7 ошибок в AI-чатботе, из-за которых саппорт не продаёт, а сливает лидов

7 ошибок в AI-чатботе, из-за которых саппорт не продаёт, а сливает лидов

Что бросилось в глаза за много внедрений: чатбот часто ставят как «красивую обёртку», а не как узел маршрутизации. В итоге он отвечает всем одинаково, не понимает намерение и не переводит человека в нужный сценарий.

— Нет одной главной цели: бот то греет, то собирает контакт, то кидает на оффер. Пользователь теряется.
— Слишком длинные ветки. Чем больше вопросов до действия, тем выше отвал.
— Нет fallback-сценария: если LLM не уверен, он должен не фантазировать, а уводить в понятный ручной путь.
— Не размечены интенты. Без этого нельзя отделить «нужен статус» от «хочу бонус» и «не понял условия».

Ещё одна типовая ошибка — бот говорит «умно», но не делает простую вещь: не фиксирует следующий шаг. Хороший саппорт-бот после любого ответа ведёт к одному из трёх исходов: прогрев, лид-капюшон или передача в человека. Если исходов больше, архитектура уже размыта 🤖

Перед запуском проверьте три вещи: где бот экономит время, где он забирает контакт, и где он должен молча передать диалог дальше. Если этого нет, LLM превращается в дорогой генератор текста, а не в рабочий инструмент.