Клиенты пишут — ИИ-агент решает: кейс внедрения умной поддержки в HotelOfficial

Всем привет! Меня зовут Михаил и я занимаюсь разработкой AI-решений, которые увеличивают количество клиентов и снижают клиентский отток.

Клиенты пишут — ИИ-агент решает: кейс внедрения умной поддержки в HotelOfficial

В этом кейсе расскажу, как мы помогли HotelOfficial — сервису по бронированию отелей — выйти на новый уровень сервиса с помощью круглосуточного AI-ассистента.

Покажу, как построили систему поддержки, которая на текущий момент обработала более 11 000 сообщений, 2 000 диалогов и передала около 600 запросов менеджерам

Клиенты ждут. Менеджеры не успевают

HotelOfficial — это платформа для быстрого и удобного бронирования отелей. Сервис начал активно развиваться.

Трафик на сайт начал расти и вместе с ним увеличилось и количество обращений от пользователей. Начали поступать повторы, однотипные вопросы, а поддержка не справлялась с потоком

До внедрения AI-ассистента поддержка работала по стандартной схеме: клиент пишет — менеджер отвечает. Но даже у самой внимательной команды есть лимиты.

Проблемы, с которыми столкнулась команда:

  • Пользователи задают одни и те же вопросы: «как отменить бронь», «какие условия проживания», «как забронировать повторно»
  • Письма приходят и ночью, и в выходные, а отвечать некому
  • Время ожидания ответа растёт, а вместе с ним и недовольство

Поддержка стала узким горлышком. Нужно было решение, которое не просто разгрузит команду, а сделает общение с клиентом моментальным, понятным и всегда доступным.

Мы начали с промпта

Для HotelOfficial мы собрали полноценного ИИ-агента с нуля — на кодовой базе, без использования no-code/low-code решений.

Настраивали его как профессионального сотрудника, который:

  • говорит на языке клиента,
  • помогает, а не раздражает,
  • и не “выдумывает отели”, когда не знает ответа.

Мы начали с промпта

В основе — детальный системный промпт, который определяет поведение ассистента, его стиль общения, ограничения, допустимые сценарии и правила сбора данных.

Вот ключевые принципы, которые мы задали:

  • Ассистент ведёт себя как менеджер: отвечает живо, по-человечески, но строго в рамках инструкций
  • Не фантазирует. Если не знает, то честно говорит об этом и предлагает помощь менеджера
  • Не просит данные без объяснения. Обязательно уведомляет о политике конфиденциальности
  • Не пишет «простыней»: отвечает коротко, по делу, структурировано
  • Всегда заканчивает сообщение вопросом, чтобы поддерживать диалог

Стратегия поведения ИИ

Ассистент — это не просто болталка. У него есть чёткие задачи:

  • Помочь с навигацией по сайту
  • Ответить на частые вопросы
  • Подсказать конкретную информацию по нужному отелю
  • Помочь человеку сориентироваться в текущих возможных вариантах поездки
  • И, если нужно, собрать данные и аккуратно передать запрос менеджеру

Техническая реализация

Под капотом данного агента:

  • Собственная база знаний на основе актуальной информации по тысячам отелей: типы номеров, завтраки, парковка, питание
  • Логика классификации запроса: простой → обрабатывает сам, сложный → собирает данные и передаёт
  • Безопасная сборка данных — в чёткой последовательности, с подтверждением согласия

При обращении, связанном с бронированием, отменой, чеками или техническими проблемами, ассистент аккуратно просит:

  1. Имя
  2. Телефон
  3. Удобный способ связи
  4. Номер бронирования (если есть)
Пример передаваемого сообщения
Пример передаваемого сообщения

Только когда вся информация собрана, агент передаёт всё менеджеру через внутреннюю функцию. Никакой самодеятельности.

Почему это работает

Потому что это не «обученный бот», а гибкий ИИ-агент, встроенный в логику сервиса. Он не просто симулирует общение, а понимает цель: облегчить пользователю путь от запроса до решения — и при этом не сломать клиентский опыт.

Выводы

AI-ассистент сразу стал полноценной частью клиентского сервиса. Он начал обрабатывать обращения без задержек, чётко разделяя, что можно решить автоматически, а что требует подключения менеджера.

На текущий момент:

  • обработано более 11 000 сообщений
  • проведено около 2 000 диалогов
  • передано около 700 запросов менеджерам с полным пакетом данных

Время первичного ответа сократилось в несколько раз, а нагрузка на команду поддержки существенно снизилась.

Менеджеры больше не тратят время на повторяющиеся запросы — только на то, что действительно требует человеческого участия.

В итоге запросы пользователей обрабатываются без провалов в скорости или качестве — в любое время суток. Ассистент не просто отвечает, а помогает дойти до решения: он структурирует диалог, работает с базой, направляет и при необходимости передаёт всё дальше — без потери контекста.

Пользователи быстро получают нужную информацию, а бизнес — стабильную, масштабируемую систему поддержки, которая справляется с объёмом и не требует постоянного контроля.

Остались вопросы по статье? Хотите узнать, как ИИ может помочь именно вам? Пишите мне в личные сообщения — с удовольствием отвечу на все возникшие вопросы и расскажу, как современные технологии могут трансформировать ваши бизнес-процессы.

Киреев Михаил
Начать дискуссию