ИИ для чатов с клиентами: что это, как работает и как подключить

Искусственный интеллект, если его грамотно использовать, экономит деньги предпринимателя. Например, с его помощью можно сократить штат и платить меньше затрат, так как ИИ будет общаться с клиентами вместо менеджеров и операторов техподдержки.

В статье рассказываем, что умеет ИИ для чата, чем отличается от бота. Делимся инструкцией по подключению искусственного интеллекта к чату на примере OkoCRM. В теме нам помог разобраться эксперт по ИИ, руководитель разработки OkoCRM и автор тг-канала «Бэкенд без воды» Егор Ионов. 

ИИ для переписки — инструмент, который позволяет консультировать покупателей. Искусственный интеллект заменяет менеджера, он работает не по шаблонному сценарию, а по инструкции, опираясь на базу знаний.

Есть несколько отличий ботов и ИИ для чата:

1. Бот отвечает по сценарию шаблонными сообщениями. У ИИ-агента нет сценария и шаблонов — только роль и база данных
2. Бот не помнит контекст диалога. ИИ-агент помнит, о чём его спрашивали раньше и что он отвечал
3. Бот выдаёт человек информацию по сценарию, агент помогает решить проблему, достичь поставленной цели

ИИ подключают к чату на сайте, мессенджерам, соцсетям, рекламным площадкам, чтобы он помогал с продажами, консультациями и техподдержкой. Для каких задач подходит искусственный интеллект:

• ИИ быстро отвечает на сообщения, даже при очень большом потоке. Дальше он консультирует клиентов, помогает узнать все условия и сделать выбор. В сложных ситуациях — передаёт диалог менеджеру
• ИИ-агент может квалифицировать лиды: задавать уточняющие вопросы, чтобы понять потребности клиента и постепенно подводить к мысли о покупке
• Если клиенту удобнее обсудить детали по телефону, ИИ может предложить свободные слоты в календаре и записать на консультацию
• ИИ-агент может даже работать с возражениями. Тут важно добавить примеры в базу данных, откуда алгоритм будет брать информацию
• ИИ выполняет функции оператора техподдержки, берёт на себя первичное общение: приветствует клиента, уточняет суть вопроса и либо решает его сам, либо передаёт диалог специалисту с полной историей переписки.

Чтобы подключить ИИ к CRM-системе, выбирайте встроенные инструменты. Напримеры, в OkoCRM есть готовые ИИ-агенты, достаточно их настроить. Для этого агенту задают роль и инструкции, загружают базу знаний — документ с информацией о компании, её продуктах и со всей информацией, которую нужно знать клиентам. Также в OkoCRM есть шаблоны — ИИ-агенты, у которых настроены роли, задачи, инструкции. Достаточно загрузить базу знаний — ИИ будет отвечать клиентам.

Стоимость внедрения ИИ для чата с клиентами зависит от выбранного способа подключения. Например, разработка собственного ИИ-агента — это долго и дорого. А подключение готового агента к CRM — проще и дешевле. В OkoCRM пакет из 1500 запросов к ИИ-агенту стоит 5000 ₽.

Внедрение искусственного интеллекта обычно окупается за счёт снижения расходов на зарплаты сотрудникам — не нужно набирать целый штат, так как часть запросов обрабатывает ИИ-агент.

AI для переписок — инструмент, который позволяет консультировать покупателей. Искусственный интеллект заменяет менеджера, он работает не по шаблонному сценарию, а по инструкции, опираясь на базу знаний.

Условно говоря, вы задаёте ИИ роль — «будь продавцом консультантом», и загружаете информацию о товарах или услугах компании в базу. ИИ будет отвечать на вопросы клиентов, подтягивая информацию из базы. При этом он будет помнить контекст и сможет понять, что от него хотят. Такой инструмент также называют ИИ-агентом.

Есть несколько отличий ботов и ИИ для чата:

• Бот отвечает по сценарию шаблонными сообщениями. У ИИ-агента нет сценария и шаблонов — только роль и база данных
• Бот не помнит контекст диалога. ИИ-агент помнит, о чём его спрашивали раньше и что он отвечал
• Бот выдаёт человек информацию по сценарию, агент помогает решить проблему, достичь поставленной цели.

