Менеджер тратит 73% рабочего времени на задачи, которые может выполнить ИИ. Мы проанализировали 100 000+ диалогов в мессенджерах и выявили пять типов задач, где чат-боты работают эффективнее людей. С конкретными цифрами и примерами.
Почему менеджеры перегружены
Анатомия рабочего дня менеджера по продажам
Типичный день менеджера в B2C-компании:
Активность
Время
Доля дня
Ответы на типовые вопросы
3.5 часа
44%
Переключение между мессенджерами
1.2 часа
15%
Поиск информации (цены, наличие)
1.1 часа
14%
Внесение данных в CRM
0.8 часа
10%
Собственно продажи
1.4 часа
17%
Только 17% времени — на то, что приносит деньги.
Остальные 83% — рутина, которую можно автоматизировать.
Задача 1: Мгновенные ответы на FAQ
Масштаб проблемы
По нашим данным, 67% всех входящих сообщений — это вопросы, ответы на которые есть в прайсе, на сайте или в базе знаний:
«Сколько стоит…?» — 23%
«Есть ли в наличии…?» — 18%
«Как заказать / оплатить / доставить?» — 14%
«Работаете ли вы сегодня?» — 7%
«Где вы находитесь?» — 5%
Почему менеджеры не справляются
Печатают медленнее бота (60 слов/мин vs мгновенно)
ИИ обучается на вашей базе знаний и отвечает мгновенно:
Клиент: Привет, сколько стоит доставка до Химок?
ChatSense: Здравствуйте! Доставка до Химок — 450 ₽, при заказе от 5 000 ₽ — бесплатно. Доставляем на следующий день после заказа. Что хотели бы заказать?
Автоматизация мессенджеров с чат-ботом
Результаты
Метрика
Менеджер
ChatSense
Время ответа на FAQ
8-15 минут
2-3 секунды
Точность информации
89%
99%
Ответов в час
15-20
Не ограничено
Качество в 23:00
Не работает
100%
Задача 2: Первичная квалификация лидов
Масштаб проблемы
Не все обращения превращаются в продажи. По статистике:
40% — «просто спросить», не планируют покупку
25% — не подходят по бюджету
15% — не в вашем регионе
20% — потенциальные покупатели
Менеджер тратит одинаковое время на всех. А должен фокусироваться на 20% готовых к покупке.
Как работает ChatSense
Бот собирает квалификационные данные естественно, в ходе диалога:
Клиент: Интересует ремонт квартиры
ChatSense: Отлично! Подскажите, какая площадь квартиры?
Клиент: 65 квадратов
ChatSense: Хороший метраж! А какой ремонт планируете — косметический или капитальный?
Клиент: Капитальный, с перепланировкой
ChatSense: Понял! Капитальный ремонт 65 м² с перепланировкой — от 1.2 млн ₽. Когда планируете начать работы?
Клиент: В следующем месяце
ChatSense: Отлично, это срочный проект! Сейчас подключу нашего прораба Сергея — он приедет на замер и составит точную смету. Сергей, новый клиент на капремонт!
Менеджер получает лид с данными: 65 м², капремонт, перепланировка, срок — месяц, бюджет от 1.2 млн. Скоринг: горячий.
Модель скоринга ChatSense
Критерий
Баллы
Указан конкретный срок
+30
Бюджет соответствует услуге
+25
Задаёт уточняющие вопросы
+20
Регион обслуживания
+15
Оставил контактные данные
+10
Лиды с баллом 70+ передаются менеджеру немедленно. Остальные получают автоматические материалы и follow-up.
Задача 3: Запись на консультации и услуги
Масштаб проблемы
Запись клиента — это минимум 5-7 сообщений туда-сюда:
Клиент спрашивает о записи
Менеджер уточняет услугу
Предлагает время
Клиент выбирает другое
Согласование
Подтверждение
Напоминание
В салонах красоты, медцентрах, автосервисах на это уходит до 40% рабочего времени администратора.
Как работает ChatSense
Интеграция с календарём и CRM позволяет записывать клиентов автоматически:
Клиент: Хочу записаться на маникюр
ChatSense: С удовольствием запишу! Какой маникюр предпочитаете — классический, аппаратный или комбинированный?
Клиент: Комбинированный с покрытием
ChatSense: Отлично! Комбинированный маникюр с гель-лаком — 2 500 ₽, занимает 1.5 часа. На какой день удобно?
Клиент: На субботу
ChatSense: В субботу есть окна: 10:00, 14:30 и 17:00. Какое время удобнее?
Клиент: 14:30
ChatSense: Записала вас на субботу, 15 марта, 14:30. Мастер — Анна. Адрес: ул. Ленина, 45. За день до визита пришлю напоминание. До встречи!
Результаты автоматизации записи
Метрика
До
После
Время на одну запись
8 минут
2 минуты
Записей в день
25-30
60-80
No-show (не пришли)
18%
7%
Записи в нерабочее время
0
35%
Снижение no-show на 11% — за счёт автоматических напоминаний за день и за 2 часа до визита.
Задача 4: Обработка заказов и статусы
Масштаб проблемы
После оформления заказа клиенты спрашивают:
«Когда доставка?» — 34% обращений
«Где мой заказ?» — 28%
«Можно изменить адрес?» — 12%
«Хочу отменить/вернуть» — 8%
Это 82% обращений после покупки — и все они решаются без участия человека.
Как работает ChatSense
Интеграция с системой учёта (1С, МойСклад, CRM) позволяет отвечать в реальном времени:
Клиент: Где мой заказ 45678?
ChatSense: Ваш заказ №45678 передан в доставку сегодня в 09:15. Курьер приедет с 14:00 до 18:00. Телефон курьера: +7 999 123-45-67. Позвонит за 30 минут до приезда.
Клиент: Можно перенести доставку на завтра?
ChatSense: Конечно! Перенёс доставку на завтра, 16 марта. Удобный интервал — с 10:00 до 14:00 или с 14:00 до 18:00?
Клиент: С 10 до 14
ChatSense: Готово! Доставка 16 марта с 10:00 до 14:00. Курьер позвонит заранее.
22 лида «потерялись»: не дозвонились, «подумаю», забыли
Менеджеры делают 1-2 попытки follow-up и сдаются. По данным исследований, 80% продаж происходят после 5+ касаний.
Как работает ChatSense
Автоматические цепочки сообщений с персонализацией:
День 1 (после первого контакта):
Михаил, добрый день! Вчера вы интересовались диваном «Милан». Остались вопросы? Могу помочь с выбором или прислать фото в интерьере.
День 3 (если нет ответа):
Михаил, напоминаю о диване «Милан» за 47 900 ₽. Сейчас есть акция — бесплатная доставка при заказе до пятницы. Оформить?
День 7 (финальное предложение):
Михаил, последняя возможность! Диван «Милан» со скидкой 10% — 43 110 ₽. Предложение действует до конца дня. Если интересно — напишите «да», оформлю заказ.
Новый бенчмарк PrediBench тестирует способность ИИ-моделей предсказывать реальные события через прогнозные рынки Polymarket. Модели ежедневно делают ставки на актуальные события.
Together AI достигла рекордной скорости вычислений для открытых языковых моделей, демонстрируя до 2x преимущество в бенчмарках для GPT-OSS, Qwen, Kimi и DeepSeek.
Исследователь создал автоматический маршрутизатор для гибридных языковых моделей, который определяет, когда нужно использовать режим мышления, а когда можно обойтись быстрым ответом.