Кейс А101: NPS в 3 раза быстрее и причины отказов с ИИ | AIDAY 2026 | Алексей Ермаков, A101

В крупной компании с тысячами обращений в месяц анализ NPS превращается в ад. Полтора часа в день на ручной разбор комментариев, сотни причин отказов клиентов, которые невозможно сгруппировать, и тонкая грань между «клиент поставил 9, но в комментариях — разнос» и «поставил 2, но потом написал, что ошибся». А пока всё это разбирается вручную — срочные кейсы клиентов теряются в очереди. В этом выступлении — реальный кейс ГК А101, одного из крупнейших застройщиков Москвы: 2000+ звонков в месяц, средний чек 18 млн ₽ за квартиру. Как автоматизировали разбор NPS, кластеризовали сотни причин отказов от встречи в 10–11 рабочих категорий и научили ИИ выявлять ASAP-кейсы — клиентов, которым нужно перезвонить срочно, иначе сделка уйдёт. Если вы руководитель клиентского сервиса, контроля качества или коммерческий директор в недвижимости, банкинге, телекоме или любом B2C с высоким чеком — это выступление покажет, как за пару недель получить разбор NPS в 3 раза быстрее, +2,5% конверсии в визит и −30% причин отказов клиентов. #кейсыИИ