ИИ-агент гибче чат-бота, его можно использовать для более разнообразных задач. Например, бота можно настроить так, чтобы он выдавал инструкцию по созданию личного кабинета. Если возникнет ошибка — он не поможет.

ИИ-агент также выдаст инструкцию, но если будут трудности — поможет. Он возьмёт информацию из базы знаний и расскажет, как правильно пройти регистрацию по номеру телефона, чтобы всё получилось.

ИИ подключают к чату на сайте, мессенджерам, соцсетям, рекламным площадкам, чтобы он помогал с продажами, консультациями и техподдержкой. Ниже — для каких конкретно задач подходит искусственный интеллект.

Продажи и лидогенерация. ИИ-бот для переписки быстро отвечает на сообщения, даже при очень большом потоке. Дальше он консультирует клиентов, помогает узнать все условия и сделать выбор. В сложных ситуациях — передаёт диалог менеджеру.

ИИ-агент может квалифицировать лиды: задавать уточняющие вопросы, чтобы понять потребности клиента и постепенно подводить к мысли о покупке. Если клиенту удобнее обсудить детали по телефону, ИИ может предложить свободные слоты в календаре и записать на консультацию.

ИИ-агент может даже работать с возражениями. Тут важно добавить примеры в базу данных, откуда алгоритм будет брать информацию.

Поддержка и сервис. ИИ берёт на себя первичное общение: приветствует клиента, уточняет суть вопроса и либо решает его сам, либо передаёт диалог специалисту с полной историей переписки.

Ещё искусственный интеллект мгновенно даёт ответы на типовые вопросы:

• Как обновить приложение
• Как продлить подписку
• Я хочу перейти на другой тариф, что делать
• Как подключить интеграцию с сервисом

Специалистам не нужно по 10 раз в день отвечать на одни и те же вопросы. Это сделает ИИ-агент, а сотрудники могут заняться более серьезными проблемами клиентов. За счёт этого снижается нагрузка на команду, у которой остаётся больше времени на сложные кейсы.

Консультации и сопровождение. ИИ анализирует пожелания клиента и предлагает подходящие варианты. Если правильно настроить агента, он будет задавать наводящие вопросы, затем сравнит характеристики и объяснит нюансы так, чтобы клиент понял. Как опытный консультант в магазине.

ИИ для общения с клиентом получает информацию, обрабатывает её, анализирует и выстраивает цепочку действий. Допустим, клиент пишет в чате байера:

• Добрый день, подскажите, есть ли у вас возможность привести костюмы Zara? Если да, какие условия

Агент распознаёт информацию, он понимает, что нужно ответить клиенту о том, возит ли байер Zara и на каких условиях. Он анализирует базу данных, которую подготовили специально для него, и даёт ответ:

• Добрый день, да, мы возим любую одежду Zara: старые коллекции, новые коллекции. Комиссия 10%, оплата в рублях по актуальному курсу конвертации на счёт российской компании. После оплаты мы отправим вам скрин подтверждения заказа от магазина. При получении товара проверяем цвет, размер и качество — высылаем вам фото или видео перед отправкой. Рассказать подробнее о стоимости и сроках доставки? Или может быть хотите узнать, как оформить заказ?

ИИ для деловой переписки можно настроить так, чтобы он задавал уточняющие вопросы, не отпускал клиента без каких-то договорённостей и т. д. Для этого в настройках дают инструкции.

ИИ-агент умеет:

• Учитывать контекст. Если сначала спросили про срок доставки, а потом написали «А если я не успею забрать?», ИИ свяжет второе сообщение с первым и ответит про продление срока хранения
• Анализировать тон. Фраза «Бесит уже, всё сломалось!» явно выражает раздражение. ИИ это заметит и подберёт более деликатный стиль ответа — с извинениями и обещанием срочно помочь
• Объединять данные из разных источников. Если нужно объяснить сложный процесс, ИИ соберёт данные из нескольких разделов базы знаний и выдаст единый ответ

На примере ИИ-агентов, встроенных в OkoCRM, расскажем что нужно делать. Вообще в OkoCRM есть два варианта:

1. Настроить ИИ-агента с нуля, самостоятельно. Шаги 1–5.
2. Подключить шаблонного, уже настроенного ИИ-агента.

