Как ИИ-агент обрабатывает ночные заявки: разбор кейса магазина косметики

Короткий ответ: кейс магазина косметики: мультиагентный ИИ-консультант с RAG отвечает клиентам 24/7, ночные заявки больше не ждут утра. Типовые вопросы закрывает база знаний, сложные — передаёт менеджеру.

Что было: ночные заявки ждали утра

Магазин косметики получал заявки в Instagram Direct и WhatsApp круглосуточно. Днём менеджеры справлялись, но с 22:00 до 09:00 заявки висели без ответа. К утру клиент либо уже купил у конкурента, либо потерял интерес. Потери составляли 30-40% ночного трафика.

Типовые вопросы — «цена», «состав», «есть ли в наличии», «срок доставки» — занимали 70% времени менеджеров. При этом ротация менеджеров означала, что знания о товарах уходили вместе с ними.

Что сделали: мультиагентный ИИ-консультант с RAG

Мы внедрили мультиагентного ИИ-консультанта с RAG (Retrieval-Augmented Generation — генерация с поиском по базе знаний). Вместо одного бота — система из нескольких агентов: один приветствует и квалифицирует, второй подбирает товары по базе знаний, третий закрывает вопросы и формирует заказ.

RAG означает, что ИИ-агент не «выдумывает» ответы — он ищет информацию в загруженной базе знаний магазина: каталог товаров, цены, состав, наличие, условия доставки. Ответы точны и всегда актуальны.

Клиент пишет в Direct или WhatsApp — ИИ-консультант отвечает сразу же, уточняет потребности, рекомендует товары, оформляет заказ. Если вопрос сложный — передаёт менеджеру с историей диалога.

Что получили: цифры и результат

• Первый ответ на заявку — сразу же, в любое время;
• 80% типовых вопросов закрываются ИИ без участия менеджера;
• 24/7 — продажи идут круглосуточно, ночные заявки не ждут утра;
• 0 потерь ночного трафика — каждая ночная заявка обрабатывается и доходит до продажи или квалифицированной передачи менеджеру;
• от 20 000 ₸ — стартовая цена внедрения ИИ-консультанта.

Кому подходит такой кейс

Мультиагентный ИИ-консультант с RAG подходит интернет-магазинам и бизнесам с типовыми вопросами: косметика, товары для дома, электроника, одежда, продукты. Если клиент часто спрашивает «цена/наличие/состав/доставка» — база знаний закроет 80% таких диалогов.

Особенно эффективно для бизнеса с ночными заявками: доставка еды, косметика, товары повседневного спроса. Клиент покупает, когда ему удобно, а не когда открыт офис.

Частые вопросы

Что такое RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) — технология, при которой ИИ-агент ищет ответ в вашей базе знаний (каталог, цены, условия), а не «выдумывает» его. Это значит, что ответы всегда точны и основаны на ваших актуальных данных, а не на общих знаниях нейросети.

Не теряем ли мы клиентов без «живого» продавца?

Наоборот. ИИ отвечает сразу же, круглосуточно — клиент получает мгновенную помощь, а не ждёт утра. Если вопрос сложный, диалог с историей передаётся менеджеру. Клиент не чувствует «бота» — он видит быстрый и полезный ответ.

Сколько стоит такой консультант?

Старт — от 20 000 ₸ за Telegram-бота или ИИ-агента. Точная смета зависит от объёма базы знаний и количества сценариев, рассчитывается после бесплатного экспресс-аудита (0 ₸) и не меняется в процессе проекта.