Почему обычные рассылки не работают
Низкая открываемость
Рассылки попадают в спам или теряются в общей массе других сообщений
Отсутствие персонализации
Массовые рассылки с единым сообщением для всех сегментов
Разрозненность каналов
Дублирование сообщений, невозможность выстроить омниканальную стратегию, высокие затраты на содержание систем
Отсутствие аналитики
Метрики доставки, вовлеченности, конверсии и др.
Как работают исходящие рассылки от Just AI
Дают возможность выстроить персонализированную коммуникацию с интерактивными элементами и аналитикой
Загрузка сегментированной базы контактов
Из CRM, файлов Excel/CSV, формы на сайте или рекламных кабинетов по API
Настройка рассылки
Визуальный конструктор с возможностью продумать интерактивные элементы для взаимодействия с аудиторией, время отправки и канал коммуникации
Запуск рассылки и мониторинг статистики
Подробная аналитика появляется в личном кабинете в режиме реального времени
Сценарии использования
Для каких задач эффективны исходящие рассылки
E-commerce: возврат брошенных корзин
Мотивировать клиента завершить оформление заказа
Ритейл: акции и распродажи
Сообщить о старте распродажи максимальному числу клиентов
HoReCa: программы лояльности
Увеличить частоту заказов постоянных клиентов
Банки и финтех: транзакционные уведомления и допродажи
Информировать о транзакции и предложить допуслугу
Медицина: напоминания о приёмах
Снизить количесво неявок
Фитнес: продление абонементов
Напомнить о продлении и мотивировать остаться
Преимущества исходящих рассылок от Just AI
Омниканальность
Запускайте рассылки в любом текстовом чат-боте – в мессенджерах и даже в мобильных приложениях. Всё доступно в одной платформе
Умная сегментация
По поведению, каналу связи, взаимодействию с контентом и др.
Аналитика
Количество отправленных писем, конверсия, клики, история взаимодействия каждого клиента с ботом
Интерактивность
Пользователь может оставить свои контактные данные, отказаться от записи, поделиться отзывом об услуге или пройти опрос в беседе с ботом
Успешно используют наши решения
Этапы внедрения
1
Сбор и анализ требований
2
Прототипирование решения
3
Разработка и тестирование
4
Запуск готового решения
5
Техподдержка и обучение команды
Гибкая архитектура решения
Классический NLU, чистый LLM или гибрид — в зависимости от задачи бизнеса
LLM (генеративная модель)
Подходит для ситуаций, где диалог живой, вариативный и многоуровневый — клиент может спросить что угодно
Гибрид (NLU + LLM)
Комбинирует лучшее от обоих подходов: NLU отвечает за чёткость и контроль, LLM — за понимание сложных запросов и естественные ответы
Гибрид является стандартом для Enterprise-автоматизаций в Just AI
Классический NLU (rule-based)
Лучше всего работает там, где правила чёткие, вопросов мало, а ошибки недопустимы
Just AI Agent Platform
Единая платформа для любых GenAI-инициатив
/ MCP
/ HTTP
WORKFLOW И ДИАЛОГОВ
(JS, DSL, PYTHON*)
ДЛЯ РАЗРАБОТКИ
ML: LLM, NLP/NLU