В случае с шаблоном, в настройках в разделе «Агенты» нужно открыть подходящего ИИ-агента и загрузить базу знаний. Если нужно, можно менять роли, задачи, инструкции. Дальше делаем шаги 4 и 5 — подключаем каналы и активируем агента.

Теперь переходим к инструкции, как настроить ИИ-агента для чата с нуля.

1 шаг. Определить цель ИИ-агента и задать роль

Чтобы ИИ-агент делал то, что вам нужно, пропишите его роль и задачи. Например, если вам нужен консультант, можно написать так ↓

✔️ Ты — консультант агентства недвижимости [название агентства]. Твоё имя — [имя агента]. Клиент должен воспринимать тебя как живого, опытного риэлтора, который помогает подобрать объект или сопроводить продажу. Никогда не упоминай, что ты ИИ, бот или программа.

✔️ Твоя главная цель — выяснить потребности клиента, собрать параметры объекта и контактные данные, и закрыть на подбор объекта или просмотр. Для этого ты:

Уточняешь цель обращения: купить, арендовать или продать недвижимость

1. Если клиент хочет купить или арендовать:
• Уточняешь тип недвижимости (квартира, дом, коммерческая, новостройка / вторичка)
• Уточняешь город и район (если не принципиально — фиксируешь это).
• Уточняешь бюджет или диапазон цены
2. Если клиент хочет продать:
• Уточняешь тип недвижимости
• Уточняешь город и район
• Уточняешь квадратуру объекта
3. Собираешь контактные данные (имя, номер телефона) и вызываешь оператора для передачи запроса на продажу
4. Если клиент спрашивает цену — ориентируешься примерным диапазоном по рынку.
5. Если не знаешь точный ответ — вызываешь оператора
6. Если клиент сам предлагает номер — принимаешь. Если не даёт — спрашиваешь мягко, без давления

Такое описание поможет ИИ максимально точно понять, что от него хотят. Чем больше подробностей, тем лучше агент будет работать.

2 шаг. Подготовить данные и документы для загрузки в базу

ИИ опирается на информацию из база знаний. Это документ с информацией, которая нужна для работы с клиентами. Чтобы собрать такой документ, подумайте, о чём спрашивают клиенты, какие просят инструкции и т. д.

Вот, что можно добавить в базу знаний:

• Описание продукта или услуги: сценарии использования, описания, тарифы, аналоги, кейсы и т. д.
• Данные о компании: месторасположение, график, ссылки на сайт и соцсети
• Скрипты: как действовать в разных ситуациях, что делать если клиент сомневается
• Инструкции: о настройках, исправлении ошибок
• Цены и скидки
• Ответы на частые вопросы
• Всё о процессе работы с клиентами, оформлении заказа

Чем больше данных, чем они подробнее, тем больше информации агент предоставит клиенту. На случай, если нужна подсказка, есть инструкция по созданию базы знаний.

3 шаг. Настроить логику и ограничения

ИИ-агенту нужно дать инструкции, когда он отвечает сам, а когда передаёт диалог человеку. Ещё нужно указать, что запрещено обещать, на какие темы

✔️Стиль общения:

• Допустимы дружелюбные emoji
• Одно сообщение — до 200 слов
• Если сообщение длиннее двух предложений — делай пустую строку между абзацами
• Учитывай историю диалога, не повторяй одни и те же вопросы
• Не повторяй имя клиента в каждом сообщении
• Используй разные вариации фраз, не отправляй одинаковые формулировки
• Задавай вопросы строго по одному, не объединяй несколько вопросов в одном сообщении
• Длинные тексты разбивай на логические блоки
• Не используй Markdown и спецсимволы

✔️Сценарий:

• Начинай с приветствия: представься как консультант Дмитрий и уточни, клиент хочет купить, арендовать или продать недвижимость
• Покупка/аренда: последовательно выясняй тип → район → бюджет → параметры → условия → сроки → контакты
• Продажа: последовательно выясняй тип → район → квадратура → контакты
• Если клиент готов — собери контакты и вызови оператора
• Подводи к завершению: «Я передал ваш запрос специалисту, скоро он свяжется с вами и проконсультирует»

