными клиентами полностью на себя, а все входящие заявки бесшовно передавал в CRM-систему отдела продаж: время ответа на запросы снизилось, что дало нам рост заявок вдвое уже в первый день. Но о системном результате говорить пока было рано.

С первых дней работы виджет продемонстрировал уверенную динамику. Средняя ежедневная конверсия «виджет → диалог» составила 6,5%, «диалог → заявку» — 7,5%, а общий показатель «виджет → заявка» достиг 13,7% в день. Эти результаты показывали, что Solo эффективно справляется с задачей не только привлечения пользователей, но и удержания их внимания, превращая интерес в реальные заявки.

Чтобы увеличить конверсию на входе в воронку, мы вместе с клиентом внедрили систему автоматических подсказок: если алгоритм замечал, что пользователь проявляет повышенный интерес к тому или иному разделу сайта, он подкидывал ему всплывающую подсказку с основным запросом и еще тремя вариантами вопросов для старта диалога. Все они учитывали контекст страницы, на которой находился пользователь, и раздела, который ему интересен. После внедрения этой системы кликабельность виджета повысилась на +123,6% с сохранением конверсии.

Дальше мы совместно с клиентом стали прорабатывать конверсию из обращения в лид. В личном кабинете видна общая статистика виджета (кликабельность, количество диалогов, сообщений, заявок, конверсии и пр.), можно просматривать и выгружать диалоги с пользователями, пополнять базу данных, редактировать ответы модели и обучать ее, разыгрывая диалоги в режиме реального времени. Благодаря работе с ним количество диалогов выросло на +96,3%, а заявки за месяц прибавили +53,5%.

Эти меры совместно с автоматизацией передачи заявок из всех источников в единое окно CRM-системы позволили также увеличить и конверсию из заявки в продажу: менеджеры по продажам смогли связываться с потенциальным клиентом в течение двух минут после оставления заявки в систему, то есть время ожидания для пользователя сократилось почти в семь раз.

На данный момент Solo приносит 28%от общего числа квалифицированных заявок. Первичная обработка запроса занимает 10-15 секунд, а менеджер по продажам успевает качественно отработать до 3 заявок за время, которое раньше тратил только на одну.