Как AI-консультант на 21% увеличил конверсию ночных диалогов в чате открытых линий Битрикс24

На сайте каталога проектов домов Domamo был установлен стандартный виджет Открытых линий Битрикс24, совмещающий в себе возможности для общения с клиентами через разные каналы коммуникации: мессенджеры, соцсети, онлайн-чат и другие.

Domamo — федеральный проект, его аудитория растянута от Владивостока до Калининграда, поэтому обращения поступают фактически 24 / 7 и усиливаются в длинные праздничные выходные. При этом цикл сделки длинный: покупатель возвращается на сайт в среднем до восьми раз, и большинство сделок происходит только после общения с грамотным техническим специалистом.

Конечно, подобному бизнесу невыгодно держать круглосуточный штат экспертов, а классический скриптовый чат‑бот не может отвечать корректно.

В итоге, ключевой задачей стало обеспечить для Domamo мгновенную экспертную поддержку без кратного роста затрат на персонал.

Мы решили усовершенствовать чат с помощью интеллектуального ассистента, построенного на технологии Retrieval‑Augmented Generation (RAG). ИИ-помощник от Bquadro — это no-code решение, его может установить любой современный интернет-пользователь. В данном случае мы интегрировали его с Битрикс24. 

Выглядит начало разговора примерно так: на сообщение пользователя сначала появляется стандартная форма для ввода контактов, а сразу следом за ней пишет свое приветствие ИИ-ассистент.

Если оператор (человек) на связи, то он может продолжить разговор в этом же чате.

Пока мы не смонтировали гифку для этого кейса, вы можете посмотреть, как это работает, "прямо на бою" - то есть на сайте domamo.ru.

1. Bitrix24 (on‑premise)

Компоненты: локальное приложение‑модуль Bquadro Assistant Connector.

Роль: принимает сообщения из открытых линий, перенаправляет их в сервис Bquadro Assistant, возвращает ответы, фиксирует лиды и статусы в CRM.

2. Сервис Bquadro Assistant (SaaS)

Компоненты: веб‑интерфейс конструктора, автозагрузка данных, менеджер инструкций, монитор диалогов, интеграция с Telegram.

Роль: центр управления ассистентом и RAG‑пайплайном. Позволяет без кода создавать ассистента на проприетарной модели, видеть диалоги в реальном времени и задавать бизнес‑триггеры.

3. Векторное хранилище (RAG‑слой)

Компоненты: авто‑ETL: PDF, DOCX, XLSX, CSV, HTML → эмбеддинги + метаданные.

Роль: контекстный поиск ≤ 0,7 с по 11 000+ проектам и сопроводительным документам.

4. Генеративный движок

Компоненты: промпт‑оркестратор + проприетарная модель.

Роль: генерация экспертного ответа строго в рамках контекста, возвращённого RAG.

5. Каналы общения

Компоненты: открытые линии Bitrix24 (чат сайта, Telegram, WhatsApp, VK и др.).

Роль: многоканальное взаимодействие: клиент пишет там, где удобно, бот отвечает единообразно.

По результатам первых тестов мы получили 7420 диалогов (41 % от всех обращений), из них 1870 ночных диалогов (22:00‑08:00). Среднее время ответа составило 3,1 сек. В 32 % ночных диалогов получены контакты. А в 11 % диалогов потребовалось обращение к оператору. Средняя оценка удовлетворенности клиентов: 4,4 из 5

Типовые сценарии для тестов:

—  Подбор материалов: «Какой утеплитель лучше подобрать вместо минваты в проекте DM‑143‑S?»

—  Технология строительства: «Можно ли построить этот дом на свайном фундаменте в Крыму?»

—  Коммерческое предложение: бот убеждает оставить телефон или e‑mail и отправляет КП.

Результаты в цифрах:

+21 % рост конверсии ночных лидов.

-38 % снижение CPA (Cost Per Action — стоимость целевого действия).

+18 п.п. прирост NPS (Net Promoter Score — индекс потребительской лояльности).

68 % ночных диалогов полностью закрывает бот.

Клиенты подчёркивают «человечность» и глубокий уровень экспертизы.

В планах на дальнейшее развитие сервиса мы заложили:

— голосовой канал (Speech‑to‑Text) для горячей линии;

— персонализированные рекомендации проектов на основе истории кликов;

— автоматическую генерацию коммерческих предложений (PDF) «в один клик».