Автоматизация дает эффект только тогда, когда она снимает реальные «затыки» в переписке, а не просто добавляет бота. В этом материале собраны практические сценарии и пошаговые рабочие процессы, которые можно внедрить, чтобы доводить диалоги до брони, оплаты, квалификации лида или решения обращения.
Многие статьи про use cases выглядят убедительно, но не совпадают с реальностью мессенджеров. Клиенты задают один и тот же вопрос разными словами, перескакивают между каналами, присылают скриншоты вместо данных и пропадают на середине диалога. Поэтому лучший старт для автоматизации это карта трения: где разговоры стопорятся, каких данных не хватает и каким должен быть финальный результат.
Ниже вы найдете реальные сценарии и пошаговые workflows, которые можно внедрить без капитальной перестройки процессов. Мы будем говорить приземленно: что запускает сценарий, какие вопросы должна задать система, что нужно записать в календарь, CRM или поддержку, и когда подключать человека. Платформы вроде Staffono.ai как раз рассчитаны на такую среду, выступая 24/7 AI сотрудниками в WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger и web chat, и доводя переписку до измеримого исхода.
Карта трения помогает не тратить недели на сценарии, которые не влияют на выручку и операционную нагрузку. Выберите один целевой исход и распишите минимальные шаги диалога, которые к нему приводят.
Сценарий: Сервисный бизнес получает десятки сообщений «Сколько стоит?». Менеджеры отвечают вручную, но часть клиентов исчезает после цены. Цель: быстро собрать данные, дать понятную оценку, предложить слоты и при необходимости взять предоплату.
Шаг 1: Уточнить тип услуги. Один короткий вопрос с вариантами: «Что вам нужно?»
Шаг 2: Собрать минимум данных для расчета. Спрашивайте только то, что влияет на цену. Для клининга это площадь и санузлы, район, дата. Для ремонта это модель, симптомы, срочность, фото.
Шаг 3: Дать диапазон и следующий шаг. Честный диапазон плюс объяснение, что нужно для финальной цены. Затем сразу предложить свободное время.
Шаг 4: Запись и подтверждение. После выбора времени AI суммирует детали и создает запись в календаре или системе бронирования. В Staffono.ai такой сценарий можно одинаково вести в WhatsApp и Instagram, сохраняя контекст даже при смене канала.
Шаг 5: Предоплата (опционально). Отправьте ссылку на оплату депозита. После оплаты обновите статус и отправьте инструкции, что подготовить.
Шаг 6: Эскалация. Если запрос нестандартный, клиент торгуется или фото нечитабельные, передайте человеку с кратким резюме: услуга, собранные данные, предложенный слот, история диалога.
Сценарий: Продажи идут через переписку. Клиенты спрашивают про наличие, размер, можно ли отложить. Цель: сократить переписку и не терять покупку из-за задержек.
Шаг 1: Идентифицировать товар. Если неясно, попросить ссылку, скриншот или артикул. Подтвердить товар коротким описанием.
Шаг 2: Проверить склад. Получить остатки из каталога. Если нет API, начните с синхронизации таблицы остатков и улучшайте постепенно.
Шаг 3: Подбор и альтернативы. Один вопрос про параметры или привычный размер. Если товара нет, предложить 2 альтернативы и подписку на уведомление о поступлении.
Шаг 4: Резерв. «Отложить на самовывоз» или «Доставка». Собрать имя, телефон, точку, окно времени.
Шаг 5: Оплата. Дать ссылку на оплату или правила оплаты при получении. Подтвердить резерв и отправить короткое подтверждение для магазина.
Шаг 6: Дожим без давления. При тишине отправить вежливое напоминание и автоматически снять резерв по истечении срока.
С Staffono.ai этот сценарий работает как «AI консультант» в Instagram и WhatsApp, фиксирует контактные данные и статус резерва, а команде оставляет только нестандартные случаи.
Сценарий: Входящие лиды идут из рекламы и рекомендаций. Медленный ответ убивает хорошие заявки, а плохие отнимают время продаж. Цель: быстро понять потребность, собрать сигналы, создать лид в CRM и назначить встречу нужному менеджеру.
Шаг 1: Подтвердить направление. «Вас интересует X или Y?» и несколько вариантов.
Шаг 2: Собрать квалифицирующие сигналы. Размер компании, срок, бюджетный диапазон, текущий инструмент. По одному вопросу в сообщении.
Шаг 3: Оценка и маршрутизация. Присвоить скор, создать запись в CRM, приложить резюме диалога.
Шаг 4: Назначение встречи. Предложить время, забронировать слот в календаре, выбрать менеджера по региону или языку.
Шаг 5: Подготовка и напоминания. Отправить повестку, запросить материалы, напомнить за день и за час.
Сценарий: Поддержка получает повторяющиеся обращения: статус заказа, смена адреса, возврат, базовый troubleshooting. Цель: решать типовые вопросы сразу и создавать качественные тикеты для остального.
Шаг 1: Классификация запроса. Определить категорию, при необходимости задать уточняющий вопрос.
Шаг 2: Легкая идентификация. Запросить номер заказа или контакт, соблюдая вашу политику безопасности.
Шаг 3: Самообслуживание. Подтянуть трекинг доставки, выдать короткий чеклист, объяснить условия возврата и запросить причину.
Шаг 4: Тикет с контекстом. Если не решено, создать тикет с категорией, данными клиента, уже выполненными шагами и вложениями.
Шаг 5: Проактивные обновления. Сообщать о смене статуса и закрывать вопрос короткой проверкой удовлетворенности.
Staffono.ai удобно использовать как единый «первый уровень» в разных мессенджерах, чтобы типовые вопросы закрывались мгновенно, а агенты получали обращения уже с понятным контекстом.
Начните с одного сценария и одного канала. Обкатайте на реальных диалогах, добавьте правила эскалации и только потом расширяйте на другие каналы и кейсы. Такой поэтапный запуск превращает автоматизацию в устойчивую систему, а не в хрупкий эксперимент.
Если нужен быстрый старт, Staffono.ai предлагает AI сотрудников, которые работают 24/7 в WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger и web chat, умеют вести переписку до результата, бронировать, квалифицировать лидов и передавать сложные случаи людям с аккуратным резюме. Выберите самый «болезненный» тип запросов, автоматизируйте его первым и расширяйте по мере роста показателей.
