💬Новое правило автоматизации «Закрыть все диалоги»

Праздники только закончились, а мы уже выпустили небольшое, но очень важное обновление: в настройках воронки OkoCRM появилось новое автодействие — «Закрыть все диалоги».

⚠️ Это важно всем, кто использует роботов. Как вы знаете, если в сделке с клиентом есть открытый диалог, новый робот не может запустить новый чат. Чтобы робот заново запускался, диалоги каждый раз нужно было проходиться и закрывать вручную в чатах. Теперь такое можно автоматизировать.

📎Работает всё просто, но конкретный алгоритм зависит от вашего процесса и задачи. Представим, что с помощью робота мы хотим собирать фидбек от клиентов.

1⃣Выбираем этап, на котором текущий диалог точно должен быть закрыт. В нашем примере это Продажа или Провал.

2⃣ Добавляем правило и условия, при которых оно должно сработать.

3⃣ На этом или следующем этапе добавляем новое правило — «Запустить робота», который будет проводить опрос клиента.

✔️И всё, готово. Теперь диалог будет закрываться, а бот-опросник запускаться сам, и всё это будет происходить автоматически.

Пользуйтесь 👌

💌 Какие рассылки реально работали в декабре

Вместе с Unisender и Телфин провели большое исследование и разобрали, какие предновогодние рассылки бизнесу принесли максимум внимания и кликов — цифры, инсайты и сюрпризы внутри.

👉 БОЛЬШОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ на Sostav

Спойлер: рекорды по открытиям и переходам сделали… 🥁🥁🥁 письма про новогодние распродажи. Но есть нюанс: не все «распродажи» одинаково полезны. Например, тема «Финальная распродажа» оказалась аутсайдером с OR всего 2,8%.

❓Почему одни письма взлетают, а другие тонут?
❓Какие каналы реально работали в декабре?
❓И зачем бизнесу гибридные коммуникации, если хочется «просто рассылку»?

➡️ Разбираем всё по полочкам — с цифрами и выводами — в материале Sostav.

🤖 Автоматически создаём сделку из сообщения клиента

Нам в саппорт написал Илья из Сочи:

Дорогая OkoCRM, а можно сделать так, чтобы из переписки с клиентом у меня автоматически создавалась сделка? Например, человек пишет: "хочу забронировать у вас отель" — и сделка сама создаётся. И не просто, а с тегом "Отель", чтобы я потом мог фильтровать. Очень бы мне жизнь упростили 🙄

Дорогой Илья, така задача решается с помощью робота — и проверки содержания входящего сообщения:

1️⃣ Допустим, на все входящие сообщения у нас подключен приветственный робот, а клиенты часто пишут что-то вроде "Хочу забронировать номер на тогда то на такой то срок".

2️⃣ Добавляем в робота блок "Проверка сообщения на условия" и предполагаем, что в нужном нам сообщении будет слово "забронировать" — оно будет триггерным значением.

3️⃣ Дальше, если это условие выполнено, добавляем блок "Выполнить действие" ➡️ "Создать сделку". Отдельным полем в эту сделку добавляем тег "Отель" — чтобы вы могли фильтровать сделки по нему.

4️⃣ Включаем робота во Входящих лидах и остальных случаях, и сохраняем. Теперь, если клиент напишет сообщение со словом "Забронировать", робот создаст сделку с нужным тегом.

Готово! Если что, вот базовая инструкция по созданию роботов, а в ней — несколько примеров →

#Cookbook_OkoCRM

Тут такоооое произошло 👀

Расскажем, когда этот пост наберёт 20 🔥

🤖 Встречайте ИИ-агентов в OkoCRM

В OkoCRM появилась фича, с которой фраза «не ответили вовремя» становится байкой из прошлого.

ИИ-агенты в OkoCRM — это цифровые сотрудники, которые закрывают до 78% диалогов с клиентами без участия человека:

🔘отвечают клиентам 24/7
🔘общаются в нужной тональности
🔘учатся на вашей документации
🔘создают сделки, документы и счета в паре с роботами
🔘зовут менеджера, когда это реально нужно

и делают всё это прямо в CRM

Настройка без боли: задали роль, инструкции, загрузили базу знаний — и агент уже в работе. А если хочется быстрее и правильно — внутри есть ИИ-помощник, который подскажет, как настроить агента под ваш бизнес.

🆓Бонус: 50 запросов бесплатно в каждой системе — чтобы всё потестить на живых диалогах.

Пользуйтесь 👌

🤖Как запустить ИИ-агента в OkoCRM за 2 минуты

Уже создали себе первого цифрового сотрудника в OkoCRM? На самом деле это проще, чем кажется:

1️⃣Добавляем нового ИИ-агента и даём ему имя

2️⃣Описываем его роль: кто он — менеджер, специалист саппорт или консультант

3️⃣Описываем задачу и даём понятные инструкции — тональность, границы поведения и иные детали

4️⃣ Загружаем инструкции и базу знаний для обучения

5️⃣ Включаем агента в "Роботах" и всё, ИИ общается вместо менеджеров во всех ваших каналах 🤖

В этом видео мы коротко показываем процесс настройки робота, а чтобы вы сами могли разобраться — в Базе знаний появилась отдельная инструкция⤵️

🔜Инструкция по настройке ИИ-агентов🔙

Пользуйтесь 👌

❌ ИИ-агент отвечает клиентам не то? Начните с Базы знаний

Давайте честно: ИИ не думает сам по себе и не знает, как устроен ваш бизнес. Он отвечает клиентам ровно тем, чему вы его научили. И если он пишет явно не то — почти всегда причина одна: пустая или слабая База знаний.

Мы собрали короткую памятку о том, как правильно формировать Базу знаний для ИИ-агента:

🔘что в неё класть
🔘как объяснять процессы
🔘где чаще всего возникают пробелы
🔘и почему это вообще непрерывный процесс

Это универсальный чек-лист, который подойдёт почти любому бизнесу. Сохраняйте и настраивайте ИИ-агентов в 👌

🔜СКАЧАТЬ ПАМЯТКУ🔙

💸Выручка растёт из-за среднего чека и конверсии, а не потока лидов

Совместно с «Телфин» и Unisender провели большое исследование коммуникаций и их влияние на воронки продаж за последние 3 года. Наша часть — про воронки, а коллеги сосредоточились на влиянии:

🔘email-рассылок — подробнее в канале Unisender 🙂

🔘телефонных звонков — подробнее в канале «Телфин» 🧡

Какие выводы мы сделали:

1️⃣Лидогенерация — больше не главная цель. Раньше показатели росли, в первую очередь, из-за увеличения потока лидов. Сегодня же бизнес смещает фокус с количества лидов на качество работы с ними.

2️⃣Средний чек растёт системно. За 3 года он вырос почти во всех сегментах рынка.

3️⃣Доминирующий фактор роста выручки — работа с конверсиями. В 2025-2026 гг. бизнес сосредоточился на улучшении коммуникации с клиентами, повышении уровня сервиса, удержании и сохранении клиентской базы.

➡️ Отдельные выводы — в материале Ведомостей
➡️ Полный текст исследования — в материале Sostav