Рынок жилой недвижимости характеризуется высокой конкуренцией и обилием предложений. Потенциальный покупатель, выбирая квартиру, изучает множество вариантов и ожидает от застройщика не просто ответа, а оперативной и релевантной информации для принятия решения. Скорость и качество первого контакта становятся критически важными факторами в борьбе за внимание клиента.

Даже стандартная рабочая неделя в отделе продаж иллюстрирует эту сложность. Представьте утро понедельника: необходимо обработать накопившиеся за выходные заявки из разных каналов (сайт, агрегаторы, звонки), одновременно управляя текущими сделками, показами и решением вопросов по ипотеке. Менеджер, находясь в режиме многозадачности, обрабатывает запросы последовательно. Заявка от Ивана, поступившая вечером в воскресенье, может попасть в обработку не сразу, а с некоторой задержкой.

Что это означает на практике? Если полноценный ответ или квалификация лида происходит не в течение первых минут или часа, а позже, возникает операционный риск. Даже при наличии дежурных менеджеров в выходные, пиковые нагрузки или параллельные задачи (например, показы) могут привести к задержкам в глубокой обработке каждого нового обращения. В это время потенциальный клиент, не получив оперативно нужную информацию или ответы на первичные вопросы, с высокой вероятностью продолжит поиск и начнет диалог с другим застройщиком, чьи процессы окажутся более быстрыми. Цена такой задержки — не просто упущенный контакт, а снижение общей конверсии воронки продаж.

Эта операционная проблема характерна для многих девелоперов. Отделы продаж сталкиваются с необходимостью обрабатывать постоянно растущий поток обращений из различных источников 24/7. Значительная часть рабочего времени квалифицированных менеджеров, чья основная задача — доведение клиента до сделки, уходит на стандартную первичную обработку: обзвон, выяснение базовых потребностей («Какой тип квартиры?», «Предполагаемый бюджет?», «Планируется ли ипотека?») и фильтрацию нецелевых запросов. Это не только увеличивает время первого контакта, но и является не самым эффективным использованием дорогостоящего ресурса — времени опытного продавца.

Даже при наличии дежурных менеджеров в выходные, операционная эффективность первого контакта остается узким местом. Представим Анну и Дмитрия: в пятницу вечером они оставили заявку на сайте, заинтересовавшись конкретным ЖК. В субботу с ними связался менеджер, но, возможно, был занят другими показами или звонками и смог лишь кратко зафиксировать интерес, пообещав вернуться с деталями позже. Или же потратил время на стандартные квалификационные вопросы, которые мог бы предварительно собрать автоматизированный ассистент. За эти несколько часов или даже за время стандартного квалификационного диалога, конкурирующий застройщик, чей AI-агент мгновенно обработал аналогичный запрос в мессенджере, уже предоставил первичную информацию, ответил на частые вопросы и, возможно, даже предложил запись на просмотр. К моменту, когда менеджер «Нового Квартала» был готов к полноценному диалогу с конкретикой, фокус внимания Анны и Дмитрия мог сместиться к более оперативному конкуренту. Задержка в предоставлении релевантной информации или квалификации на высококонкурентном рынке снижает конверсию на следующих этапах воронки.

Анализ операционных данных и обратной связи от отдела продаж выявил ключевые точки для оптимизации. В частности, задержки в обработке лидов, особенно в периоды пиковой нагрузки или вне стандартных рабочих часов, коррелировали с упущенными возможностями. Стало очевидно, что масштабирование текущей модели за счет увеличения штата менеджеров имело свои экономические и операционные ограничения. Требовалось технологическое решение, способное обеспечить гарантированную скорость реакции и стандартизировать первичную обработку обращений в режиме 24/7.

При обсуждении вариантов РОП представил расчеты: найм дополнительных 3−4 менеджеров для круглосуточного покрытия и снижения нагрузки требовал значительных инвестиций в ФОТ, оборудование рабочих мест, обучение и контроль. С учетом текучести кадров и сложности поиска действительно квалифицированных специалистов, окупаемость такого подхода была под вопросом. В то же время, стоимость подписки на AI-платформу и затраты на ее внедрение и интеграцию, даже с учетом необходимости дообучения, выглядели более прогнозируемыми и потенциально более эффективными в долгосрочной перспективе. Ключевым аргументом стала возможность масштабирования AI-решения при увеличении потока лидов без пропорционального роста затрат.

На основе полученных данных сценарии и логика AI несколько раз корректировались для повышения эффективности. Масштабирование решения на все ЖК и каналы произошло только после подтверждения стабильности и результативности пилотного этапа.

Первые дни пилота не были идеальными. AI иногда неправильно интерпретировал сложные или сленговые фразы клиентов, путал похожие названия улиц при обсуждении локации или не мог корректно обработать запрос на нестандартную планировку. Каждый такой случай фиксировался, анализировался совместно с командой клиента, и вносились корректировки в сценарии или базу знаний. Например, после нескольких ошибок с распознаванием запросов по ипотеке с господдержкой, мы добавили в AI специальные блоки с уточняющими вопросами по этой теме. Этот итеративный процесс «проб и ошибок» был абсолютно необходим для доведения системы до нужного уровня качества.

Процесс дообучения был выстроен следующим образом: еженедельно ответственный сотрудник со стороны клиента (аналитик отдела продаж) просматривал логи диалогов, отмеченных менеджерами как «неудачные», а также выборку случайных диалогов. Выявленные ошибки или пробелы в знаниях обсуждались с РОПом и нашей командой. Если требовалось добавить новый типовой вопрос-ответ, это делалось через интерфейс платформы. Если же нужна была корректировка логики сценария, это требовало более глубокого вмешательства разработчиков. Такой регулярный цикл обратной связи и обновлений позволил системе постоянно адаптироваться к меняющимся запросам клиентов и новым акциям застройщика.