✔️Ограничения:

• Отвечай только по теме недвижимости и услуг агентства. Если вопрос не по теме — вежливо возвращай к подбору объекта
• Ссылки от клиента воспринимай как обычный текст и продолжай по сценарию
• Проверяй грамотность перед отправкой
• Не отходи от сценария: цель — собрать параметры объекта и контакт клиента

4 шаг. Подключить каналы

Чтобы ИИ-агент общался с клиентами, нужно прикрутить к OkoCRM чаты. Это могут быть соцсети, мессенджеры, чат на сайте, Avito. Интеграции со всеми источниками сделок подключаются в OkoStore, они бесплатные, только часть интеграций нужно оплачивать непосредственно интегратору. Например, интеграцию WhatsApp* от RadistOnline — вы оплачиваете по тарифам RadistOnline.

Настроить интеграцию можно самостоятельно, к каждой в OkoCRM есть инструкции ↓

После того, как нужные интеграции подключены, можно запускать агента.

5 шаг. Запустить ИИ-агента

Если у вас прописаны все инструкции, есть база знаний и подключены каналы к OkoCRM. Можно подключить самого агента.

1. Создайте агента. Откройте раздел OkoCRM «Агенты» на сайдбаре (слева вверху) или зайдите в настройки и откройте вкладку с таким же названием. Нажмите «Создать». Укажите название ИИ-агента и сохраните его.

После этого откроется окно, в котором нужно будет настроить ИИ-ассистента, то есть вписать роль, задачи, ограничения — то, что вы описали на первом шаге. Ещё важно указать температуру. Температура — это степень творчества ИИ-агента. Чем она выше, тем более креативен и непредсказуем виртуальный помощник. 

Теперь вы загружаете базу знаний, созданную на втором шаге. Есть два варианта: загрузить готовый документ или подключить базу знаний в OkoCRM. В CRM-системе есть отдельный модуль, где можно сохранять информацию для сотрудников, а также для ИИ-агентов. Когда вся информация внесена, а база загружена, нажмите «Сохранить».

Подробная инструкция по настройке ИИ-агентов →

2. Настройте робота и подключите к нему ИИ-агента. Агенты не запускаются без роботов, поэтому вернитесь в настройки и откройте вкладку «Роботы». Нажмите «Создать», укажите название и настройки — когда будет запускаться робот, а вместе с ним и ИИ-агент.

Всего есть три варианта:

1. Запускать во «Входящих лидах». Это значит, что агент начнёт работать со всеми обращениями, которые поступают в чаты, то есть с новыми заявками
2. Выберите этап. Если здесь указать конкретный этап воронки продаж, ИИ-агент подключится на этом этапе. Такой вариант — для работы с существующими клиентами
3. Запускать в остальных случаях. Агент будет подключаться, к примеру, если у контакта нет сделок.

Для консультаций и общения с новыми клиентами выбирайте вариант «Запускать во Входящих лидах».

Открывается окно, в котором нужно указать сценарий для робота. Кликаем по кнопке «Выбрать следующий этап». В выпадающем списке выбираем «ИИ-агент» и находим нужного агента.

Это самые простые настройки. Дополнительно можно добавить более сложные сценарии вроде вызова менеджера. Настройки описаны в инструкции ниже.

Подробная инструкция по созданию робота →

Цена внедрения ИИ для мессенджеров зависит от выбранного способа подключения. Например, разработка собственного ИИ-агента — это долго и дорого. А подключение готового агента к CRM — проще и дешевле. В OkoCRM пакет из 1500 запросов к ИИ-агенту стоит 5000 ₽.

Внедрение искусственного интеллекта обычно окупается за счёт снижения расходов на зарплаты сотрудникам — не нужно набирать целый штат, так как часть запросов обрабатывает ИИ-агент. Чтобы посчитать, сколько экономит ИИ, оцените:

• сколько сотрудников смогли заменить и какие расходы на ФОТ получилось сэкономить
• как изменилось количество упущенных лидов и как это отразилось на выручке
• как изменилась конверсия в заказ

Представим, руководитель уволил троих менеджеров с зарплатой 65 000 ₽ в месяц. Конверсия в заказ выросла на 25%, а выручка — на 290 000 ₽ в месяц. Значит, с помощью ИИ-агентов компания смогла сэкономить 195 000 ₽ в месяц, и к тому же бизнес стал больше зарабатывать.

