

Автоматизируйте поддержку клиентов с помощью чат-бота.
Отвечает 24/7, разгружает операторов и помогает сократить время отклика. Ваши клиенты получают быстрые и точные ответы, а бизнес – довольных пользователей и экономию ресурсов.
Сложная навигация по сайту, много времени на поиск информации
Неэффективный поиск на сайте
Обезличенный подход
Отсутствие поддержки в нерабочее время
Основные ожидания пользователей по поводу использования чат-ботов связаны с тем, чтобы получать быстрые и точные ответы на возникающие вопросы. Также многие пользователи рассматривают чат-боты как способ быстро и удобно купить продукт после консультации.
56%
до 70%
до 80%
~30%
Кастомный чат-бот
Чат-боты для техподдержки пользователей, в мессенджерах Telegram, Viber, Whatsapp и социальных сетях Vkontakte, Facebook, а также виджеты для сайта
Коробочный чат-бот
Чат-бот для техподдержки пользователей на платформе JAICP, которая позволяет управлять логикой и контентом в удобном редакторе с функцией перетаскивания элементов (drag-and-drop)
Сценарный чат-бот
Подходит для типовых процессов с фиксированной логикой и заранее определенными сценариями общения.
ИИ-ассистент на базе LLM
Использует технологии искусственного интеллекта и большие языковые модели для обработки обращений в свободной форме.
Чат-бот и ИИ-ассистент помогают автоматизировать поддержку клиентов, сократить нагрузку на сотрудников и ускорить обработку обращений в цифровых каналах.
Решение может работать как сценарный чат-бот, AI-ассистент на базе LLM или мультиагентная система поддержки в зависимости от задач бизнеса и сложности обращений.
С помощью платформы можно автоматизировать:
Подключаем решение к CRM, базе знаний, сайту, мессенджерам и внутренним сервисам компании.
Бот автоматически получает данные по заказам, обращениям и клиентам, синхронизирует информацию между системами и упрощает обработку запросов.

Виджет на сайте
Мессенджеры и социальные сети
Колонка и другие умные устройства
Модуль администратора:
Аналитический модуль:
Service Desk модуль
Маркетинговый модуль
Анализ обращений и базы знаний
Изучаем, с какими вопросами чаще всего обращаются клиенты, какие каналы поддержки используются и какие процессы занимают больше всего времени у сотрудников. Дополнительно анализируем базу знаний, внутренние инструкции, CRM и другие источники данных, которые могут использоваться ИИ-ассистентом при подготовке ответов.
Результат: понимаем, какие процессы стоит автоматизировать в первую очередь и какие данные нужны для качественной работы ИИ-системы поддержки.
Проектирование логики ИИ-ассистента
Проектируем архитектуру решения: сценарии обработки обращений, маршрутизацию запросов, правила передачи диалогов сотрудникам и взаимодействие между ИИ-агентами. Продумываем логику поиска информации в базе знаний, обработку сложных запросов и работу с разными типами обращений.
Результат: готовая логика работы чат-бота и ИИ-ассистента, которая ускоряет обработку запросов и снижает нагрузку на поддержку.
Разработка и интеграции
Разрабатываем чат-бота и подключаем его к CRM, help desk-системам, корпоративной базе знаний, сайту, мессенджерам и внутренним сервисам компании. При необходимости внедряем LLM-модели, RAG-механики и AI-агентов для работы со сложными обращениями и генерации ответов на основе корпоративных данных.
Результат: единая ИИ-платформа поддержки клиентов с быстрым доступом к информации по заказам, обращениям и внутренним данным компании.
Тестирование качества ответов ИИ
Проверяем качество работы чат-бота и ИИ-ассистента на разных типах обращений: консультации, технические вопросы, жалобы, нестандартные запросы и передача диалогов специалистам. Оцениваем корректность ответов, скорость работы, устойчивость сценариев и качество поиска информации.
Результат: система поддержки стабильно обрабатывает обращения клиентов и готова к запуску в рабочих каналах.
Запуск и обучение
Запускаем решение на сайте, в мессенджерах и других каналах коммуникации. Анализируем первые диалоги, дообучаем систему на реальных обращениях, корректируем сценарии и улучшаем качество ответов.
Результат: ИИ-ассистент начинает полноценно обрабатывать обращения клиентов, автоматизирует поддержку и помогает команде быстрее отвечать пользователям.
Поддержка и развитие ИИ-системы
Отслеживаем эффективность решения: скорость обработки обращений, качество ответов, нагрузку на сотрудников и уровень автоматизации поддержки. Регулярно обновляем базу знаний, расширяем функциональность и добавляем новые AI-сценарии под задачи бизнеса.
Результат: чат-бот и ИИ-ассистент остаются актуальными, масштабируются вместе с бизнесом и повышают качество клиентского сервиса.
от 500 000 руб.
от 15 дней
Уже через 15 дней вы получите работающего помощника, который отвечает клиентам круглосуточно. Для сложных проектов с интеграциями и ИИ срок увеличится – от 3 недель.
Чат-бот поддержки моментально отвечает на вопросы, сообщает статус заказа, помогает оформить возврат или заявку. Клиенты получают быстрые решения без очередей и ожидания оператора.
Бот берёт на себя до 80% рутинных запросов, разгружая команду. Операторы освобождаются для сложных и ценных обращений — уровень сервиса растёт, а нагрузка падает.
В таких случаях бот переводит диалог живому оператору вместе с историей общения. Клиент получает помощь, не объясняя всё заново.
Нет. Мы можем подключить ИИ, чтобы бот понимал естественные запросы и отвечал более гибко и персонализированно.
Да! Бот интегрируется с CRM, базами знаний, мессенджерами, платёжными сервисами — и работает как часть единого клиентского процесса.
Везде, где важна поддержка: электронная коммерция (e‑commerce), банки, страхование, телеком, образование, медицина. Наши проекты показывают, что боты сокращают время ответа в 5–10 раз и повышают удовлетворённость клиентов.
Чат-бот можно разместить в облаке или на внутренней инфраструктуре компании. Поддерживается разграничение прав доступа, защита клиентских данных и интеграция с внутренними системами бизнеса в соответствии с требованиями безопасности.
Если запрос клиента требует участия специалиста, чат-бот автоматически передает диалог сотруднику. При этом сохраняется вся история переписки, поэтому клиенту не нужно повторно объяснять свой вопрос, а оператор сразу видит контекст обращения.