Технологии.
Со смыслом.
Для человека.

Масштаб: Интернет-магазин профессиональной косметики, бьюти-аппаратов и готовых систем ухода

Исходная ситуация

В каталоге Skinmag сочетаются косметика разных брендов, аппараты и готовые системы ухода. Покупателю нужно разобраться в различиях товаров и выбрать подходящую категорию. Для магазина задача заключалась в том, чтобы сделать знания об ассортименте доступными в диалоге на сайте.

Что мы сделали

Создали ИИ-продавца со знанием всего ассортимента магазина. Покупатель может задать вопрос обычным языком и получить консультацию по товарам в едином интерфейсе. На сайте решение представлено как ИИ-консультант Виктория: чат открывается прямо на витрине и приглашает посетителя рассказать, что его интересует.

Результат и экономический эффект

• На сайте доступен отдельный канал консультации с ИИ-продавцом.
• Знания о товарах доступны посетителю в одном диалоговом интерфейсе.
• Посетителю не нужно заранее знать точное название товара, чтобы начать консультацию.

Количественный эффект для продаж пока не заявлен.

Масштаб: 80 томов, более 30 000 страниц на редком языке

Исходная ситуация

Уникальная экспертиза института оставалась в печатных изданиях. Поиск по массиву из 30 000 страниц занимал сотни часов работы экспертов ежемесячно. Сложная терминология затрудняла доступ внешним исследователям и студентам, а консультационная модель зависела от времени специалистов.

Что мы сделали

Оцифровали материалы и создали векторную базу знаний с поиском по смыслу на основе RAG. Адаптировали языковую модель к терминологии первоисточника. Развернули локальную инфраструктуру с возможностью гибридного масштабирования, веб-платформу и личные кабинеты экспертов. Верифицированные обсуждения пополняют базу знаний.

Результат и экономический эффект

• Более 30 000 страниц доступны через семантический поиск.
• Сформировано более 50 000 страниц ответов со ссылками на первоисточники.
• Вокруг базы знаний сформировано сообщество более 300 активных исследователей. Эксперты сэкономили тысячи часов на работе с информацией.

Масштаб: Корпоративные и частные клиенты, межрегиональная команда юристов

Исходная ситуация

Компания использовала внешнее ПО с ИИ-модулем. Медленная обработка запросов, оплата дополнительных модулей и стоимость до 10 000 рублей в месяц за рабочее место увеличивали расходы по мере роста команды и ограничивали запуск бесплатных сервисов.

Что мы сделали

Разработали изолированную векторную базу знаний по законодательству РФ с привязкой ответов к статьям и пунктам кодексов. Создали ИИ-ассистента в Telegram для поиска информации и первичных консультаций. Типовые вопросы обрабатывает система, сложные обращения переходят профильным юристам.

Результат и экономический эффект

• Снижение операционных расходов составило до 80–85%.
• Аналитические процессы ускорились в среднем в 2 раза. Экономия времени составила до 30–40 часов в месяц на специалиста.
• Автоматизирована первичная квалификация обращений и передача сложных вопросов профильным юристам. Для команды из 20 специалистов расчётная валовая стоимость замещаемых лицензий составляет до 2,4 млн рублей в год.

Пример 2,4 млн рублей в год отражает валовую стоимость замещаемых лицензий для 20 специалистов. Он не является подтверждённой чистой экономией проекта.

Масштаб: Онлайн-университет федерального охвата и региональные офлайн-сообщества

Исходная ситуация

Региональному подразделению университета требовалось создать устойчивое сообщество студентов и выпускников. Нужно было упростить поиск наставников, повысить вовлечённость, удержание и повторные продажи образовательных программ.

Что мы сделали

Разработали цифровой хаб с расписанием, регистрацией и аналитикой мероприятий. В Telegram внедрили ИИ-агента, который работает с профилями участников: учитывает стек, уровень подготовки и карьерные цели. Агент помогает подбирать образовательные треки, наставников и профильные события. Цифровую платформу дополнили мастер-классами и карьерными сессиями.

Результат и экономический эффект

• Рост LTV составил до 34% за счёт повторных продаж образовательных программ.
• Снижение CAC составило до 28% благодаря органическому распространению внутри сообществ.
• Конверсия зарегистрированных пользователей ИИ-агента в платных студентов достигала 14,5%.

Масштаб: Медицинский центр с авторской методологией и персонализированными биоданными

Исходная ситуация

Центру требовалось масштабировать авторскую методологию, сократить ручную подготовку индивидуальных рекомендаций и сохранить конфиденциальность генетических и других персональных данных.

