👋 У вас тоже клиенты пишут вечером, ночью или когда менеджеры заняты?

Каждое пропущенное сообщение — это потерянная возможность для продажи.

Поэтому мы создали Афину — платформу для создания AI-агентов, которые обрабатывают входящие обращения за вас.

🤖 AI-агент может:

✔️ отвечать клиентам 24/7

✔️ консультировать по товарам и услугам

✔️ задавать уточняющие вопросы

✔️ собирать контакты и потребности

✔️ квалифицировать лидов

✔️ передавать менеджеру уже готовую заявку

Агент работает по вашим данным, сценариям и бизнес-логике.

Подходит для Telegram, Avito, ВКонтакте, сайта и других каналов коммуникации.

Вместо длинных переписок менеджер получает клиента, готового к следующему шагу.

👇 Посмотрите, как это работает на практике

👉 afina-agent.ru — стабильная работа с клиентами, даже когда вы офлайн

🧠 Почему одни AI-боты помогают продавать, а другие просто отвечают на вопросы?

Когда клиент пишет:

Сколько стоит?

Опытный менеджер не спешит называть цену.

Сначала он уточняет детали, понимает задачу клиента и помогает подобрать подходящее решение.

Афина работает по тому же принципу, во время диалога она:

1️⃣ задаёт уточняющие вопросы

2️⃣ помогает разобраться в товарах и услугах

3️⃣ определяет потребность клиента

4️⃣ собирает важную информацию для менеджера

Все ответы строятся на ваших данных: товарах, услугах, ценах и условиях работы.Поэтому Афина не придумывает ответы и не путается в деталях — она использует только актуальную информацию вашей компании.

В результате менеджер получает не длинную переписку, а клиента с понятным запросом и собранными данными для дальнейшей работы 😎

🛠 Почему один и тот же AI-агент может по-разному работать в разных компаниях?

Потому что не существует универсального сценария общения с клиентами.

В интернет-магазине важно помочь выбрать товар.

В сфере услуг — понять задачу клиента и подобрать подходящее решение.

В B2B-продажах — собрать информацию и квалифицировать лид.

Поэтому при настройке агента мы не используем шаблон «для всех». Мы настраиваем логику общения под конкретный бизнес.

Для этого могут подойти:

✅ пример реального диалога с клиентом

✅ скрипт продаж вашей компании

✅ описание того, какие вопросы и в каком порядке нужно задавать

В результате клиент получает понятную консультацию, а команда — именно ту информацию, которая нужна для дальнейшей работы.

💬 Если готовых сценариев нет — это нормально. Поможем собрать логику диалога и настроить агента под ваш бизнес

🤖 Чем Афина отличается от обычного чат-бота?

Большинство чат-ботов работают по жёсткому сценарию: нажми кнопку, выбери пункт меню, получи ответ.

Но в реальности клиенты редко общаются по шаблону.

Например, человек пишет:

Сколько стоит?

Обычный бот часто отправляет прайс и на этом диалог заканчивается.

Афина уточняет детали, помогает понять потребность клиента и собирает информацию для менеджера.

Что это даёт бизнесу:

✔️ менеджер получает уже квалифицированную заявку, а не просто сообщение «интересует цена»

✔️ меньше времени уходит на первичную обработку обращений

✔️ клиенту не приходится по несколько раз объяснять свои задачи

✔️ больше обращений доходят до этапа продажи

Афина берёт на себя первый контакт с клиентом, собирает важные данные и передаёт менеджеру диалог с уже понятным запросом и потребностями.

📩 Где чаще всего теряются заявки?

Обычно не на сайте.

И не в CRM.

Они теряются там, где клиент ждёт ответа слишком долго.

Кто-то написал в Telegram.

Кто-то задал вопрос на Авито.

Кто-то оставил сообщение во ВКонтакте.

Пока менеджер занят или не в сети, клиент может просто уйти к конкурентам.

Поэтому Афина подключается туда, где уже общается ваш бизнес.

Сейчас агент работает с:

✔️ Avito

✔️ Битрикс24

✔️ ВКонтакте

Вам не нужно менять привычные процессы или переводить клиентов в другой канал.

Агент начинает работать там, где уже приходят обращения.

💬 А где сейчас чаще всего пишут ваши клиенты?

📩 Теряете клиентов из-за долгих ответов?

Мы ищем 3 компании для бесплатного пилота AI-агента по обработке входящих обращений.

