The post has been translated automatically. Original language: Russian
Everyone is adding AI now, but half of the projects end up with an expensive toy that doesn't affect the metrics. We share our practice on how to approach this in an engineering way.
1. First the task, then the technology
Not "let's screw up the AI", but "what specific pain will it cover". AI really pays off where there is routine, volume, and text: support, application processing, content generation, and knowledge base search. If the task is solved by ordinary logic or a simple script, do not complicate it.
2. Don't train your model. Use the API
A common mistake of early teams is to try to "train a neural network." In 99% of cases, this is unnecessary and ruinous. Take ready-made LLMs through the API (Anthropic, OpenAI, Google, etc.), and use according to your specifics: industrial engineering — correctly formulated instructions close most cases; RAG (retrieval-augmented generation) — connecting your knowledge base/documents so that the model responds to your data rather than "hallucinating"; Fine-tuning — only when everything else has already been squeezed out and a stable narrow format is needed.
3. Keep the person in the loop
Especially at the start: the AI prepares a draft/response, and the human confirms it. This protects against errors in client communications and gives you the data on which the system becomes more accurate.
4. Consider the cost and speed from the first day
Two parameters that kill AI features in the product: the price per request and the latency. Practice: cache duplicate answers, choose a model for the task (don't take the top one where the easy one is enough), set limits. The same feature on a "cheap" and "expensive" model may differ significantly in cost with the same result.
5. Set limiters (guardrails)
AI in a product without a framework = risk. Minimum: filtering of unwanted input/output, clear boundaries of "what the assistant doesn't talk about", folback on a live person, logging for error analysis.
6. A quick start in a week, not a quarter
A working approach: take one narrow scenario (for example, AI answers to the 20 most frequent customer questions), assemble a prototype on the API in a few days, test it on real requests, measure the effect, and only then scale. A small working case is more useful than a large "AI-platform" plan in a presentation.
A short checklist before implementation: ✅ there is a specific task with a measurable metric The API + prompt/RAG path has been chosen, rather than learning from scratch , the cost of the request and latency are calculated , there is a man in contour and guardrails You start with one narrow scenario
Реклама работает, люди пишут — а продаж мало. Чаще всего дело не в трафике, а в том, что происходит после первого сообщения. Разбираем, где именно теряются клиенты.
1. Долгий первый ответ
Клиент пишет в трёх местах сразу и покупает у того, кто ответил первым. Через час интерес остывает, через день — клиент уже купил у другого. Первое сообщение должно уходить в течение нескольких минут, хотя бы автоматическое.
2. Ответ вопросом на вопрос
«Здравствуйте, а вам для чего?» вместо ответа по существу. Человек спросил цену — дайте ориентир, а потом уточняйте. Иначе диалог обрывается на втором сообщении.
3. Заявки в разных местах и без учёта
Директ, WhatsApp, комментарии, форма на сайте — и всё это ведут разные люди без единой системы. Часть обращений просто теряется, а вы этого даже не видите. Сводите все каналы в одно место.
4. Нет следующего шага
Клиент спросил, менеджер ответил — и диалог повис. Никто не написал повторно, не предложил созвон, не напомнил. Большая часть сделок закрывается не на первом касании, а на втором-третьем.
5. Слишком много шагов до покупки
Заполните анкету, дождитесь расчёта, потом созвон, потом счёт. Каждый лишний шаг отсекает часть людей. Сокращайте путь до целевого действия настолько, насколько возможно.
Как найти свою утечку: возьмите 20 последних диалогов и посмотрите, на каком сообщении они обрывались. Обычно проблема концентрируется в одном месте — и оно чинится точечно.
Главное: воронка в мессенджерах — это не «отвечать на сообщения», а управляемый процесс со скоростью, сценариями и повторными касаниями. Чинить её дешевле, чем наливать больше трафика.
💬 Где чаще всего обрывались диалоги у вас? Поделитесь в комментариях 👇
Share
