Примеры применения искусственного интеллекта в отделе продаж: обработка обращений, анализ звонков и рекомендации менеджерам. Кейсы российских компаний показывают, как меняется работа с клиентами и какие результаты опубликованы.
Кейсов внедрения: 274.
| Компания и кейс | Что изменили | Результат | Источники |
|---|---|---|---|
| Альфа-Капитал: Копилот готовит персональное решение инвестиционному консультанту | Копилот собирает для инвестиционного консультанта профиль клиента, его портфель и каталог продуктов; окончательное решение остается за консультантом. | Подготовка персонального решения сократилась с 75 до 20 минут. Опубликовано сокращение времени подготовки решения; окончательный выбор делает консультант. | |
| Ozon: ИИ-рекомендации повышают конверсию маркетплейса | ИИ-рекомендации персонализируют подбор товаров покупателям. | Конверсия увеличилась на 28%. Показатель ROI из того же абзаца не приписан этой рекомендательной системе. |
|
| Openface: Компьютерное зрение измеряет состояние кожи и отслеживает динамику | Модель компьютерного зрения анализирует фотографии, измеряет признаки состояния кожи и отслеживает их изменения для корректировки домашнего ухода. | На массиве из 250 тыс. отчётов конверсия в покупку в воронке с диагностикой выросла в три раза, а выручка с одного клиента — на 63%. Метрики относятся к воронке с диагностикой; методика установления причинного эффекта не раскрыта. Система не заявлена как замена медицинского диагноза. | |
| Фитнес-клуб в Санкт-Петербурге, название не раскрыто: Telegram-бот возвращает неактивных клиентов фитнес-клуба | Telegram-бот поверх AmoCRM используется для реактивации клиентов, переставших посещать клуб. | За 45 дней вернулись 200 клиентов, из них 147 продлили абонемент. Название клуба не раскрыто; расчетные выручка и окупаемость в результат не включены. |
После авторизации ИИ-агент может искать доступные по адресу товары в реальном времени и обращаться к истории заказов, любимому продукту и персональным скидкам пользователя.
С января по сентябрь 2026 года среднее ежедневное число заказов, связанных с использованием MCP-сервера, выросло более чем в пять раз.
«Туту» внедрил ИИ-ассистента «Кэпа», доступного на сайте и в приложении, подключённого к системам сервиса и способного обрабатывать запросы, искать билеты и отели, формировать маршруты и заказы, а также взаимодействовать с внешними ИИ-агентами через MCP.
Ассистент помогает пользователю организовать поездку, забронировать и оплатить выбранный вариант, а после покупки — изменить бронирование или вернуть билет; при необходимости передаёт диалог специалисту.
Копилот собирает для инвестиционного консультанта профиль клиента, его портфель и каталог продуктов; окончательное решение остается за консультантом.
Подготовка персонального решения сократилась с 75 до 20 минут.
ИИ-рекомендации персонализируют подбор товаров покупателям.
Конверсия увеличилась на 28%.
Компания использует ИИ-рекомендации для подбора персональных предложений покупателям.
Рекомендации включены в клиентские сервисы. Отдельное изменение продаж не раскрыто.
Модель компьютерного зрения анализирует фотографии, измеряет признаки состояния кожи и отслеживает их изменения для корректировки домашнего ухода.
На массиве из 250 тыс. отчётов конверсия в покупку в воронке с диагностикой выросла в три раза, а выручка с одного клиента — на 63%.
Telegram-бот поверх AmoCRM используется для реактивации клиентов, переставших посещать клуб.
За 45 дней вернулись 200 клиентов, из них 147 продлили абонемент.
Внедрён корпоративный ИИ-контур с доступом к кабинетам Wildberries и Ozon, аналитике маркетплейсов, учётной системе и внутренним данным. За шесть недель команда запустила 26 автоматизаций, включая сводную отчётность, контроль цен и остатков, анализ рекламы и финансовых отчётов, а также ежедневную сводку для собственника.
Команда высвобождает около 270 часов в месяц; контроль цен сокращён с 2 часов до 30 минут в день на менеджера, а ответы о марже ускорены с периода от дня до недели до нескольких минут. ИИ выявил ошибки учёта, расхождения маржи, рекламные и складские потери и риск по доступу к финансам. Наблюдавшийся рост выручки и продаж авторы не приписывают ИИ.
Сервис сопоставляет до 10 жилых комплексов по 15 параметрам, включая цены, сроки сдачи, сведения о застройщике, инфраструктуру и скидки, после чего формирует краткие отчёты по каждому комплексу.
Результат внедрения не раскрыт.
Рекомендательные подборки строятся на сходстве книг, которое определяет модель.
Конверсия в покупку в мобильных приложениях выросла на 6,1–7,7%.
Помощник ищет книги в каталоге, предлагает пять вариантов и объясняет выбор.
