Кейсы "ALIOT"

Рекомендация пришла. Что дальше видит партнер?

Life Retreat, ретритный центр в Эквадоре, уже получал клиентов по рекомендациям. Решение о поездке могло занимать месяцы. Нужна была связь рекомендателя с работой отдела продаж.

В проекте 2024 года ALIOT перевел условия программы в настройки, связал партнерский кабинет с amoCRM и обучил сотрудников. Команде передали запись обучения и рабочую карту.

На тестовой заявке проверили: в CRM виден рекомендатель, в кабинете партнера отражается согласованный статус.

Внутри кейса реальные экраны, решения по правилам программы и полный видеоотзыв клиента. Можно увидеть, из чего состоит такая система и что остается у команды после внедрения.

Посмотреть, как это устроено → https://aliot.tech/case-life-retreat

📈 В 2-3 раза больше квалифицированных лидов с Avito

«Арт-Комфорт» строит деревянные дома и бани под ключ. После ухода квалификатора собственник сам разбирал входящие заявки параллельно с управлением компанией.
Ответ занимал несколько часов, иногда сутки или полтора. На переписку уходило 2-3 часа в день, а часть клиентов успевала выбрать другого подрядчика.

Слабое место было не в Avito. Входящая заявка ждала ответа, диалог растягивался и обрывался до консультации.

ALIOT внедрил ИИ-агента «Мария». Он отвечает меньше чем за 15 секунд, задает вопросы по запросу клиента, работает на базе из 60+ фрагментов знаний, создает лид в amoCRM и передает теплое обращение человеку.

Результат:
- теплые обращения с Avito: с 1-2 в неделю до стабильных 3-4 в день
- время первого ответа: меньше 15 секунд
- 83 лида автоматически созданы в amoCRM
- 203 диалога и 3745 сообщений обработаны агентом
- у собственника освободилось 2-3 часа в день

Клиент оценил проект на 10/10. Avito перестал быть медленной перепиской и начал стабильно давать теплые заявки, а собственник вернулся к управлению компанией вместо постоянного разбора чатов.

Если у вас входящие заявки ждут ответа, могу разобрать маршрут от первого сообщения до передачи менеджеру и показать, где теряются время и деньги.

Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с цифрами, отзывом и механикой внедрения:
https://aliot.tech/cases/art-komfort-ai-agent-avito

💧 +5 млн ₽ к выручке за 4 месяца

ПВВК продает премиальные системы очистки воды. До 160 входящих обращений в день: цена, характеристики, доставка, монтаж и сложные вопросы о технологии.

Семь менеджеров тратили по 1-2 часа в день на повторяющиеся диалоги. Теплые клиенты ждали, пока отдел продаж разбирал общий поток.

Проблема была не в количестве заявок. Менеджеры занимались первичной квалификацией вместо продаж.

ALIOT внедрил ИИ-Квалификатор. Он отвечает меньше чем за минуту, консультирует по продукту, отделяет готовых к покупке клиентов, создает лид в amoCRM и передает менеджеру весь контекст разговора.

Результат:
- прирост выручки: +5 000 000 ₽ за 4 месяца
- конверсия холодной базы: с 3,5% до стабильных 4-5%
- время первого ответа: с 10-20 минут до менее чем 1 минуты
- ROI проекта: 5455% при инвестиции 90 000 ₽, окупаемость 6 дней
- 1000 диалогов и 15 266 сообщений обработаны с 21.06.2025 по 10.11.2025

Нагрузка на отдел продаж снизилась на 20-30%. Клиент оценил проект на 10/10 и готов лично рекомендовать ALIOT.

Если ваш отдел продаж тратит часы на одинаковые вопросы, могу разобрать маршрут от первого обращения до передачи менеджеру и показать, где теряются время и деньги.

Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с расчетом ROI, отзывом и механикой внедрения:
https://aliot.tech/case-pvvk-ai-agent

🎓 +1,45 млн ₽ оплаченных заказов за 2 месяца

DocStarClub продает программы онлайн-образования для врачей и медицинских специалистов. Трафик на сайте был, но посетителю некому было сразу объяснить, какой курс подойдет, какие нужны документы, сколько стоит обучение и что делать дальше.

Ответ мог занять несколько часов. Часть людей уходила, не оставив контакт.

Проблема была не в трафике. Разрыв возникал между вопросом посетителя и передачей заявки в продажи.

ALIOT внедрил ИИ-Квалификатор на сайт. Он отвечает за 15 секунд, консультирует по программам, уточняет запрос, собирает контакт и создает заявку или заказ в GetCourse. Команда получает уведомление в Telegram.

Результат за период с 3 марта по 15 мая 2025 года:
- 1 451 340 ₽ оплаченных заказов через ИИ-ассистента
- ROI проекта: 2402%, окупаемость 1,2 дня
- время ответа: с 6 часов до 15 секунд
- 970 диалогов и 134 собранных контакта
- 49 оплаченных заказов, конверсия из диалога в оплату 5,05%

Существующий трафик начал превращаться в подготовленные заявки и оплаты. Отдел продаж получил контакт и контекст разговора вместо холодного старта.

Если у вашей онлайн-школы есть трафик, но посетители уходят без консультации, могу разобрать маршрут от первого вопроса до заявки и показать, где теряются время и деньги.

Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с расчетом ROI, воронкой и отзывом клиента:
https://aliot.tech/case-docstarclub-ai-agent

🛏 792 диалога в рабочем контуре ИИ-продавца

«База Сна» продает ортопедический комплекс для сна и восстановления. Это консультационная покупка: человеку нужно понять комплектацию, цену, доставку, оплату и подходит ли ему продукт.
Обращения приходили из WhatsApp и Instagram вечером, ночью, в выходные и после публикаций у блогеров. Менеджер не всегда мог ответить в первые минуты.

