Авилов Алексей Дмитриевич

Проблема компании: Юридическая компания получала клиентов в основном по рекомендациям, а рекламные каналы приносили мало лидов. Собственник хотел увеличить поток клиентов, но бюджет на маркетинг был ограничен. Идея заключалась в поиске потенциальных клиентов через базу арбитражного суда: анализ новых дел, поиск контактов компаний и отправка им предложений о консультации. Однако ручной процесс был слишком долгим и неэффективным.

Решение: Разработано решение, которое автоматически парсит данные с сайта арбитражного суда, анализирует дела, определяет потенциальных клиентов, находит их контактные данные и готовит персонализированные email-сообщения с призывом на консультацию.

Результат: Запущен новый и крайне дешевый канал трафика. В первый месяц работы удалось привлечь несколько клиентов, процесс полностью автоматизирован.

Проблема компании: Специалисты клиники тратили дополнительное время на составление КП, которые были лишены маркетинговой составляющей и не акцентировали на ценностях клиники (в КП перечислялся только список необходимых услуг со стоимостью).

Решение: Разработан ИИ-помощник, который генерирует персонализированные КП с учетом маркетинговых ценностей, позиционирования, оффера и призыва к действию на основании данных о необходимых услугах от врача после консультации.

Результат: Время на создание КП сократилось до минут, а качество с точки зрения продающих смыслов значительно улучшилось, что помогло увеличить продажи по мнению собственника (значение изменения конверсии компания не оцифровывала)

Проблема компании: Долгое время ответа на запросы клиентов снижало лояльность и конверсию. Нанимать менеджера было нецелесообразно из-за малого числа обращений, но при этом высокоценных (высокий средний чек инвестиций).

Решение: ИИ-бот для моментального ответа, первичной консультации, сбора контактов и передачи данных сотрудникам в отдельный чат с уведомлением для дальнейшего взаимодействия с инвестором.

Результат: Время ответа — мгновенно, увеличились лояльность и конверсия в созвоны на 30%.

Проблема компании: Отсутствие корректного финансового учета и аналитики приводило к интуитивным решениям собственника, что снижало эффективность бизнеса.

Решение: После корректировки ошибок ведения финансового учета, внедрен ИИ-аналитик для автоматической обработки данных, выявления аномалий, точек роста и формирования еженедельных отчетов на понятном языке.

Результат: Собственник начал принимать решения на основе данных: сократил издержки, оптимизировал продуктовую линейку и ФОТ. Чистая прибыль выросла в 1,5 раза спустя 3 месяца.