Как нейросети помогают продавать декор для заборов: опыт интеграции ИИ для ZKING.

Это отличный пример того, как традиционный производственный бизнес внедряет Digital-инструменты для кратного роста конверсии. Кейс с компанией ZKING показывает, что ИИ — это не только для «хайпа», но и для решения конкретных задач отдела продаж.

Когда у компании 180+ точек продаж от Краснодара до Владивостока, стандартные методы работы с клиентами требуют автоматизации. В этом кейсе мы расскажем, как внедрили нейросетевую примерку в воронку продаж

Заказчик: ZKING

ZKING — это не просто производство, это экосистема в сфере декоративных элементов для заборов:

Мощность: Более 1 000 000 единиц продукции ежегодно.

Охват: 50 дилерских центров и более 180 точек продаж.

География: Вся Россия (от Краснодара до Владивостока), а также рынки Казахстана и Беларуси.

Для компании такого масштаба критически важно дать клиенту инструмент, который работает одинаково эффективно и в офисе дилера, и дома у конечного потребителя.

В нише производства декоративных элементов для заборов визуализация — это 80% успеха сделки. Клиенту сложно представить, как премиальный колпак будет смотреться на его кирпичном или бетонном столбе. Вместе с компанией ZKING мы решили эту проблему с помощью нейросетей.

Основная цель — встроить в путь клиента (CJM) инструмент, который снимет страх «а вдруг не подойтет?» еще до визита замерщика.

Что мы разработали:

Lead-magnet бот: Клиент проходит быструю регистрацию с подтверждением номера телефона.

Виртуальная примерка: Пользователь выбирает модель из каталога, загружает фото своего забора, и ИИ «надевает» изделие на столб.

CRM-автоматизация: Данные о примерке (какую модель выбрал клиент и его контакты) мгновенно улетают в чат менеджерам.

Мы столкнулись с проблемой: нейросети отлично создают новые изображения, но плохо справляются с точным монтажом элементов в фото заказчика из-за «разношерстных» фото пользователей. Мы протестировали два пути: дорогостоящую систему с сегментацией и масками и более гибкую интеграцию с готовой нейросетью. Несмотря на то что первый вариант давал чуть более чистую картинку, его содержание обходилось в $1000 ежемесячно. Чтобы не обременять заказчика лишними расходами на этапе подтверждения гипотезы, мы выбрали стабильную платную нейросеть и детально прописав алгоритмы взаимодействия (промпты),  получили инструмент, который дает клиенту четкое представление о продукте, сохраняя при этом экономическую эффективность проекта. 

На этом этапе мы создали «двигатель» всей системы, объединив сложную ИИ-логику с бизнес-процессами компании. Мы реализовали серверную часть (backend) и менеджерский чат, куда мгновенно улетают данные о лидах.

Особое внимание уделили разработке онбординга. Поскольку для работы нейросети важны ракурс и качество фото, мы внедрили систему пошаговых инструкций и визуальных подсказок. Это сделало взаимодействие с ботом максимально интуитивным: пользователь с первых секунд понимает, как сделать правильный снимок и получить качественную примерку. Грамотный онбординг позволил снизить процент «отвалов» на этапе загрузки фото и превратил сложный технический процесс в простую и удобную воронку продаж.

Разработка нейросетевых решений для реального сектора — это всегда работа с ограничениями.

Качество исходников: Результат напрямую зависит от ракурса и освещения фото пользователя.

Ожидания vs Реальность: Мы открыто говорим клиентам, что нейронка дает «общее представление». Это не архитектурная визуализация за 50 000 рублей, а быстрый инструмент, позволяющий за 10 секунд оценить эстетику и сочетание цветов.

Несмотря на эти нюансы, инструмент справляется с главной задачей — дает визуальный импульс к покупке.

Бизнес-результат: Работа с «отказниками»

Главная фишка бота — он «подсвечивает» тех, кто сомневается. Если клиент сделал примерку, но не нажал «Заказать», менеджер видит это в системе. Теперь у отдела продаж есть повод для звонка: «Видели, вы примеряли колпак "Пирамида", подсказать вам по стоимости и срокам?».

Мы позиционируем инструмент как «быструю примерку для общего представления», что позволяет клиенту определиться со стилем и цветом за секунды, не заменяя финальный замер, но ускоряя принятие решения. 

Итог: Гипотеза подтверждена, база лидов растет, а компания уже планирует расширять линейку продукции в боте.