Пользователь теряет телефон дома — поддержки засыпают жалобами, а бренд тратит деньги на операторов. 65 % таких обращений можно убрать, если интегрировать офлайн‑ИИ. Ниже — пошаговый рецепт на базе кейса VegaVoice, который доказывает: голосовое управление без Интернета реально, даже в шуме и с «смятой» речью.
<cut>
Оглавление
Почему бизнес спешит встраивать ИИ
Шаг 1. Ищем боль пользователя
Шаг 2. Собираем стек под реальные условия
Шаг 3. Дизайн, который не бесит
Шаг 4. “Коробка” для B2B‑клиентов
Шаг 5. Метрики после релиза
Что дальше
Почему бизнес спешит встраивать ИИ
по данным Accenture, 75 % покупателей готовы сменить бренд из‑за слабого digital‑опыта.
Смартфоны, банки, умный дом — все борются за лояльность и хотят сокращать расходы на поддержку. Без мгновенного отклика сытые пользователи уходят к конкурентам, а жалобы вырастают в убытки.
Шаг 1. Ищем боль пользователя
Когда смартфон на беззвучном, вопрос «Где ж ты, родной?» всплывает у каждого. Мы опросили 1 200 человек — 82 % теряли телефон дома минимум раз в месяц.
Шаг 2. Собираем стек под реальные условия
Чтобы «Сири, где ты?» работало офлайн и в лай собаки, склеили три слоя:
VAD фильтрует фон.
STT‑модель понимает «мятавую» речь.
Левенштейн + фонетика — ловим неправильные имена.
Шаг 3. Дизайн, который не бесит
Голосовой UX должен быть интуитивным:
Назвал имя — телефон зазвонил.
Меню для кастомного имени и рингтона.
Zero‑battery‑drain: движок “спит”, пока нет речи.
Шаг 5. Метрики после релиза
После продакшна у клиента‑банка:
−65 % тикетов «Не могу найти телефон».
+18 % NPS мобильного приложения.
Снижение нагрузки на call‑центр ≈ 3 FTE.
Что дальше
Протестируй движок в метро и на кухне.
Собери фидбек первых 100 юзеров — поправь wake‑word.
Выбери модель монетизации: лицензия, подписка или white‑label.
Подписывайся и делись своими кейсами внедрения ИИ в мобайл 📲
Внедрение ИИ в мобильное приложение помогло сократить обращения в поддержку на 65 % и повысить точность до 98 % — разбор кейса VegaVoice.