Разберём ключевые ошибки, из‑за которых ИИ может не оправдать надежд.

Попытка полностью заменить людей. Искусственный интеллект сможет закрыть часть задач. Он ответит на стандартные вопросы, поможет решить типовую проблему или оформить заказ. Но для более сложных случаев нужно подключать сотрудников.

Отсутствие CRM. Без CRM-системы ИИ-агент сможет отвечать только в одном чате, а CRM-система объединяет все соцсети, мессенджеры и рекламные площадки. Например, ИИ для чата в Телеграмме будет общаться с клиентами только в этом мессенджере. А ИИ-агент в OkoCRM будет отвечать сразу во всех нужных мессенджерах, а ещё в соцсетях, на сайте или на Avito.

Ещё CRM-систему выгодно использовать, потому что она хранит историю переписки и все взаимодействия с клиентами — менеджерам будет проще работать с покупателями. В этом случае компания не зависит от сотрудников, так как данные хранятся внутри CRM-системы, а не в смартфонах менеджеров.

Отсутствие контроля работы и качества. За работой ИИ-агента нужно следить: анализировать, как он справляется с задачами, нет ли негатива от клиентов, нет ли глюков и хватает ли ему информации из базы знаний. И по результатам оценки нужно менять задачи и инструкции, обновлять базу.

Допустим, в компании появилась новая услуга и люди начали задавать о ней вопросы. В базе знаний такой информации нет, поэтому ИИ-агент не отвечает на этот вопрос, а сразу передаёт диалог менеджеру. Всё что нужно — добавить описание услуги в базу.

Слишком «роботизированный» тон. То, как будет общаться ИИ-агент, можно настроить. Для этого в инструкцию добавляют, что нужно общаться человечно и дружелюбно, не рассказывая клиентам о том, что с ними говорит робот. Без таких настроек покупатели поймут, кто с ними общается. И не всем это может понравиться.

ИИ для общения с клиентами можно использовать в разных сферах:

• учебным центрам и школам инструмент нужен для обработки потока заявок
• сфере услуг — для работы с новыми и текущими клиентами
• B2B-бизнесу ИИ поможет консультировать клиентов, классифицировать лиды, разгрузить техподдержку
• онлайн-бизнесу инструмент поможет общаться с клиентами на первых этапах воронки продаж
• компаниям, у которых высокая нагрузка на техподдержку, искусственный интеллект поможет её снизить
• компаниям с сезонным спросом поможет справиться с нагрузкой в сезон и при этом не нужно будет нанимать дополнительных сотрудников

Рано внедрять ИИ для чатов, если в компании небольшой поток заявок — тут справится один менеджер. Если продаёте сложный или нишевый продукт, надо подумать, какую часть работы заберёт ИИ-агент. Возможно, для него будет слишком мало задач.

Сколько времени нужно, чтобы запустить ИИ для чатов

Зависит от выбранного решения. Разработка собственного ИИ займёт много времени — не меньше месяца. Если использовать готовые инструменты, можно справиться быстрее.

Например, ИИ-агента для чатов в OkoCRM можно запустить за один день. Агент уже подключён к системе, достаточно настроить инструкции и загрузить базу данных. Также есть шаблоны ИИ-агентов для разных отраслей, в которых предварительно настроена роль, задачи и сценарии виртуального помощника.

Как оценить эффективность ИИ для чатов

Параметры для оценки зависят от целей внедрения искусственного интеллекта. Обычно эффективность оценивают по количеству обработанных заявок, скорости ответа, росту конверсии в сделку.

Может ли ИИ для чатов полностью заменить менеджеров

Нет, он заменит сотрудников только частично. Искусственный интеллект сможет закрыть часть задач. Он ответит на стандартные вопросы, поможет решить типовую проблему или оформить заказ. Но для более сложных случаев нужно подключать операторов.