Конверсия 89,6% в сложной нише: кейс по внедрению нейропродавца в миграционное агентство
Sydney Visa — миграционное агентство с офисом в Сиднее, работающее с 2001 года. Более 20 лет компания помогает людям со всего мира переехать в Австралию: оформляет рабочие, семейные, учебные, бизнес-визы и визы для квалифицированных специалистов. Компания входит в топ-10 миграционных агентств Австралии и имеет показатель успешных заявок на уровне 92%. Основные рынки — русскоязычные клиенты и англоязычная аудитория со всего мира. Сайт: sydneyvisas.com.
Задача
Чтобы понять, может ли агентство помочь конкретному человеку, миграционным агентам необходимо собрать подробный кейс клиента — информацию о его образовании, опыте работы, семейном положении, возрасте и ряде других параметров. Объём этих данных значительный, причём вопросы варьируются в зависимости от типа визы: у каждого направления своя логика и свой набор уточнений.
До внедрения решения процесс выглядел так: после первого контакта менеджер отправлял клиенту ссылку на анкету на сайте и просил её заполнить.
Проблема в том, что большинство людей анкету просто не заполняли. Они писали в чат, ожидая живого общения, — а получали ссылку. В итоге уходили. Только очень мотивированные клиенты доходили до конца.
Цель внедрения умных и красивых нейропродавцов — увеличить количество лидов, которые проходят этап квалификации и передаются миграционному агенту для оценки перспектив.
Точка А: что было до
Данные за период октябрь — декабрь 2025 года (1 342 лида):
До внедрения решения процесс выглядел так: после первого контакта менеджер отправлял клиенту ссылку на анкету на сайте и просил её заполнить. Проблема в том, что большинство людей анкету просто не заполняли. Они писали в чат, ожидая живого общения, — а получали ссылку. В итоге уходили. Только очень мотивированные клиенты доходили до конца.
До внедрения решения процесс выглядел так: после первого контакта менеджер отправлял клиенту ссылку на анкету на сайте и просил её заполнить. Проблема в том, что большинство людей анкету просто не заполняли. Они писали в чат, ожидая живого общения, — а получали ссылку. В итоге уходили. Только очень мотивированные клиенты доходили до конца.
Решение: ИИ-квалификатор
Первым шагом стал аудит процессов внутри компании: как выглядит путь клиента от первого сообщения до передачи агенту, какая информация нужна для оценки кейса, как устроена логика анкет для разных типов виз.
Поскольку у клиента не было задокументированных инструкций для менеджеров, всю логику вопросов мы сами извлекли из анкет на сайте и интервью с командой.
На основе этого были подготовлены два ключевых элемента:
- Должностная инструкция робота (промпт)
Детальный документ, описывающий, как вести диалог, в какой последовательности задавать вопросы, как реагировать на разные ответы, как работать с возражениями и нестандартными ситуациями. Внутри — ветвящаяся логика вопросов: если клиент ответил А — спрашиваем одно, если Б — другое.
- База знаний
Структурированная информация о типах виз, критериях отбора, о компании и условиях её работы.
После согласования с клиентом ИИ-квалификатор встроили прямо в процесс первичной коммуникации. Теперь клиент проходит квалификацию не через отдельную анкету, а сразу в чате — в том же канале, где произошёл первый контакт. Без лишних шагов и без переходов между разными площадками.
Как это встроили в путь клиента
При этом мы настроили несколько сценариев входа в диалог.
-
Клиент сам пишет в мессенджер. Для этого на сайте были переработаны основные кнопки и популярные разделы: если раньше они вели на форму заявки, то теперь ведут сразу в нужный мессенджер. В результате человек попадает напрямую в диалог и сразу начинает общение с ИИ-ассистентом.
-
Через форму заявки. Часть форм на сайте сохранили, но после их заполнения клиент больше не остаётся ждать ручного ответа. Сразу после отправки формы ему автоматически пишет ИИ-ассистент: представляется и начинает квалификацию, чтобы помочь подобрать подходящее решение.
