В сфере недвижимости (Real Estate) стоимость привлечения лида (CPL) колоссальна. Застройщик тратит десятки тысяч рублей, чтобы заставить человека позвонить. Однако на первой линии (L1) трубку берет уставший оператор call-центра, чья задача — задать 5 вопросов по скрипту и перевести звонок на старшего менеджера.

Исходные данные (Legacy)

  • Штат Call-центра: 18 операторов первой линии.
  • Скорость ответа: в пиковые часы (вечером и в выходные) клиенты "висели" на линии до 4 минут. Около 20% лидов клали трубку.
  • Качество: операторы забывали задавать квалифицирующие вопросы, не знали деталей по конкретным планировкам и путали жилые комплексы.

Архитектурное решение (System Design)

Мы спроектировали голосового AI-агента (Voice AI) на базе кастомной LLM, интегрированной с IP-телефонией и шахматкой (CRM) застройщика в реальном времени.

  1. LLM с RAG-ядром. Бот был обучен на всех планировках, ценах, условиях ипотеки и скриптах продаж. Если клиент спрашивает: "А в ЖК 'Северный' есть двушки с окнами на парк до 15 млн?", алгоритм мгновенно проверяет базу по API и отвечает человеческим голосом.
  2. Устранение задержки (Latency). Использование локальных серверов и оптимизированного TTS (Text-to-Speech) позволило сократить задержку ответа до 400 мс. Клиенты не понимали, что говорят с роботом.
  3. Авто-скоринг и Booking. В ходе разговора бот квалифицирует лида (бюджет, тип покупки) и, если клиент "горячий", сам запрашивает удобное время и бронирует слот в календаре Senior-брокера через систему n8n.

Импакт и ROI

Call-центр L1 был полностью расформирован. Voice AI принимает 100% входящих звонков одновременно. Проблема "пиковых часов" и пропущенных лидов исчезла математически.

0 сек Время ожидания на линии
+12% Рост конверсии во встречу (КЭВ)
100% Точность скоринга в CRM