AI-решения для роста вашего бизнеса

Решение адаптируется под вашу методологию, ваши данные, ваши системы и ваши ограничения — а не наоборот. Поэтому выбирать стоит не технологию, а тип результата, который нужен бизнесу.

С чего хотите начать?

Повысить прозрачность и результативность продаж
Убрать ручные операции между системами
Ускорить документы и отчётность
Превратить корпоративные знания в рабочий контекст
Построить управляемый портфель AI-инициатив

Три решения

У каждого — своя бизнес-проблема, свои входные данные, своё место записи результата и своя точка, где остаётся человек.

Демо
Демо-интерфейс Aplora Sales. Числа на экране демонстрационные и не являются результатом клиента.
Aplora Sales
Превращает звонки, CRM и вашу методологию продаж в систему управленческих действий.
На что влияетКонверсия из разговора в сделку
- транскрипция и структурирование звонков
- квалификация лида
Все возможности
- контроль методологии
- договорённости и следующие действия
- автоматическое обновление CRM
- персональный follow-up
- аналитика для руководителя
Подробнее о решении
Схема процесса
1. 01Сигнал
2. 02AI-шаг
3. 03Ручная контрольная точка
4. 04Действие в системе
Схема процесса. Состав и порядок шагов зависят от вашей задачи.
AI Workflow Automation
Убирает повторяющиеся ручные операции из сквозных бизнес-процессов.
На что влияетВыработка на сотрудника
- лиды и CRM: форма → квалификация → карточка → задача
- клиентские обращения: классификация → ответ → эскалация
Все возможности
- документы и согласования: проверка → маршрут → архив
- операционные отчёты по расписанию
- мониторинг изменений во внешних системах
- уведомления и эскалации по правилам SLA
Подробнее о решении
Схема процесса
Данные → документ → результат
Приоритет источников: у каждого поля есть система-владелец, и при расхождении побеждает она
Запрет на выдуманные условия: цены, сроки и объёмы берутся из источника, а не формулируются моделью
Проверка обязательных полей до сборки — пропуск останавливает выпуск документа
PDFDOCXXLSX и CSVHTML и e-mailAPI payload
Схема процесса, а не снимок готовой системы. Решение собирается под ваш контур.
Document & Reporting Automation
Сокращает время на документы, отчёты и передачу данных между системами.
На что влияетВремя на подготовку документа и отчёта
- PDF
- DOCX
Все возможности
- XLSX и CSV
- HTML и e-mail
- API payload
- извлечение и нормализация данных из входящих документов
Подробнее о решении

Три уровня автоматизации

Более сложный уровень не всегда лучше. Выбор определяется задачей, риском и экономикой, а не тем, что звучит современнее.

01
Интеграции
Детерминированные связи и триггеры. Предсказуемо, дёшево, легко поддерживать. Если задача решается здесь, дальше идти не нужно.
02
AI workflows и агенты
Действия с контекстом и инструментами. Оправданы там, где на входе неструктурированный текст или требуется суждение.
03
RAG и knowledge-системы
Работа с корпоративными знаниями и документами как с источником контекста. Самый дорогой в поддержке уровень.

Слева направо растёт сложность и стоимость владения, а не польза. Выбор уровня определяется задачей, риском и экономикой: если задача решается детерминированной связкой, брать AI незачем.

Как мы выбираем, что автоматизировать первым

Семь вопросов, на которые нужен ответ до начала работ. Это не баллы: критерии работают как последовательные ворота. Процесс, который не проходит по данным или по владельцу, не берётся первым — даже если выглядит самым заметным.

Процесс-кандидат

Экономика
Какую потерю или ограничение устраняем
Повторяемость
Как часто возникает операция
Данные
Какие данные есть и насколько они пригодны
Риск
Что произойдёт при ошибке
Интеграции
Какие системы участвуют
Adoption
Кто будет пользоваться результатом
Измерение
Какой baseline и какой target

