Сметнёв, uForce и рок-н-ролл

Как превращать чужие разговоры в заявки на услуги и автоматизировать часть процесса

Каждый день в Telegram-чатах появляются десятки сообщений с запросами: «нужен маркетолог», «посоветуйте подрядчика». Эти фразы обычно теряются среди флуда, хотя для компаний — это потенциальные сделки. Поэтому мы решили больше не терять их и создали ИИ-агента, который слушает, фильтрует и отбирает именно то, что нужно (идею, кстати, предложил бизнес-аналитик uForce).

Бот круглосуточно сидит в целевых Telegram-чатах и слушает их в реальном времени. Как мы выстроили его так, чтобы он не захлёбывался в шуме и спаме, а вычленял реальные запросы потенциальных клиентов? Итак👇🏻

Настроили несколько уровней фильтрации:
Фильтр 1 — антиспам. Бот отсеивает массовые сообщения, которые не несут ценности. Например, много эмоджи подряд (🔥🔥🔥 Лучшая команда по маркетингу ждет тебя!) и шаблонные рассылки со списками (Ищу: таргетолога, дизайнера, копирайтера). Благодаря этому фильтру объём входящих сообщений сразу сокращается на 20%.

Фильтр 2 — лемматизация. Если проще, это процесс отбраковки, при котором каждое слово в сообщении приводится к его начальной форме (лемме). Это нужно, чтобы бот понимал, что человек имел в виду.
Например: «настроил», «настраивал», «настройка» → все формы сводятся к инфинитиву «настроить».

После лемматизации бот проверяет, содержит ли сообщение слова из списка ключевых лемм — это около 200 терминов, которые напрямую связаны с услугами uForce: например, «лидогенерация», «аналитика», «performance», «аудит», «исследование рынка» и т.д. Если в сообщении нет ни одного ключевого слова, значит, скорее всего, оно не про нас. И бот его пропускает.

Фильтр 3 — анализ намерения. Даже если сообщение содержит нужные термины, это еще не гарантирует, что перед нами потенциальный клиент.
Например: «Я вчера сам настроил Яндекс.Директ — кайф!» — вроде бы нужная тема, но помощи человек не ищет.

Поэтому мы добавили еще один слой анализа — по намерению. Бот ищет слова и конструкции, которые указывают на то, что человек в поиске решения, а не просто делится опытом. Это триггеры вроде: «нужен», «ищу», «посоветуйте», «есть кто-то, кто...». Этот фильтр помогает отсеять болтовню и оставить только конкретные заявки, с которыми уже можно работать.

Наши результаты: в среднем 10–15% отобранных ИИ-агентом запросов мы берём в работу. Это приносит 3-5% новых клиентов агентства — скромно, но стабильно. То есть инструмент можно использовать как дополнительный источник клиентов.

Почему не стоит полностью делегировать коммуникации с найденными лидами ИИ-шке?
Автоматизация хорошо проявляет себя на этапе поиска и первичной фильтрации лидов. Но когда речь заходит о дальнейшем взаимодействии с потенциальным клиентом, особенно в B2B-сегменте, передача коммуникации чат-боту может сыграть злую шутку. Например, бот не следит за загруженностью команды и не способен почувствовать, когда в диалоге с клиентом пора сделать паузу или задать уточняющий вопрос (в отличие от менеджера).

Где применимы чат-боты для лидогенерации?
Они отлично себя показывают как в B2B, так и в B2C сегментах, но особенно эффективно — в сферах с выраженным спросом и относительно коротким циклом принятия решения. В B2B это: агентства, SaaS-компании, консалтинговые и IT-сервисы, которые ищут клиентов среди других бизнесов (маркетинг, аналитика, рекрутинг, автоматизация, юридическое или финансовое сопровождение).
В B2C чат-боты могут быть полезны для ниш с постоянным потоком бытовых или личных запросов: ремонт, образование, психология, дизайн, коучинг, медицина, недвижимость и т.д. Особенно хорошо они работают там, где покупатель часто сам озвучивает свою потребность — например, «нужен юрист», «посоветуйте дизайнера», «ищу стоматолога». Бот позволяет оперативно выявить такие запросы и выйти на контакт еще до того, как клиент ушел к конкуренту.

