Кейс: ИИ-агент увеличил заявки рекламному агентству
Этот кейс ИИ-агента для рекламного агентства — про то, как компания, которая тратила бюджет на трафик, теряла до половины заявок ещё на этапе первого ответа. Разберём кейс ИИ-агента для рекламного агентства на реальных цифрах: сколько лидов приходило, где они терялись и что изменилось после запуска. Если вы ищете кейс ИИ-агента для рекламного агентства с конкретными результатами, а не общими словами про «рост эффективности» — этот разбор для вас.
Агентство из нашего кейса — команда из 12 человек, которая ведёт контекстную рекламу, таргет и SEO для клиентов из среднего бизнеса. Заявки шли с сайта, из Telegram-бота обратной связи и через рекомендации. Ежемесячно приходило 80–120 обращений, но менеджеры физически не успевали быстро квалифицировать каждое: часть лидов «зависала» на несколько часов, пока освобождался кто-то из отдела продаж.
Проблема: заявки терялись на этапе первого касания
Собственник агентства провёл разбор воронки за квартал и увидел неприятную закономерность: до 45% входящих заявок получали первый ответ позже, чем через два часа. Часть клиентов за это время успевала написать конкурентам и получить предложение раньше. Дополнительно менеджеры тратили время на заявки, которые в итоге оказывались нецелевыми — например, с бюджетом ниже минимального порога агентства или из ниш, с которыми команда принципиально не работает.
Проблема усугублялась тем, что заявки приходили в разное время суток — рекламодатели часто пишут вечером, когда основной поток клиентских задач уже закрыт. Ночные и утренние обращения ждали ответа до начала рабочего дня, и часть из них к этому моменту уже теряла актуальность.
Решение: ИИ-агент для квалификации и первичного диалога
Мы внедрили ИИ-агента для рекламного агентства, который принимает обращения с сайта и в Telegram, ведёт диалог и сразу задаёт квалифицирующие вопросы: сфера бизнеса клиента, примерный рекламный бюджет, какие каналы уже используются, какой результат ожидается. Агент не работает по жёсткому скрипту с кнопками — он понимает смысл ответов, даже если клиент формулирует их свободно, и может уточнить детали, если информации недостаточно.
По итогам диалога агент сам присваивает заявке статус — «горячая», «требует уточнения» или «не подходит по критериям» — и создаёт карточку в amoCRM с готовым резюме разговора. Менеджеру больше не нужно читать всю переписку с нуля: он видит суть запроса и сразу решает, звонить клиенту или сначала прислать коммерческое предложение.
Что именно делает агент в рекламном агентстве
В рамках этого кейса ИИ-агент для рекламного агентства настроили на четыре сценария: первичную квалификацию лида по бюджету и нише, ответы на типовые вопросы об услугах и стоимости, назначение встречи с менеджером в календаре и напоминание клиенту о звонке, если тот не отвечает вовремя.
| Параметр | До внедрения | После внедрения |
|---|---|---|
| Среднее время первого ответа | 2–4 часа | до 30 секунд |
| Доля заявок с ответом в нерабочее время | около 5% | около 90% |
| Доля нецелевых заявок, доходивших до менеджера | ~35% | снизилась до 10–15% |
| Количество квалифицированных лидов в месяц | базовый уровень | рост на 30–45% |
Результат: рост заявок и разгрузка отдела продаж
Главный итог кейса ИИ-агента для рекламного агентства — рост числа квалифицированных заявок на 30–45% за первые полтора месяца без расширения отдела продаж. Часть этого роста — возврат тех лидов, которые раньше уходили из-за медленного ответа. Но собственник агентства зафиксировал и качественное изменение: менеджеры стали тратить время только на заявки, которые действительно соответствуют профилю клиента, а не на отсев случайных обращений.
Отдельно отметили эффект для ночных и вечерних заявок: раньше они «выпадали» из активной воронки до утра, теперь агент сразу вступает в диалог и назначает звонок на удобное клиенту время. Это особенно важно для рекламного агентства — конкуренция за внимание рекламодателя высока, и скорость первого ответа напрямую влияет на то, кто получит клиента.
Почему ИИ-агент сработал лучше, чем форма на сайте с автоответом
До внедрения агентство использовало форму заявки с автоматическим письмом «мы скоро свяжемся». По сути это работало как обычный чат-бот — без диалога и без квалификации, клиент просто оставлял контакты и ждал звонка. Разница между ИИ-агентом и чат-ботом в том, что агент ведёт живой разговор, задаёт уточняющие вопросы и принимает решение о приоритете заявки самостоятельно, а не просто фиксирует контакт.
Если вы хотите разобраться, как устроена такая автоматизация на уровне логики, у нас есть подробный материал о том, что такое ИИ-агент и какие задачи он решает в диалоге с клиентом — полезно прочитать перед тем, как обсуждать внедрение с командой.
Сколько стоило внедрение
Запуск ИИ-агента для рекламного агентства занял 18 дней: от аудита текущей воронки и типовых вопросов клиентов до подключения к сайту, Telegram и amoCRM. Стоимость внедрения начинается от 49 990 рублей — итоговая цена зависит от количества каналов, сложности сценариев квалификации и глубины интеграции с CRM. Подробнее о том, из чего складывается цена, читайте в статье о том, сколько стоит ИИ-агент для бизнеса.
FAQ: частые вопросы про ИИ-агента для рекламного агентства
Сможет ли ИИ-агент заменить менеджера по продажам полностью?
Нет, и в этом кейсе такой цели не было. Агент берёт на себя первичный контакт, квалификацию и назначение встречи, а переговоры по условиям сотрудничества, презентацию кейсов и закрытие сделки ведёт живой менеджер. Задача агента — не заменить продавца, а избавить его от рутинного отсева нецелевых заявок.
Как агент понимает, что заявка нецелевая?
Агент опирается на критерии, которые задаёт агентство: минимальный бюджет, подходящие ниши, формат сотрудничества. В диалоге он уточняет эти параметры и сравнивает с заданными правилами, после чего присваивает заявке статус — это не жёсткий скрипт, а решение на основе смысла ответов клиента.
Можно ли подключить ИИ-агента к нескольким каналам сразу?
Да, в этом кейсе агент работает с заявками с сайта и из Telegram одновременно, а вся история диалога синхронизируется с amoCRM независимо от канала. Такой же принцип применим к WhatsApp, Авито или ВКонтакте — набор каналов настраивается под задачи конкретного агентства.
Как быстро видно результат после запуска?
В этом кейсе изменение скорости ответа и доли квалифицированных заявок стало заметно уже в первые две недели. Полную картину роста — сопоставимую с ростом на 30–45% из нашего примера — обычно можно оценить через 4–6 недель, когда накапливается достаточно статистики по разным типам заявок.
Хотите такой же результат для своего агентства? Посмотрите, как ИИ-агент ведёт диалог и квалифицирует лид в реальном времени — запустите демо в Telegram и проверьте, как быстро он отсеивает нецелевые заявки.