Перейти к содержимому
AI-CRM для сети химчисток
CleanCo · 2025Voice AI · OpenAI · PostgreSQL · Twilio

AI-CRMдлясетихимчисток

CRM, которая сама звонит клиентам, напоминает, кросс-продаёт и закрывает заявки. Было — 3 оператора. Стало — один и агент.

Задача

CleanCo — сеть химчисток из 60 точек. Клиент приносит пальто — и исчезает на полгода. Мы собрали AI-CRM: голосовой агент звонит, мессенджер напоминает, модель прогнозирует отток. Повторные заказы выросли на 42%.

Контекст

Масштаб

60 точек, 120 000 клиентов в базе. 3 оператора колл-центра физически не справляются.

Боль

Клиент приходит раз и пропадает. Без напоминаний — нулевой LTV после первого чека.

Цель

Поднять повторные заказы на 30%+ без найма операторов. Сохранить человеческий тон.

Что сделали

Как это собрали

01

База клиентов

Собрали единый профиль: история заказов, канал связи, предпочтения, прогноз оттока.

02

Голосовой агент

Звонит, здоровается по имени, говорит о сезонной услуге. Человек не понимает, что это AI.

03

Мессенджеры

Напоминания и акции — в канал, который клиент сам выбрал. Не спам, а сервис.

04

Прогноз оттока

Модель отмечает «тающих» клиентов — им звонок уходит первым.

Путь клиента

От первого заказа — к постоянному. Агент ведёт за руку, оператор подключается только на сложном.

01Профиль клиента — история и прогноз оттока
02Звонок агента — скрипт подстраивается в моменте
03Дашборд управляющего — доля повторных заказов
Результат

Что получилось

+42%

повторных заказов

−67%

нагрузки на операторов

60

точек под одной системой

4 нед

до запуска

«Клиенты пишут в отзывах: «спасибо, что напомнили». Они не понимают, что это звонил AI.»

Алексей Крылов

CEO, CleanCo

Команда проекта
IG

Igor Golikov

Lead

VK

Vitaly Kust

Tech

YK

Yuka Kust

ML

Следующий кейс

Компьютерное зрение для футбола

Одна камера над полем — и игрок получает карту передач, пробегов, давлений. Тренер — отчёт по матчу за 10 минут после финального свистка.

Компьютерное зрение для футбола