Робот работает на языке собеседника. Самые популярные — русский и английский, но часто встречаются испанский и среднеазиатские языки.
Результаты
Данные за период декабрь 2025 — февраль 2026:
Конверсия в квалифицированный лид выросла с 10% до 89,6% — то есть в 8,9 раза.
При этом принципиально изменилось и качество отказов: раньше «отказ» означал, что клиент не заполнил анкету, а теперь — что человек объективно не подходит по параметрам для эмиграции.
Среднее количество сообщений — 17. Это значит, что квалификация полностью перешла в диалог, а команда может обрабатывать больше лидов без роста нагрузки.
До внедрения решения процесс выглядел так: после первого контакта менеджер отправлял клиенту ссылку на анкету на сайте и просил её заполнить.
Проблема в том, что большинство людей анкету просто не заполняли. Они писали в чат, ожидая живого общения, — а получали ссылку. В итоге уходили. Только очень мотивированные клиенты доходили до конца.
Цель внедрения умных и красивых нейропродавцов — увеличить количество лидов, которые проходят этап квалификации и передаются миграционному агенту для оценки перспектив.
- 98.5% лидов (1 322 из 1 342) уходили в отказ — по сути, просто не заполняли анкету;
- Только около 10% клиентов заполняли анкету и доходили до этапа квалификации.
Компания уже пробовала автоматизировать сбор данных самостоятельно, создав бота с помощью известных конструкторов. Однако он плохо справлялся с задачей: не умел гибко вести диалог, не адаптировал вопросы под ответы клиента и не работал достаточно убедительно, чтобы удерживать людей в переписке и часто галлюцинировал
Поскольку у клиента не было задокументированных инструкций для менеджеров, всю логику вопросов мы сами извлекли из анкет на сайте и интервью с командой. На основе этого были подготовлены два ключевых элемента:
- Должностная инструкция робота (промпт) — детальный документ, описывающий, как вести диалог, в какой последовательности задавать вопросы, как реагировать на разные ответы, как работать с возражениями и нестандартными ситуациями. Ветвящаяся логика вопросов (если клиент ответил А — спрашиваем одно, если Б — другое)
- База знаний — структурированная информация о типах виз, критериях отбора, о компании и условиях ее работы.
При этом мы настроили несколько сценариев входа в диалог.
Первый сценарий — клиент сам пишет в мессенджер. Для этого на сайте были переработаны основные кнопки и популярные разделы: если раньше они вели на форму заявки, то теперь ведут сразу в нужный мессенджер. В результате человек попадает напрямую в диалог и сразу начинает общение с ИИ-ассистентом.
Второй сценарий — через форму заявки. Часть форм на сайте сохранили, но после их заполнения клиент больше не остаётся ждать ручного ответа. Сразу после отправки формы ему автоматически пишет ИИ-ассистент: представляется и начинает квалификацию, чтобы помочь подобрать подходящее решение.
Робот работает на языке собеседника. Самые популярные русский и английский, но часто встречается испанский и среднеазиатские языки.
Среднее количество сообщений, которые ИИ отправляет в рамках одного диалога — 17. Это означает, что каждую квалификацию, которую раньше пришлось бы вести менеджеру вручную, теперь берёт на себя ИИ. Компания получила возможность обрабатывать существенно больше лидов без роста нагрузки на команду.
ИИ-квалификатор оказался к этому готов — не запрограммированно, а органично. В разговорах, где клиенты выражали тревогу или рассказывали о трудностях, бот реагировал с поддержкой и эмпатией, не теряя при этом профессионального фокуса. Это не было запланировано как отдельная функция — это стало следствием качественно проработанного промпта.
Когда компания перестала просить клиентов делать лишнее и начала собирать нужную информацию там, где клиенту удобно — прямо в переписке — результат не заставил себя ждать. Конверсия кратно выросла.
Это не история про экономию времени менеджеров. Это история про то, что правильно выстроенный процесс позволяет работать с тем же потоком лидов — и получать из него в разы больше реальных клиентов.