Как вам фича, друзья? Поделитесь в комментариях (можно поставить оценку от 1 до 10)😁

❤️ — обожаю, когда ИИ забирает на себя большой пласт работы
😈 — уже представил, сколько реальных клиентов перепутал с флудом

Сметнёв, uForce и рок-н-ролл

❤56😈88🎉3

www.group-telegram.com/us/smetnev_rocknroll.com/243

1.92K viewsAug 4 at 09:20

Как превращать чужие разговоры в заявки на услуги и автоматизировать часть процесса

Каждый день в Telegram-чатах появляются десятки сообщений с запросами: «нужен маркетолог», «посоветуйте подрядчика». Эти фразы обычно теряются среди флуда, хотя для компаний — это потенциальные сделки. Поэтому мы решили больше не терять их и создали ИИ-агента, который слушает, фильтрует и отбирает именно то, что нужно (идею, кстати, предложил бизнес-аналитик uForce).

Бот круглосуточно сидит в целевых Telegram-чатах и слушает их в реальном времени. Как мы выстроили его так, чтобы он не захлёбывался в шуме и спаме, а вычленял реальные запросы потенциальных клиентов? Итак👇🏻

Настроили несколько уровней фильтрации:
Фильтр 1 — антиспам. Бот отсеивает массовые сообщения, которые не несут ценности. Например, много эмоджи подряд (🔥🔥🔥 Лучшая команда по маркетингу ждет тебя!) и шаблонные рассылки со списками (Ищу: таргетолога, дизайнера, копирайтера). Благодаря этому фильтру объём входящих сообщений сразу сокращается на 20%.

Фильтр 2 — лемматизация. Если проще, это процесс отбраковки, при котором каждое слово в сообщении приводится к его начальной форме (лемме). Это нужно, чтобы бот понимал, что человек имел в виду.
Например: «настроил», «настраивал», «настройка» → все формы сводятся к инфинитиву «настроить».

После лемматизации бот проверяет, содержит ли сообщение слова из списка ключевых лемм — это около 200 терминов, которые напрямую связаны с услугами uForce: например, «лидогенерация», «аналитика», «performance», «аудит», «исследование рынка» и т.д. Если в сообщении нет ни одного ключевого слова, значит, скорее всего, оно не про нас. И бот его пропускает.

Фильтр 3 — анализ намерения. Даже если сообщение содержит нужные термины, это еще не гарантирует, что перед нами потенциальный клиент.
Например: «Я вчера сам настроил Яндекс.Директ — кайф!» — вроде бы нужная тема, но помощи человек не ищет.

Поэтому мы добавили еще один слой анализа — по намерению. Бот ищет слова и конструкции, которые указывают на то, что человек в поиске решения, а не просто делится опытом. Это триггеры вроде: «нужен», «ищу», «посоветуйте», «есть кто-то, кто...». Этот фильтр помогает отсеять болтовню и оставить только конкретные заявки, с которыми уже можно работать.

Наши результаты: в среднем 10–15% отобранных ИИ-агентом запросов мы берём в работу. Это приносит 3-5% новых клиентов агентства — скромно, но стабильно. То есть инструмент можно использовать как дополнительный источник клиентов.

Почему не стоит полностью делегировать коммуникации с найденными лидами ИИ-шке?
Автоматизация хорошо проявляет себя на этапе поиска и первичной фильтрации лидов. Но когда речь заходит о дальнейшем взаимодействии с потенциальным клиентом, особенно в B2B-сегменте, передача коммуникации чат-боту может сыграть злую шутку. Например, бот не следит за загруженностью команды и не способен почувствовать, когда в диалоге с клиентом пора сделать паузу или задать уточняющий вопрос (в отличие от менеджера).

Где применимы чат-боты для лидогенерации?
Они отлично себя показывают как в B2B, так и в B2C сегментах, но особенно эффективно — в сферах с выраженным спросом и относительно коротким циклом принятия решения. В B2B это: агентства, SaaS-компании, консалтинговые и IT-сервисы, которые ищут клиентов среди других бизнесов (маркетинг, аналитика, рекрутинг, автоматизация, юридическое или финансовое сопровождение).
В B2C чат-боты могут быть полезны для ниш с постоянным потоком бытовых или личных запросов: ремонт, образование, психология, дизайн, коучинг, медицина, недвижимость и т.д. Особенно хорошо они работают там, где покупатель часто сам озвучивает свою потребность — например, «нужен юрист», «посоветуйте дизайнера», «ищу стоматолога». Бот позволяет оперативно выявить такие запросы и выйти на контакт еще до того, как клиент ушел к конкуренту.

Как вам фича, друзья? Поделитесь в комментариях (можно поставить оценку от 1 до 10)😁

❤️ — обожаю, когда ИИ забирает на себя большой пласт работы
😈 — уже представил, сколько реальных клиентов перепутал с флудом

Сметнёв, uForce и рок-н-ролл

BY Сметнёв, uForce и рок-н-ролл