23% пользователей помощника взаимодействуют с предложенными книгами.
Языковые модели в CRM BPMSoft анализируют запросы клиентов, проверяют обязательные параметры и отделяют коммерческие предложения от спама.
Менеджеры высвободили около 15% рабочего времени.
Scanderm анализирует параметры кожи по фото и предлагает средства из ассортимента сети. Покупатель использует интерактивное зеркало в магазине или делает селфи в приложении.
Анализ занимает до двух минут. Сервис работает во флагманском магазине в Москве и в мобильном приложении.
Модель формирует аргументы телемаркетинга на основе транзакций клиента.
Конверсия в согласие и подключение подписки выросла на 16% относительно контрольной группы.
Покупатель описывает запрос, а ИИ-ассистент находит безрецептурные препараты и помогает перейти к онлайн-заказу.
На тесте заявлен рост конверсии в заказ на 77% у пользователей ассистента.
ИИ-ассистент определяет объект по входящему звонку, соединяет клиента с агентом и создаёт карточку обращения.
ИИ-ассистент обрабатывает 65% входящих звонков по объявлениям.
Ритейлер встроил генерацию изображений в покупку электронной подарочной карты на сайте и в приложении. Клиент описывает желаемый дизайн и использует созданное изображение для оформления.
Конверсия в заказ электронной карты выросла на пять процентных пунктов. Средний чек карт с дизайном от нейросети на 8% выше обычных.
Менеджер надиктовывает итоги встречи; SpeechKit расшифровывает запись, ИИ формирует статус, задачу и дату следующего контакта в CRM и готовит персональный follow-up.
Для команды заявлены двукратный рост числа встреч, сокращение рутины на 70% и рост конверсии в сделку на 30%.
ИИ-продавец отвечает по базе знаний, подбирает фотографии, считает смету, возвращает замолчавших клиентов и передаёт менеджеру параметры заказа.
Проведено 448 диалогов; медиана ответа составила 15 секунд, фотографии автоматически отправлены в 225 диалогах, дожим сработал в 59% подходящих диалогов.
ИИ-продавец обрабатывает поток сообщений, уточняет параметры заказа, рассчитывает смету, возвращает замолчавших клиентов и собирает телефоны.
За первый месяц подписано 10 договоров; обработано 387 диалогов, 39 диалогов завершились оставленным телефоном.
ДомКлик интегрировал GigaChat для анализа запроса на естественном языке и подбора релевантных объектов из каталога.
Система предлагает пользователю квартиры, дома, коммерческие помещения и гаражи с учётом описанных предпочтений.
ИИ-помощник понимает описанные покупателем симптомы, подсказывает подходящие товары, объясняет правила приёма и переводит сложные вопросы живому фармацевту. После запуска первой версии в декабре 2025 года сервис доработали и ограничили его работу в сложных случаях.
Количественный эффект не раскрыт.
Языковая модель анализирует разговоры покупателей с автодилерами и определяет готовность клиента к покупке.
Компания сообщает о росте числа сделок на 5,6%.
Обновлённый сервис с помощью алгоритмов ИИ показывает, как стоимость автомобиля с пробегом соотносится с ценами аналогичных предложений.
Измеренный эффект не раскрыт.
Агент получает сведения о клиенте из внутренних систем, рекомендует следующее действие и ведёт менеджера по диалогу.
Конверсия B2B-продаж выросла почти вдвое, цикл сделки сократился с 29 до 21 дня; освободилось до 80% времени менеджеров, отток персонала снизился на 10%.
ML-алгоритм присваивает клиентам балл готовности к оформлению кредита, после чего SMS отправляются только клиентам с высоким баллом.
Расходы на SMS сократились вдвое; конверсия в повторную заявку не снизилась.
Модель рассчитывает вероятность заказа со скидкой и без нее и направляет промокод только клиентам, которым он нужен для возврата.
В четвертом квартале 2025 года подход вернул в 1,8 раза больше покупателей, чем в третьем квартале до запуска модели; стоимость возврата снизилась на 25%.
ИИ-агент понимает описанные клиентом симптомы, помогает выбрать товар, предупреждает о рисках, объясняет правила приёма и передаёт сложные вопросы живому фармацевту.
Агент работает первым фильтром и оставляет время фармацевта для случаев, требующих его экспертизы.
Машинное обучение применяется для оценки лояльности клиентов, выбора следующего предложения и прогнозирования действий клиента при покупке страховых продуктов; отдельные модели работают для SMS, холодных звонков и email.
Персонализируются предложения и каналы коммуникации; собственная AutoML-система сокращает время разработки и переобучения моделей, без количественной оценки.
AI-консультант отвечает по базе знаний, консультирует по услугам и пятнам, рассчитывает стоимость по фотографии и передаёт человеку сложные обращения.
На тесте средняя скорость ответа составила 4 секунды, а точность распознавания запросов — 97%.