Что мы сделали

По описанию проекта создали персонального ИИ-агента с векторной базой протоколов и сведений о нутриентах. Предусмотрели обработку генетических данных и подготовку персонализированных рекомендаций. Развернули решение на локальном сервере внутри ИТ-контура центра.

Результат и экономический эффект

• Экспертизу центра оформили в цифровую базу знаний и персонального ИИ-агента.
• Обработку персональных данных организовали в локальном ИТ-контуре.
• В описании обозначен выход к самостоятельному цифровому продукту и подписочной модели.

Количественный экономический и клинический эффект по этому проекту не заявлен в данном описании.

Масштаб: Присутствие в 20+ странах, более 500 партнёров

Исходная ситуация

Партнёрская сеть работала с разными стандартами обучения и качеством консультаций. Холдингу требовались единая архитектура поддержки, корпоративная онлайн-школа и подход к локальным ИИ-вычислениям на физических объектах.

Что мы сделали

Провели стратегические сессии и спроектировали гибридную архитектуру: локальные вычисления в региональных центрах и облачную синхронизацию. Подготовили документацию и дорожные карты платформы обучения, включая веб, мобильные приложения, CRM и аналитику. В описании проекта также указаны аудит безопасности и планирование фабрик контента.

Результат и экономический эффект

• Оптимизация бюджета на этапе проектирования и архитектурного планирования составила более 10 млн рублей.
• Затраты на производство контента снизились на величину до 42%.
• Рост CSI составил до 18%, сокращение времени вывода новых продуктов — до 30%.

Масштаб: Крупная инжиниринговая компания с потребностью в вычислительных мощностях

Исходная ситуация

Высокая стоимость облачных GPU, ограниченные условия финансирования оборудования и дефицит технической поддержки сдерживали развитие локальных ИИ-проектов.

Что мы сделали

Провели аудит инфраструктуры и подготовили дорожную карту ИИ-трансформации. Организовали поставку специализированных серверов со склада в Китае с рассрочкой и техническим сопровождением. Установили системное ПО и развернули MLOps-платформу для обучения, тестирования и развёртывания моделей силами команды заказчика.

Результат и экономический эффект

• Затраты на GPU-инфраструктуру снизились на величину до 56%. Окупаемость оборудования составила в пределах 14 месяцев.
• Развёртывание новых моделей ускорилось до 4 раз.
• Экономия составила до 20% бюджета управления и проектирования за счёт автоматизации рутинных операций.

Масштаб: Отдел продаж ремонтной компании; июль–август 2026 года

Решение: EvGrade Tech

Исходная ситуация

Назначение замера было ключевым переходом в воронке. На старте менеджеры недостаточно подробно выясняли задачу клиента, слабо объясняли ценность выезда инженера и не всегда закрепляли следующий шаг.

Что мы сделали

В проекте использовали EvGrade Tech для оценки звонков и разбора конкретных эпизодов с экспертом. Выделили приоритетные навыки: квалификацию, потребности, ценность выезда и договорённости. Менеджеры слушали свои разговоры, уточняли формулировки вопросов и перенимали удачные приёмы коллег. Отдельный показатель интереса клиента помог заметить ухудшение качества обращений и скорректировать рекламу.

Результат и экономический эффект

• Итоговый балл отдела вырос с 4,3 до 8,1 по шкале 0–10 при сравнении 20–26 июля и 24–30 августа 2026 года.
• Оценки выросли по 8 из 9 ключевых критериев. Выявление потребностей: 3,5 до 8,2, обсуждение цены: 5,1 до 8,9.
• По оценке руководителя, конверсия в назначенный замер в отдельные периоды достигала 70–75%.

Конверсия в замер указана по оценке руководителя для отдельных периодов. Одновременно вырос рекламный бюджет, поэтому рост числа замеров нельзя целиком приписать сервису.

Масштаб: Входящие обращения частных покупателей, проектировщиков и подрядчиков; июнь–июль 2026 года

Решение: EvGrade Tech

Исходная ситуация

Менеджеры уверенно оформляли готовые заявки, но терялись, когда покупатель сомневался или сравнивал варианты. Потребности выясняли не полностью, преимущества перечисляли без связи с задачей клиента, а дальнейшие договорённости оставались незавершёнными.

Что мы сделали

В EvGrade Tech настроили критерии под реальные сценарии покупателей и несколько раз уточнили правила на звонках. Руководитель выбирал разговоры по оценкам и транскрипциям и использовал их для обучения. В ежедневную работу вынесли качество презентации, следующий шаг и динамику диалога. Уведомления и магнитная доска показателей помогли команде отслеживать изменения.