Агент может:

✅ отвечать клиентам 24/7

✅ консультировать по товарам и услугам

✅ собирать контакты и потребности

✅ квалифицировать лидов

✅ передавать менеджеру уже подготовленные заявки

Особенно интересно протестировать решение компаниям, которые получают много обращений через:

✔️ Avito
✔️ ВКонтакте
✔️ Битрикс24

На пилоте поможем с настройкой, запуском и адаптацией сценариев под ваш бизнес.

Если давно хотели проверить, может ли AI взять на себя часть входящих сообщений - напишите в личные 🙂

Мы сейчас делаем ИИ-агента для продаж.

И самое смешное, что главная проблема оказалась совсем не в технологиях.

Когда рассказываешь про проект, люди обычно спрашивают что-то вроде:

— А какая у вас модель?
— А какой там RAG?
— А как вы галлюцинации побеждаете?

Но чем дальше двигаемся, тем больше понимаю, что это вообще не самые сложные вопросы.

Допустим, приходит клиент и пишет:

«Сколько стоит внедрение?»

Кажется, что задача простая. Нужно просто ответить на вопрос.

Но дальше начинается веселье 😁

Сначала агент должен понять, о какой услуге вообще идет речь. Потом определить, подходит ли клиенту эта услуга. Потом выбрать нужный тариф.

Потому что в реальном бизнесе обычно не существует одной цены.

Есть базовый тариф. Есть расширенный. Есть корпоративный. Есть кастомное внедрение. Есть скидки. Есть специальные условия 🙈🙈🙈

А потом клиент задает уточняющий вопрос.

Потом еще один.

Потом говорит:

«Дорого».

И агент уже должен не просто отвечать на вопросы, а работать с возражением. Объяснять разницу между тарифами. Понимать, что важно именно этому клиенту.

И вот в этот момент становится понятно, что продажи — это вообще не про ответы на вопросы.

Продажи — это серия маленьких решений, которые менеджер принимает в каждом диалоге.

Поэтому чем больше мы строим агента для продаж, тем меньше думаем про ИИ и тем больше изучаем, как на самом деле работают хорошие менеджеры.

Потому что технология — это процентов 20 задачи.

Остальные 80% — разобраться, как вообще устроен процесс продажи внутри компании 🥸

Когда мы начинали делать ИИ-агента для продаж, мне казалось, что основная работа — правильно подобрать модель и промт написать

Думаю, многие до сих пор примерно так и представляют автоматизацию продаж: берешь ChatGPT, загружаешь информацию о компании, подключаешь в Авито — и готово.Первые пару недель я и сама так думала 😄

Но потом начались реальные сценарии, например, клиент пишет:

Сколько стоит внедрение?

На первый взгляд вопрос очень простой. Но почти сразу выясняется, что никакого единого "внедрения" не существует
Есть несколько услуг. У каждой свои тарифы, дополнительные опции, ограничения и разные условия для разных клиентов.
Поэтому прежде чем назвать цену, нужно сначала понять, о чем вообще идет речь 🤯

А дальше начинается самое интересное. Клиент задает уточняющие вопросы, сравнивает варианты, спрашивает про сроки, а потом пишет:

А почему так дорого?

И в этот момент становится понятно, что задача агента — не просто отвечать на вопросы.

Ему нужно помнить весь контекст разговора, понимать, что уже обсуждалось, на каком этапе находится клиент и какой следующий шаг нужно предложить.В какой-то момент мы поняли довольно неприятную вещь 👇

Проблема вообще не в интеллекте модели.Современные нейросети отлично умеют поддерживать разговор. Но продажи — это не разговор. Продажи — это процесс.

Сценарии, переходы между этапами, квалификация клиента, работа с возражениями, подбор подходящего тарифа и понимание того, куда вообще вести диалог.

Именно поэтому вместо бесконечных поисков "самой умной модели" мы начали строить собственный диалоговый движок.

Сейчас нейросеть у нас скорее выступает навигатором. Она помогает определить намерение клиента, понять, что ему нужно, и выбрать правильный сценарий, а качество диалога обеспечивается уже всей системой вокруг нее. Чем дальше мы работаем над продуктом, тем сильнее убеждаемся:

В большинстве бизнес-задач проблема не в том, что ИИ недостаточно умный.Проблема в том, что сами бизнес-процессы гораздо сложнее, чем кажутся со стороны.

И, честно говоря, это было для меня одним из самых неожиданных открытий за время работы над проектом.

🙈 Раньше мне казалось, что хороший продавец — это человек, который умеет красиво импровизировать.

