Техническое задание: Разработка AI-агентов для сети фитнес-клубов

Контекст проекта

Заказчик управляет сетью фитнес-клубов, которая включает:

  • 3 клуба эконом-сегмента (обычные)
  • 2 клуба бизнес-класса
  • 1 премиум-клуб

Существующая система продаж испытывает большую нагрузку на этапе первичной обработки входящего потока лидов. Холодный обзвон справляется, но первичная обработка требует значительных человеческих ресурсов, а потери заявок достигают среднерыночных значений.

Цель

Внедрить интеллектуальных AI-агентов для автоматизации следующих процессов отдела продаж:

  • Мгновенный первичный контакт с поступающими лидами первыми каналами связи
  • Автоматическая квалификация потенциальных клиентов по заданным характеристикам (доход, интерес к продукту, ГИС-локация)
  • Группировка лидов по сегменту (эконом, бизнес, премиум) для верного распределения
  • Автозапись клиента на пробное визит / предварительную экскурсию в удобное время

Сценарий работы AI-агентов

  1. Канал входя: чат на сайте, мессенджеры, форма бронирования.
  2. AI-агент здоровается, представляет клуб, задаёт необходимые квалификационные вопросы.
  3. Выявление готовности платить, основная цель визита, возможный кросс-продаж (доп. услуги, ПТ).
  4. Автоматическое раскрытие преимуществ каждого клуба и соответствие сегменту.
  5. Для проходящих квалификацию - автоматически формируется карточка клиента в CRM с тегом сегмента и датой записи.
  6. PH-agent подменяет пропавший вызов или поддерживает диалог в течение всего процесса.

Требования к решениям / Архитектура

  • В основе предлагается используется машинное обучение на размеченных исторических диалогах менеджеров, предобученные NLP модели на русском языке.
  • Генерировать ответ с учётом тональности бренда премиума.
  • По каждому сегменту разрозненные лиды сводятся в один аккаунт в т-х каналах, к которому привязан ордер клиента.
  • Предусмотреть альтернативы записей E2 конспекту не удалять при ответ.

Примерный объем и бюджет

Коммерческое предложение должно содержать ключевые особенности архитектуры - верхнеуровневый компонент решения.
Договоренность расчёта была сделана прозрачно (L и B # недочет).