Компания объявила 2026 год «Годом технологий и интеграции искусственного интеллекта» — в рамках нового подхода застройщик одним из первых на рынке внедрил ИИ для изучения клиентских запросов. В мероприятии приняли участие директор по информационным технологиям ГК ССК Александр Кармаза и директор клиентского сервиса УК Алина Мелконян.
Почему человек решился на переезд? Почему его интересует жилье именно в этой локации? Какие мотивы двигают им на самом деле? Менеджеру не под силу читать мысли и выяснять глубинные мотивы во время долгой беседы. Мультиагентная Al-система Lead2Key, которую в рамках выставки представил директор по информационным технологиям ГК ССК Александр Кармаза, самостоятельно обучается на данных CRM компании, оценивает конверсию, создает креативы и улучшает продукт, основываясь на анализе речи покупателя. Это дает компании одно очень важное преимущество — глубокое знание своего клиента и его мотивов.
По статистике, две трети клиентов после первых контактов уходят — но не потому, что продукт их не устроил, а потому что не удалось понять их мотивы, в том числе и то, что тормозит принятие решения. Мультиагентная AI — система анализирует клиента по методологии JTBD.
JTBD (сокращенно с англ. «Jobs To Be Done» — «Задача, которую необходимо решить») изучает мотивы покупателя: что ему нужно функционально (то есть, например, для чего ему квартира?), эмоционально (какие эмоциональные потребности он закрывает этой покупкой?) и социально (как новое жилье повлияет на окружение, престиж, статус и так далее).
AI-система считывает данные из каждого разговора менеджера с клиентом в режиме реального времени и на основе этого вырабатывает CRM-стратегию. Менеджеры получают план, как им дальше себя вести с клиентом, что ему предложить. То есть людей видят от лица CEO, а не просто как безликий «лид в CRM».
В зависимости от мотива покупки система делит покупателей на группы, каждая из которых ведёт себя в процессе сделки по-своему. Одни принимают решение быстро, другие медленнее, с третьими сработают акции и предложения. Все это дает данные для выстраивания эффективной, персонализированной стратегии взаимодействия с клиентом.
Например, женщина-клиентка обращается с запросом на квартиру у моря. Человек один, а причин покупки у нее целых три. Эмоциональный мотив — желание начать новую жизнь на новом месте, функциональный — желание купить квартиру в тепле и переехать в приятный солнечный климат, социальный — перевезти свою семью и изменить ее качество жизни.
Менеджер может слышать «Я пока прицениваюсь», «Я перезвоню» и расценить это как неготовность клиента. AI видит сомнения, тревогу или другие барьеры — например, клиент тревожится из-за переезда или ему сложно воспринимать информацию на слух и так далее.
Проанализировав речь клиента, система выявляет три ключевых фактора, которые менеджер часто упускает — скрытый мотив, барьер к покупке и конкретный следующий шаг в общении. Также на основе речевых данных система составляет основу для рекламы и креативных продуктов.
Ценность такого подхода в том, что клиента не просто слушают, а реально слышат, причем автономные AI-агенты работают совместно на основе тех данных, что уже есть в CRM- системе и за счет интеграции с записями звонков и переписками в мессенджерах.
Как результат — рост прямых и снижение доли агентских продаж, рост конверсии, выстраивание качественной персональной коммуникации, активизация баз и «оживление» «мертвых контактов».
Применение системы отвечает на один из актуальных запросов рынка — на качественный, персонализированный уровень коммуникации в девелопменте. Сегодня покупатель не просто выбирает локацию и цену жилья -он хочет быть услышанным и понятым. Компания, делая одним из приоритетов глубокое знание своего клиента и его потребностей, превращает это в конкурентное преимущество и выводит продажи в девелопменте на новый уровень.
