Контекст и метрика
Сеть из 18 салонов в Татарстане. Клиенты привыкли записываться по телефону и в Instagram. Задача — перевести 70% записей в self-service через WhatsApp за квартал. KPI: 30-day retention бота ≥ 60%.
Почему именно WhatsApp
Telegram у бьюти-аудитории в регионе — 23% проникновения. WhatsApp — 89%. Это не вопрос предпочтений студии — это вопрос того, где находится клиент.
Архитектура: state-machine, не LLM
Мы сознательно не делали бота на LLM. Запись на маникюр — это конечный автомат на 7 состояний. LLM здесь — это пушка по воробьям и ещё $0.04 на запрос. Мы построили state-machine на FSM-фреймворке с понятным fallback на оператора.
const flow = createMachine({
id: 'booking',
initial: 'greet',
states: {
greet: { on: { ANY: 'service' } },
service: { on: { PICK: 'master', BACK: 'greet' } },
master: { on: { PICK: 'time', BACK: 'service' } },
time: { on: { PICK: 'confirm', BACK: 'master' } },
confirm: { on: { YES: 'done', EDIT: 'service' } },
done: { type: 'final' },
},
});Что мы сделали для retention
- 01.Напоминание за 2 часа до записи — конверсия в no-show упала с 12% до 3%
- 02.Повторное предложение через 28 дней — не «акция», а персональное «ваше время через 4 недели»
- 03.Кнопка «вызвать оператора» в каждом состоянии — спасает от тупиков
- 04.Никаких рассылок без согласия — ровно один опт-ин при первом контакте
«В бот-проектах retention делает уважение к времени пользователя, а не сложность AI под капотом.»
Цифры
Через 90 дней после запуска: 14 200 уникальных пользователей, retention-30 = 92%, доля self-service записей = 71%, NPS бота = 64. Оператор-колл-центр сократили с 7 человек до 2 — оставшиеся ловят сложные случаи и работают с жалобами.
Что бы мы сделали иначе
Главное, что я бы исправил — мы потратили две недели на дизайн UI-кнопок в WhatsApp Business. Это потерянное время. Пользователю всё равно, какой эмодзи стоит перед кнопкой «Маникюр». Ему важно, что после её нажатия следующий шаг занимает 3 секунды, а не 10.