«Ну, это дорого...» — и что дальше?
Пишем скрипты под ваши продукты, типовые возражения клиентов и частые ситуации. Тестируем разные формулировки и выбираем те, что работают лучше. Следим, чтобы команда использовала скрипты, и обучаем новичков. В итоге бот закрывает рутину по шаблону, а оператор решает сложные и нестандартные кейсы.
- Скрипты для продаж, сервиса и retention, в том числе для бота.
- A/B‑тесты формулировок, подбор CTA и упрощение веток.
- Чек-листы качества, выборка диалогов, еженедельный разбор.
- Онбординг: мини-курсы и проверка знаний для новичков.
Единый тон бренда
Бот и люди отвечают одинаково и ведут к цели.
От анализа диалогов до готовых скриптов — за 2 недели
Анализируем текущие диалоги
Слушаем звонки, читаем переписки. Находим типовые вопросы, возражения, удачные и неудачные формулировки. Видим, где клиент уходит, где покупает.
Создаём скрипты под ваш продукт
Пишем ветки для продаж, поддержки, retention. Учитываем ваш тон голоса бренда. Готовим варианты ответов на возражения: цена, сроки, конкуренты.
Тестируем A/B варианты
Запускаем 2-3 версии формулировок на реальных клиентах. Смотрим конверсию в лид, в оплату, NPS. Выбираем лучший вариант, остальные отключаем.
Обучаем команду и следим
Проводим тренинг для операторов, даём чек-листы. Еженедельно разбираем диалоги: что сработало, что нет. Скрипты обновляются каждый месяц.
Правильные слова = больше продаж
Когда бот и операторы используют проверенные скрипты, клиенты чаще соглашаются. Меньше возражений, выше конверсия, команда работает увереннее.
23%
Рост конверсии после внедрения протестированных скриптов
2 недели
От анализа диалогов до готовых скриптов и обучения команды
87%
Операторов соблюдают скрипты после тренинга и еженедельного разбора
3 итерации
A/B тестов в среднем до нахождения лучшей формулировки
Скрипты под разные задачи бизнеса
Скрипт продаж для SaaS
Ситуация: Клиент спрашивает про цену → возражение "дорого"
Скрипт: "Понимаю ваши опасения. Давайте посчитаем вместе: сколько времени ваша команда тратит на [задачу] сейчас? Если экономим хотя бы 5 часов в неделю — окупаемость всего 2 месяца. Как насчёт бесплатного пилота на 14 дней, чтобы проверить на ваших процессах?"
Скрипт поддержки для eCommerce
Ситуация: Клиент жалуется на задержку доставки
Скрипт: "Сейчас проверю статус вашего заказа... [5 секунд] Вижу — заказ уже в пути, курьер позвонит завтра до 18:00. Приношу извинения за задержку — в качестве компенсации дарю промокод 10% на следующий заказ. Записать ваш email для промокода?"
Скрипт retention для подписки
Ситуация: Клиент хочет отменить подписку
Скрипт: "Что не устроило? [Слушаем] Можем предложить паузу на месяц или переход на меньший тариф. Если вернётесь — бонус 20%. Какой вариант вам подходит?"
Что вас интересует
Скрипты работают лучше с другими инструментами
Как одна фраза меняет результат
«Наш продукт стоит 50 000 ₸ в месяц»
Клиент молчит. Диалог умирает. Конверсия — 8%.
«Давайте посчитаем: сколько часов в неделю ваша команда тратит на эту задачу? Если экономим хотя бы 10 часов — продукт окупится за 6 недель»
Клиент включается в диалог. Конверсия — 23%.
«К сожалению, доставка задерживается»
Клиент злится. Пишет негативный отзыв. NPS падает.
«Вижу задержку — приношу извинения. Заказ будет завтра до 18:00. В качестве компенсации дарю промокод 10% на следующий заказ. Записать на ваш email?»
Клиент благодарит. NPS +15 пунктов.
«Хотите отменить подписку? Хорошо, отменяю»
Клиент уходит. Churn растёт. LTV падает.
«Что не устроило? Можем предложить паузу на месяц или меньший тариф. Если вернётесь — бонус 20%. Какой вариант вам ближе?»
40% клиентов остаются или возвращаются.
Полезные материалы из блога
Подборка статей по теме: Сценарии продаж и поддержки
- Пилот ИИ за 2 недели: план работ, роли, артефакты, критерии успеха Пошаговый план запуска AI-пилота в отделе продаж: распределение ролей, ключевые артефакты, критерии go/no-go и типичные ошибки, которые убивают пилоты.
- Next best action: как строится система рекомендаций для менеджеров Разбираем архитектуру NBA-систем: от сбора данных до выдачи рекомендаций. Как ИИ определяет, какое действие принесёт максимальный результат — и почему это не магия, а инженерия.
- Почему прогнозы врут: как ИИ улучшает forecast accuracy (и где границы) Разбираемся, почему традиционные методы прогнозирования продаж дают ошибки до 50%, и как ИИ помогает повысить точность forecast до 80-90%. Честный разбор возможностей и ограничений AI-прогнозирования.