Бизнес уже платил за входящий интерес, но первый ответ зависел от ручной реакции команды.

ALIOT поставил перед менеджером первый слой продаж. ИИ-Квалификатор отвечает на типовые вопросы, уточняет запрос, фиксирует лид в Bitrix24, доводит подходящий диалог до ссылки на оплату и передает сложный случай человеку.

Результат по данным рабочего контура:
- 792 диалога и 6 799 сообщений
- 624 выполненные функции и 522 завершенных сценария
- 139 передач диалога менеджеру
- 45 сохранений лида в Bitrix24
- 22 диалога доведены до этапа отправки ссылки на оплату

Входящие перестали зависеть только от рабочего графика менеджера. Типовую первую линию взял на себя ИИ-продавец, а сложная и нестандартная продажа осталась человеку.

Если у вас заявки приходят в нерабочее время или теряются после рекламы, могу разобрать маршрут от первого сообщения до оплаты и передачи менеджеру.

Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с архитектурой, цифрами и отзывом клиента:
https://aliot.tech/case-sleepbase-ai-agent

⚡ Первый ответ за ~10 секунд вместо часов ожидания

MediaLED продает и сдает в аренду профессиональное LED-оборудование, занимается монтажом и производством контента. Компания росла через сайт, Avito и Telegram, а поток входящих обращений уже обгонял ручную обработку.

Ответ занимал несколько часов, иногда половину дня. Ночные и ранние заявки ждали начала рабочего дня, а менеджеры тратили время на одинаковые первичные вопросы.

Проблема была в моменте между входящим обращением и включением менеджера. Горячий лид успевал остыть до первого ответа.

ALIOT внедрил ИИ-ассистента «Лидоруб». Он принимает обращения 24/7, задает первичные вопросы, собирает имя, телефон и email, а затем создает квалифицированный лид в Bitrix24. Менеджер подключается уже с контекстом разговора.

Результат:
- первый ответ - около 10 секунд вместо нескольких часов или половины дня
- обработка заявок - 24/7
- 100% заявок сохранялись и доходили до CRM в контуре зафиксированного кейса
- рабочий инструмент собрали за 2 недели
- инвестиции во внедрение - 70 000 ₽

Клиент оценил результат как «супер-ок». Первичная обработка перестала зависеть от человека в моменте, а менеджеры получили подготовленные обращения вместо холодного старта.

Если ваши заявки остывают до ответа менеджера, могу разобрать маршрут от первого сообщения до CRM и показать, где скорость влияет на деньги.

Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с механикой внедрения и отзывом клиента:
https://aliot.tech/case-medialed

📚 База знаний стала активом компании

«МишаЭкспо» росла, команда менялась, а знания оставались в чатах, файлах и памяти отдельных сотрудников.
Из-за этого повторялись ошибки, новичкам приходилось заново объяснять процессы, а важный контекст мог уйти вместе с человеком.

Проблема была не в отсутствии документов. У компании не было единого рабочего контура, где знания связаны с реальными процессами.

ALIOT внедрил базу знаний под ключ: разработал структуру под процессы компании, перенес разрозненные материалы, зафиксировал встречи и решения, обучил команду и сопровождал запуск.

Что изменилось:
- регламенты, инструкции, протоколы и обучение собраны в одном пространстве
- знания перестали зависеть только от памяти отдельных сотрудников
- адаптация новых людей стала понятнее и повторяемее
- команда научилась самостоятельно создавать и обновлять материалы
- руководитель получил аналитику использования базы и основу для корпоративного университета

Результат проекта - знания стали управляемым активом, который остается в компании и помогает ей расти.

Если знания уже мешают росту, могу разобрать структуру и показать, с какого контура начать базу.
Написать: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA

Полный кейс с архитектурой базы, этапами внедрения и отзывом клиента:
https://aliot.tech/case-mishaexpo-knowledge-base

🚀 Кейсы ALIOT: результат, механизм, доказательства

Этот канал - база внедрений ALIOT в малом и среднем бизнесе.

В каждом кейсе показываем:

- что происходило до внедрения и где терялись деньги или время
- что ALIOT собрал, настроил и подключил
- как изменился маршрут обращения: первый ответ -> квалификация -> передача человеку
- что изменилось в цифрах и чем это подтверждено

Уже подтверждено в кейсах:

- ПВВК: +5 млн ₽ за 4 месяца, ROI 5455%, окупаемость 6 дней
- DocStarClub: +1,45 млн ₽ за 2 месяца, ответ с 6 часов до 15 секунд
- «Арт-Комфорт»: теплые обращения с Avito выросли с 1-2 в неделю до 3-4 в день

Это результаты конкретных проектов. Не обещание одинаковой цифры для каждого бизнеса.

Сейчас главный фокус ALIOT - ИИ-Квалификатор. Он отвечает на входящие обращения, уточняет запрос и передает контекст менеджеру. Отдел продаж возвращается к работе с теплыми клиентами.

Новые публикации выходят как короткие трейлеры: обложка с результатом, суть проекта, ключевые цифры и ссылка на полный разбор.

Если часть обращений долго ждет ответа, а менеджеры тратят время на одинаковые вопросы, напишите мне. Посмотрим маршрут и поймем, есть ли смысл подключать ИИ.

👉 Дмитрий Сиирин: https://max.ru/u/f9LHodD0cOI8WiS2qAslBmBBZ7EHPtQdPPpXl7fXCmMiMXRjRel82IhfgyA