Прошёл все ворота — берём первым и фиксируем baseline

Не прошёл хотя бы одни — в очередь: сначала данные, владелец и способ измерения

Кейсы

Где это уже работает

Производство · Aplora Sales
Компания под NDA
Технологии лучшего продавца масштабированы на весь отдел производственной компании
Конверсия в продажу через 3 месяца после внедрения
+25%
Данные заказчика: сравнение с периодом до внедрения в той же воронке
Конверсия в продажу через 6 месяцев
+72%
Данные заказчика: сравнение с периодом до внедрения в той же воронке
Подробности кейса
Результат отдела держался на двух менеджерах, остальные закрывали кратно меньше при той же нагрузке. Что именно лидеры делают иначе, не знал никто: разговоры не разбирались, а разница объяснялась «опытом».
Разобрать кейс
EdTech · Aplora Sales
Сначала проверили систему в собственном операционном контуре
Разбор консультационных звонков в приёмной кампании: как мы проверили систему на себе
Конверсия из горячих лидов
×3,3
Данные LearnIT, выгрузка CommaCRM
Доля «холостых» звонков
−40 п.п.
Данные LearnIT, выгрузка CommaCRM
Подробности кейса
Качество разговоров оценивалось по нескольким прослушанным записям в месяц. Причины отказов оставались гипотезой, договорённости фиксировались по памяти, CRM заполнялась после разговора и не полностью.
Доля вторых контактов
+30 п.п.
Данные LearnIT, выгрузка CommaCRM
Время до отправки КП и договора
сутки → 10 минут
Данные LearnIT, наблюдение по процессу
Разобрать кейс
EdTech · Aplora Sales
Сначала проверили систему в собственном операционном контуре
Скоринг лидов в приёмной кампании: менеджеры перестали звонить подряд
Горячие и холодные лиды лежали вперемешку. Менеджер тратил день на тех, у кого не было ни повода, ни намерения, а лиды с явными сигналами готовности успевали остыть.
Разобрать кейс
EdTech · Aplora Sales
Сначала проверили систему в собственном операционном контуре
Воронка от лида до покупки в одной картине: где именно утекали деньги
Качество лидов Google против Facebook по конверсии в продажу
×3 в пользу Google
Наблюдение по фактическим данным воронки LearnIT за разобранный период
Конверсия при четырёх и более касаниях против одного
×4–5
Наблюдение по фактическим данным воронки LearnIT за разобранный период
Подробности кейса
Каналы сравнивались по стоимости лида, а не по итоговой продаже, и дешёвый канал выглядел лучше дорогого даже когда приводил тех, кто не покупает. Потери между этапами никто не считал: у маркетинга воронка заканчивалась вебинаром, у продаж — начиналась со звонка.
Оценка потенциала: продажи из найденного пула горячих лидов
+14–22 продажи
Расчёт Aplora по конверсии сопоставимого сегмента: оценка потенциала при прозвоне 57 горячих лидов, а не измеренный результат
Разобрать кейс
eCommerce и ритейл · AI Workflow Automation
Компания под NDA
Первая линия поддержки интернет-магазина перестала расти вместе с заказами
Обращения, доходящие до оператора
−25–40%
Данные клиента: сравнение до и после на тех же каналах поддержки с поправкой на сезонность
Время обработки тикета
−30–50%
Данные клиента: сравнение до и после на тех же каналах поддержки с поправкой на сезонность
Подробности кейса
Операторы уходили в повторяющиеся вопросы, сложные обращения терялись в общем потоке, а база знаний устаревала быстрее, чем её успевали править.
Удовлетворённость поддержкой (CSAT)
+10–18%
Данные клиента: собственный опрос после закрытия тикета
Разобрать кейс
Маркетинг и digital-агентства · Document & Reporting Automation
Компания под NDA
Первые десять дней месяца перестали уходить на отчёты клиентам
Время подготовки ежемесячного отчёта
10 дней → 5 минут
Данные агентства: замер по процессу до и после внедрения
Число проектов при том же составе команды
+30%
Данные агентства: сравнение числа проектов при неизменном штате
Подробности кейса
Первые 8–10 дней месяца команда занималась сборкой отчётов, а не работой по проектам. Согласования затягивались, оплаты сдвигались следом, и каждый новый клиент означал либо переработки, либо найм.
Экономия на ручной работе в месяц
≈$5 000
Оценка агентства по собственным ставкам: мы не видели ни табеля, ни расчёта, поэтому это оценка, а не измерение
Разобрать кейс
EdTech · AI Workflow Automation
Компания под NDA
