Задачи компаний, применённые решения, результаты и первоисточники.
Модель прогнозирует спрос для производства продукции с коротким сроком хранения.
Точность прогноза выросла более чем на три процентных пункта, списания сократились на 33%; заявлена ежегодная экономия 40–50 млн рублей.
Система анализирует массивы данных и прогнозирует расхождения в поставках до их возникновения.
Расхождения с поставщиками сократились на 80%; заявлена ежегодная экономия 60 млн рублей.
Часть звонков клиентов по статусу заявки полностью обрабатывается автоматически.
Автоматизированы 11% звонков по статусу заявки.
ИИ обучен на заданиях из ЕИС и проверяет требования технического задания, их соответствие предмету закупки, сведения о контрагентах и бюджет.
Система автоматизировала проверку бюджета и используется для выявления ошибок и признаков технических заданий, составленных под конкретного поставщика.
Система анализирует типовые договоры, предлагает исправленные формулировки с обоснованием и автоматически сравнивает версии документов.
После пилота юристы переключились на работу с более сложными и нестандартными договорами; количественный эффект не раскрыт.
ИИ проверяет комплекты документов участников закупок и формирует отчет о наличии обязательных сведений и документов.
Отчет формируется за 10 минут; окончательное решение о допуске участника остается за человеком.
Мобильный помощник отвечает сотрудникам по карте блюд, винам, аллергенам и стоп-листам на основе внутренней базы знаний.
Адаптация новых официантов сократилась с двух недель до трёх дней; среднее время ответа гостю — с 30 до 5 секунд.
Сеть внедрила AI-бронирование, генерацию меню и аналитику отзывов.
Заявлены снижение числа звонков на 40%, рост среднего чека на 18% и увеличение рейтинга на 0,3 пункта.
Раз в квартал система обращается к пациентам, которые не посещали клинику более шести месяцев, и предлагает свободную дату.
По данным кейса, рассылка дала записи от 12% базы из 1 400 пациентов.
Бот уточняет услугу и время, показывает свободные слоты, подтверждает запись и вносит её в календарь и CRM.
По данным кейса, число записей выросло на 40% за два месяца, а 73% записей оформлялись через бота.
Бот задаёт новому лиду шесть вопросов о бюджете, ипотеке, сроках, районе, квартире и встречной продаже, после чего передаёт риелтору профиль с температурой лида.
Риелтор получает основные параметры до первого звонка вместо их ручного выяснения.
Система отправляет напоминания за 24 часа и два часа до приёма и передаёт статус подтверждения или переноса в CRM.
По данным кейса, доля неявок снизилась с 23% до 15%, или на 34%.
Система автоматически готовит и публикует посты во ВКонтакте три раза в неделю.
После внедрения публикации выходили три раза в неделю.
WhatsApp-бот на базе n8n и AmoCRM уточняет услугу, оформляет запись и отправляет напоминания о визите.
Среднее время ответа сократилось с 47 минут до 5 секунд, а доля потерянных лидов — с примерно 35% до 8%.
По клиентской базе автоматически отправляются сообщения о плановом ТО и сезонной смене шин.
Доля повторных визитов выросла с 38% до 54% клиентов.
ИИ-бот в Telegram и WhatsApp принимает и квалифицирует обращения клиентов.
За несколько месяцев число сделок выросло с одной до трёх в месяц, а доля неявок на показы снизилась с 35% до 12%.
Telegram-бот проводит ИИ-онбординг новых клиентов, использует шаблоны программ по целям и уровням, запускает касания при снижении посещаемости и напоминает о продлении абонемента.
Через 90 дней квартальное удержание выросло с 68% до 86%, средний срок жизни клиента — с 4,5 до 6,2 месяца, время тренеров на онбординг сократилось вдвое, а дополнительная выручка от удержания заявлена на уровне 180 тыс. рублей в месяц.
Telegram-бот отвечает на частые вопросы, уточняет возраст ребёнка и направление и фиксирует первичную запись для администратора.
В первый месяц через бота поступило 23 новых обращения, 11 из них стали клиентами.
После приёма система формирует для питомца персональный годовой план вакцинации и дегельминтизации и отправляет напоминания.
По данным статьи, доля повторных визитов в течение года выросла с 38% до 51%.
Chatforma подключили к YClients: бот принимает запись с выбором мастера, отправляет два напоминания, возвращает клиентов без визита более шести недель и запрашивает отзывы.
По данным статьи, за два месяца повторные визиты выросли на 39%, неявки снизились с 18% до 11%, а дополнительная выручка достигла 306 тыс. ₽ в месяц.
Бот в Telegram и WhatsApp собирает параметры заказа, рассчитывает диапазон стоимости, показывает свободные слоты замерщиков и создаёт сделку в AmoCRM.
За 60 дней поток заявок вырос на 50%, конверсия из первого сообщения в запись на замер — с 28% до 41%, а средний чек увеличился на 18 000 ₽.
Из базы отобрали 1 200 питомцев без визита более 11 месяцев и запустили серию из трёх Telegram-сообщений с предложением профилактического осмотра.
По данным статьи, реактивация принесла 187 визитов.
Система на базе ИИ и математических моделей анализирует вибрацию, температуру и давление в реальном времени. Она выявляет отклонения и расставляет приоритеты проблем для специалистов.
Диагностика помогает обнаруживать признаки сбоев до поломки. Сокращение простоев и затрат на ремонт не раскрыто.
Бот на Chatforma показывает клинику, услугу, врача и свободный слот, синхронизируется с расписанием Medods и отправляет напоминания за сутки.
По данным статьи, 44% записей приходились на нерабочее время, а неявки снизились с 18% до 7%.
MarketGuru управляет ставками рекламных кампаний продавца на Ozon.
По данным кейса, рекламный бюджет сократился на 18% без потери показов.
Через Voximplant настроен автоматический обзвон базы из 400 строительных компаний.
Полный обзвон базы сократился с двух месяцев до трёх рабочих дней; число активных клиентов выросло с 85 до 127.
Поток на n8n и GPT-4o формирует и публикует персонализированные ответы на отзывы покупателей.
По данным кейса, время ответа сократилось с трёх дней до четырёх часов.
Прогноз спроса строится по данным о выданных разрешениях на строительство в регионе и используется при планировании производства.
Складские остатки на конец сезона снизились на 30%.
Лиды из трех площадок через API передаются в GigaChat для оценки приоритета; Voximplant обзванивает лиды категории B, уточняет интерес и бюджет и записывает на тест-драйв, после которого запускается автоматическая WhatsApp-цепочка.
Через шесть недель продажи выросли с 40 до 63 автомобилей в месяц, а конверсия из звонка во встречу — с 22% до 38%; фонд оплаты труда отдела не изменился.
В Bitrix24 настроены автоматические напоминания клиентам о следующей закупке.
Количественный эффект не раскрыт.