Клиент задаёт неожиданный вопрос — менеджер находит нужные слова. Клиент начинает сомневаться — менеджер убеждает. Клиент возражает — менеджер ловко разворачивает разговор в нужную сторону.

Что-то вроде стендап-комика, только в продажах 😄

Но чем глубже мы погружаемся в создание ИИ-агента для продаж, тем больше я убеждаюсь, что всё работает почти наоборот.

Недавно мы разбирали реальные диалоги менеджеров и заметили интересную вещь, если убрать формулировки, эмоции и особенности общения конкретного человека, большинство успешных продаж проходят по очень похожему маршруту.

🧐 Клиент спрашивает цену и менеджер не спешит её называть. Сначала пытается понять задачу клиента, потом уточняет детали, помогает выбрать подходящий вариант, отвечает на вопросы и только после этого ведёт разговор дальше.

Со стороны кажется, что диалог идёт свободно. Но на самом деле хороший менеджер почти всегда понимает, где сейчас находится клиент и какой следующий шаг нужно сделать.

Лучшие продавцы редко импровизируют. Они просто знают, куда вести разговор.

Наверное, именно поэтому во время разработки продукта мы неожиданно много времени тратим не на нейросети, а на воронки, сценарии и логику диалога.Потому что продажа — это не набор ответов на вопросы.

Если просто отвечать клиенту, получится справочник.

Если понимать, что происходит в диалоге и зачем задаётся каждый вопрос, получится продавец.

Чем дальше мы работаем над агентом, тем меньше думаем про нейросети и тем больше — про сам процесс продажи, потому что модель может отвечать на вопросы, а вот провести клиента через весь диалог — это уже совсем другая задача 😶‍🌫️

😅 Что оказалось сложнее: создать продукт или найти первых клиентов?

Если бы кто-то задал мне этот вопрос полгода назад, я бы не задумываясь выбрала первый вариант. Тогда казалось, что главное — собрать хороший продукт, настроить всё как нужно, решить технические задачи и довести систему до состояния, когда ей действительно можно пользоваться.

Продукт уже работает. Сейчас мы подключаем первых клиентов, наблюдаем за диалогами, собираем обратную связь и дорабатываем то, что невозможно было увидеть внутри команды.Именно здесь начинается часть работы, к которой невозможно подготовиться заранее.

Нужно понять, где искать первых клиентов, как рассказывать о продукте, какие каналы привлечения будут работать именно для нас и что вообще важно людям, когда они впервые слышат про ИИ-агентов для продаж.

Чем больше разговариваем с потенциальными клиентами, тем чаще замечаем интересную вещь.

Мы смотрим на продукт глазами разработчиков, а клиенты — глазами бизнеса.

Нас может интересовать, насколько точно агент определяет намерение клиента, как работает логика диалога или насколько хорошо он обрабатывает возражения.

Клиенту же важно совсем другое: не потеряются ли заявки, сможет ли команда обрабатывать больше обращений, сколько времени получится сэкономить и окупится ли внедрение.

Иногда функция, которую мы считали одной из ключевых, вообще не вызывает интереса. А какая-то мелочь, про которую мы почти не говорим, неожиданно оказывается решающим аргументом.Люди покупают не функции :)

Люди покупают решение своих задач 🧐

Наверное, поэтому сейчас мы стали гораздо больше разговаривать с людьми. Каждый такой разговор помогает лучше понять не только клиента, но и собственный продукт.

Хороший продукт ещё не гарантирует, что люди сразу поймут его ценность.

Пока что каждый новый разговор с клиентом приносит больше вопросов, чем ответов.Наверное, именно так и выглядит этап, когда продукт начинает встречаться с реальным рынком

😄 В последнее время сама правлю кое-какой функционал через Codex и регулярно получаю пиздюли наставления от более опытного коллеги за свой чудо-код.

Похоже, для команды нет страшнее сценария, чем фаундер, который дорвался до вайбкодинга.

Кажется, многие до сих пор воспринимают AI как какую-то магию. Хотя большая часть того, что мы видим сейчас на рынке, строится вокруг одних и тех же моделей. Claude, GPT, Gemini доступны практически всем, и собрать первую версию продукта сегодня намного проще, чем ещё пару лет назад.

Раньше у предпринимателя было две задачи. Сначала понять, что нужно клиенту, а потом каким-то образом это построить. На вторую часть могли уйти месяцы разработки, команда инженеров и приличный бюджет.

Сейчас собрать решение стало гораздо проще.

Построить стало проще. Понять, что именно строить, — нет.