<b>7 ошибок в AI-чатботе, из-за которых саппорт не экономит, а сливает лидов</b>
Что бросилось в глаза за несколько запусков: чатбот чаще ломается не на «умности» LLM, а на логике маршрута. Если бот не понимает, куда вести юзера после первого ответа, он начинает генерить вежливый шум вместо помощи.
— Нет жёсткого сценария на первый экран: приветствие, цель, один следующий шаг.
— Слишком рано дают свободный диалог, и бот теряет контекст оффера.
— Не разведены ветки для FAQ, квалификации лида и эскалации в живого саппорта.
Ещё одна частая ошибка — просить модель «продавать» там, где ей нужно только снять возражение. Для performance важнее не креативность ответа, а предсказуемость: один и тот же вопрос должен вести к одному и тому же результату. Иначе аналитика превращается в угадайку.
Проверьте базу: триггеры на вход, короткие ответы, ограниченный набор кнопок, fallback на человека и отдельный сценарий для горячего лида. Если этого нет, LLM просто ускоряет хаос.
AI Chatbot Aff — саппорт через LLM
@ai_chatbot_aff
<b>7 ошибок в AI-чатботе, из-за которых саппорт не экономит, а сливает лидов</b>
Этот пост опубликован в Telegram-канале AI Chatbot Aff — саппорт через LLM. Подписаться можно по ссылке: @ai_chatbot_aff.