Автоматизация не начинается с «давайте поставим бота», она начинается с повторяющихся решений в переписке. В статье показан практичный способ собрать реальные сценарии и превратить их в пошаговые workflow, которые можно внедрить и измерять.
Многие компании хотят «автоматизировать продажи и поддержку», но дальше разговоров дело не идет. Частая причина в том, что команда начинает с инструмента, а не с реальных запросов, которые приходят в мессенджеры каждый день. Клиенты спрашивают цену, наличие, доставку, возврат, запись на услугу. Сотрудники уточняют детали, пересылают данные, создают задачи и часто теряют контекст. Именно здесь живут use cases.
Ниже разберем метод, который можно назвать картированием use cases: вы берете реальные переписки и превращаете их в понятные workflow с четкими правилами, данными, развилками и метриками. А затем внедряете это в каналах, где общаются клиенты: WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger и web chat. Платформы вроде Staffono.ai помогают ускорить этот путь, потому что AI сотрудники могут вести диалоги 24/7, собирать данные и запускать действия в ваших системах.
Use case это не «автоматизировать поддержку». Use case это конкретная ситуация с понятным финалом: «когда клиент спрашивает про наличие и доставку, уточнить город и срок, показать варианты, отправить ссылку на оплату, а если товара нет, предложить альтернативу и уведомить менеджера».
Чтобы use case стал внедряемым, его нужно описать через структуру:
Возьмите переписки из самого активного канала за 1-2 недели. Важно включить «грязные» диалоги: где клиент меняет решение, где не хватает данных, где менеджер долго отвечает. Это лучшие источники для автоматизации.
Если у вас несколько каналов, полезно иметь единое окно. В Staffono.ai удобно видеть повторяющиеся намерения (intent) и понимать, что чаще приходит из WhatsApp, что из Instagram, а что из виджета на сайте.
Клиенту не важно, где у вас «продажи», а где «поддержка». Ему важно получить результат. Типовые группы:
Выберите 2-3 группы: одну с максимальным объемом и одну с максимальной ценностью (деньги, удержание, экономия времени).
Хороший workflow всегда заканчивается измеримым результатом. Пример: «Запись завершена, когда подтверждены услуга, дата и время, получены имя и телефон, создано событие в календаре, и клиент получил подтверждение».
Чем меньше вопросов в начале, тем выше конверсия. Работает принцип постепенного уточнения: сначала минимум, затем детали по необходимости.
Автоматизация должна уверенно решать стандартные случаи и аккуратно передавать нестандартные. Примеры правил:
В этом смысле AI сотрудник полезен тем, что он закрывает рутину и передает человеку уже собранные данные и краткое резюме. Такие механики удобно реализовывать в Staffono.ai.
Не пытайтесь измерять все сразу. На каждый use case выберите одну главную метрику:
Ситуация: Клиент пишет «Можно на четверг?» Сотрудник вручную ищет окно, уточняет детали, а напоминания отправляются нерегулярно.
Workflow:
Метрика: конверсия в запись и снижение неявок.
С Staffono.ai такой сценарий можно развернуть сразу в нескольких каналах, чтобы клиенты могли записаться ночью, в выходные и в пиковые часы.
Ситуация: Клиент спрашивает «Сколько стоит?» или «Расскажите подробнее». Менеджер тратит время, но часть запросов не имеет бюджета или не подходит по географии.
Workflow:
Метрика: скорость до первого назначенного звонка и доля qualified лидов.
Ситуация: «Где мой заказ?» создает поток обращений. Клиенту обычно нужен трекинг и реальный ETA.
Workflow:
Метрика: доля обращений, решенных без участия человека, и CSAT.
Ситуация: Возврат требует проверки сроков и условий. Клиент раздражается, когда его просят повторять одно и то же.
Workflow:
Метрика: время решения и процент возвратов, обработанных end-to-end.
Ситуация: После покупки часто нужен аксессуар, расходник или дополнительная услуга. Но предложение делается либо слишком рано, либо слишком навязчиво.
Workflow:
Метрика: конверсия в допродажу и повторные покупки.
Начните с одного сценария, который либо снимает боль по нагрузке, либо быстро приносит деньги. Потом масштабируйте.
Держите диалог легким. Чем больше вопросов сразу, тем больше отказов.
Эскалация должна включать резюме, собранные данные и последний вопрос клиента. Иначе вы просто переносите хаос.
Цены, наличие и политики меняются. Нужен владелец контента и регулярное обновление.
Картирование use cases дает ясность: что именно автоматизировать, где границы, какие данные нужны, как измерять результат. Дальше важны дисциплина и инфраструктура: единая омниканальная коммуникация, стабильные интеграции, корректный handoff и круглосуточная доступность. Это как раз те задачи, где AI сотрудники дают максимальный эффект.
Если вы хотите превратить описанные сценарии в работающие workflow в мессенджерах и на сайте, посмотрите Staffono.ai. Staffono.ai помогает запускать разговорные автоматизации для продаж, записи и поддержки, удерживать качество ответов, собирать структурированные данные и масштабировать то, что действительно приносит результат, без перегруза команды.