Результат и экономический эффект

• Итоговый балл отдела вырос с 4,4 до 6,9 по шкале 0–10 при сравнении 15–19 июня и 6–10 июля 2026 года.
• Превентивная работа с возражениями выросла с 1,6 до 5,8, качество презентации с 2,5 до 6,0.
• На итоговой встрече руководитель отметил рост продаж менеджеров примерно на 50% относительно предыдущего периода.

На продажи повлияла в том числе сезонность. Аналитика работала вместе с обучением и участием руководителя.

Масштаб: Сеть ветеринарных клиник; сравнение через два месяца после внедрения

Решение: EvGrade Tech

Исходная ситуация

Ошибки записи обнаруживались слишком поздно: питомец мог попасть не к тому специалисту или приехать неподготовленным к процедуре. Выборочная ручная прослушка охватывала лишь часть потока, а до обратной связи проходили следующие разговоры.

Что мы сделали

В проекте настроили EvGrade Tech для анализа всего потока звонков по критериям клиники. Система выявляет отклонения и при срабатывании условий отправляет сотруднику и руководителю рекомендации в MAX. Правила уточняли на нестандартных ситуациях, включая распознавание врачей и случаев, когда обычное действие администратора не требовалось.

Результат и экономический эффект

• Через два месяца показатель успешности записи вырос на 22%.
• Корректность записи выросла с 9,0 до 9,7, консультация по подготовке с 9,1 до 9,5.
• Автоматический анализ охватил 100% звонков и стал обходиться дешевле ручного выборочного контроля.

Рост успешности записи приведён в процентах, а не в процентных пунктах. Исходная доля записи и методика расчёта в материалах не раскрыты.

Масштаб: Компания по доставке воды; февраль–май 2026 года

Решение: EvGrade Tech

Исходная ситуация

Ручная прослушка помогала находить отдельные ошибки, но не показывала, как часто менеджеры упускают допродажи, не закрепляют договорённости или оставляют жалобы без внимания. В бизнесе с регулярными доставками это влияло и на текущий заказ, и на удержание клиента.

Что мы сделали

В EvGrade Tech настроили анализ первичных и повторных обращений с учётом оформления заказа, сопутствующих товаров и следующего контакта. Руководитель начал ежедневно выбирать нужные ситуации, отправлять сотрудникам ссылки с комментариями и разбирать звонки после смены. Жалобы и негативные ситуации выделили в уведомления рабочего Telegram-канала.

Результат и экономический эффект

• Сумма кросс-продаж в мае стала в 2 раза выше уровня февраля 2026 года, по данным клиента, без увеличения рекламного бюджета.
• Конверсия из лида в заказ выросла с 61% в марте до 69% в апреле: +8 процентных пунктов.
• Доля новых клиентов, дошедших до второго заказа, выросла с 50% в марте до 72% в мае: +22 процентных пункта.

Показатели получены на фоне внедрения аналитики и регулярной работы руководителя с командой. Отдельный вклад ИИ не выделен.

Масштаб: Личный бренд эксперта и блогера; образовательные, медийные и творческие проекты

Исходная ситуация

Александр развивает несколько направлений: авторскую методологию, образовательные программы, клуб, медиаканалы и творческие проекты. Посетителю нужно понять, с чего начать, где найти нужный материал и как обратиться к эксперту или его команде. Задача заключалась в том, чтобы объединить эти направления в официальном цифровом пространстве и организовать первичный контакт с учётом запроса человека.

Что мы сделали

Создали цифровой офис и официальную приёмную на основе антропоцентричной кибернетической системы GENLA. На единой площадке собрали проекты, программы и каналы Александра. Встроили Solo AI: помощник знакомит посетителя с Методологией Целостности, помогает найти материалы или подходящий формат участия и предусматривает передачу вопроса команде. Вход в систему начинается с того, что сейчас важно человеку. Эксперт остаётся смысловым центром, а ИИ помогает ориентироваться в его знаниях и проектах.

Результат и экономический эффект

• Все направления представлены через единую официальную точку входа: aleksandr-solo.ru.
• Solo AI связывает запрос посетителя с материалами, программами и возможностью обратиться к команде.
• Создана модель персональной цифровой приёмной, которую можно адаптировать для других экспертов, специалистов и публичных деятелей.

Количественные показатели обращений, конверсии и экономии времени пока не заявлены.