Один аккаунт-менеджер ведёт двадцать пять групп вместо пяти
Групп на одного аккаунт-менеджера
5 → 25
Данные заказчика: фактическая нагрузка до и после при неизменном составе команды
Себестоимость одного курса
−40%
Расчёт заказчика по своей модели себестоимости; состав затрат нам не раскрывался
Подробности кейса
Статусы групп аккаунт-менеджеры держали в голове. Каждый новый курс означал либо перегруз команды, либо потерю контроля: пропуски и сорванные дедлайны замечались задним числом, когда студент уже отставал.
Разобрать кейс
EdTech · Document & Reporting Automation
Компания под NDA
Учебные материалы перестали устаревать быстрее, чем их успевают обновлять
Скорость выпуска и обновления материала
×10
Данные заказчика: замер на подготовке материала по готовому стандарту курса, а не на разработке программы с нуля
Доля ручного труда в производстве контента
−50%
Данные заказчика: собственный учёт времени методистов
Подробности кейса
Новый модуль или обновление занимали недели. Нагрузка на методистов росла быстрее команды, и продукт «старел» между релизами: студент видел пример на версии библиотеки, которой уже нет.
Себестоимость производства контента
−40%
Расчёт заказчика по своей модели; состав затрат нам не раскрывался
Разобрать кейс
Консалтинг и профессиональные услуги · AI Workflow Automation
Компания под NDA
Ответы перестали жить в головах: поиск по документам компании с ссылкой на источник
Время на поиск информации
−40–60%
Данные заказчика: сравнение процессов до и после и обратная связь команд
Ошибки из-за устаревших инструкций
−20–35%
Данные заказчика: собственный учёт инцидентов
Подробности кейса
Поиск ответа занимал время, а найденное могло оказаться устаревшим. Разные сотрудники отвечали клиенту по-разному, и надёжнее всего было спросить коллегу — то есть отвлечь ещё одного человека.
Разобрать кейс
EdTech · Aplora Sales
Сначала проверили систему в собственном операционном контуре
Кандидата в продажи оценивают по записи разговора, а не по впечатлению от интервью
Решение о найме принималось по впечатлению от интервью. Интервьюеры оценивали кандидатов по-разному, ошибка обнаруживалась через месяц работы, а руководитель тратил часы на разборы и споры «кто лучше».
Разобрать кейс
EdTech · Aplora Sales
Компания под NDA
Отдел продаж школы перестал зависеть от дисциплины отдельного менеджера
Выход во второй контакт
+22%
Данные заказчика: сравнение до и после в рамках той же воронки продаж
Общая конверсия в сделку
+5 п.п.
Данные заказчика: сравнение до и после в рамках той же воронки продаж
Подробности кейса
Приоритета не было, сильные лиды терялись в общем потоке. Контроль качества разговоров был выборочным, follow-up зависел от того, вспомнит ли менеджер, а руководитель тратил часы на прослушивание записей вместо работы с узкими местами.
Время менеджеров на рутину
−70%
Данные заказчика: собственный замер по операциям в CRM
Разобрать кейс
eCommerce и ритейл · AI Workflow Automation
Компания под NDA
Прогрев перестал быть одной рассылкой на всю базу
Конверсия по этапам воронки
+30–40%
Данные заказчика: динамика конверсий после запуска сегментированного прогрева
Конверсия в продажу
+20–50%
Данные заказчика: наблюдение по разным сегментам, отсюда широкий диапазон — это не одно измеренное значение
Подробности кейса
Портрет клиента формулировался по ощущениям, прогрев запускался вручную и одинаково для всех, а гипотезы проверялись неделями. Продажи получали лиды без понятной теплоты и тратили время на тех, кто ещё не готов.
Разобрать кейс
EdTech · AI Workflow Automation
Компания под NDA
AI в четырёх отделах школы: маркетинг, продажи, контент и операционка в одном контуре
Выручка
×3 за 4 месяца
Данные заказчика: динамика выручки за четыре месяца после запуска. Вклад именно автоматизации из этой величины не выделен — за тот же период менялись рынок, продуктовая линейка и состав команды
Операционные расходы
−60%
Данные заказчика: динамика расходов за тот же период; состав затрат нам не раскрывался
Подробности кейса
Рост означал одно из двух: либо потерю качества, либо найм людей в каждый отдел пропорционально потоку. Ни один отдел не был узким местом сам по себе — узкими были стыки, а за них никто не отвечал.
Разобрать кейс