Ульяна и Оля из Townsend = Мессенджер-маркетинг и чат-боты
رفتن به کانال در Telegram
Канал ведут Ульяна Жеринова - основатель агентства Townsend.ru и Ольга Дерышева - руководитель проектного отдела Townsend. Здесь: заметки о CRM-маркетинге, мессенджерах, чат-ботах, AI, агентстве. Связаться с нами: @ulyanazherinova
نمایش بیشتر1 133
مشترکین
اطلاعاتی وجود ندارد24 ساعت
-47 روز
-1230 روز
در حال بارگیری داده...
کانالهای مشابه
ابر برچسبها
اشارات ورودی و خروجی
---
---
---
---
---
---
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+17
در 0 کانالها
اوت '26
+9
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '26
+16
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '26
+7
در 0 کانالها
Get PRO
مه '26
+18
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '26
+24
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '26
+16
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '26
+23
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '26
+29
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '25
+32
در 5 کانالها
Get PRO
نوامبر '25
+45
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '25
+44
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '25
+38
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '25
+36
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '25
+36
در 1 کانالها
Get PRO
ژوئن '25
+38
در 1 کانالها
Get PRO
مه '25
+50
در 1 کانالها
Get PRO
آوریل '25
+56
در 1 کانالها
Get PRO
مارس '25
+87
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '25
+36
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '25
+46
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '24
+111
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '24
+48
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '24
+237
در 1 کانالها
Get PRO
سپتامبر '24
+50
در 1 کانالها
Get PRO
اوت '24
+48
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '24
+18
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '24
+12
در 0 کانالها
Get PRO
مه '24
+36
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '24
+38
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '24
+58
در 1 کانالها
Get PRO
فوریه '24
+23
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '24
+26
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '23
+16
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '23
+14
در 1 کانالها
Get PRO
اکتبر '23
+4 740
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '23
+41
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '23
+40
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '23
+21
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '23
+22
در 0 کانالها
Get PRO
مه '23
+26
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '23
+30
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '23
+14
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '23
+10
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '23
+15
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '22
+43
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '22
+40
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '22
+104
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '22
+21
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '22
+30
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '22
+29
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '22
+28
در 0 کانالها
Get PRO
مه '22
+15
در 0 کانالها
Get PRO
آوریل '22
+44
در 0 کانالها
Get PRO
مارس '22
+29
در 0 کانالها
Get PRO
فوریه '22
+5
در 0 کانالها
Get PRO
ژانویه '22
+10
در 0 کانالها
Get PRO
دسامبر '21
+8
در 0 کانالها
Get PRO
نوامبر '21
+8
در 0 کانالها
Get PRO
اکتبر '21
+11
در 0 کانالها
Get PRO
سپتامبر '21
+22
در 0 کانالها
Get PRO
اوت '21
+15
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئیه '21
+20
در 0 کانالها
Get PRO
ژوئن '21
+204
در 0 کانالها
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 16 سپتامبر | +11 | |||
| 15 سپتامبر | 0 | |||
| 14 سپتامبر | 0 | |||
| 13 سپتامبر | +1 | |||
| 12 سپتامبر | +2 | |||
| 11 سپتامبر | +1 | |||
| 10 سپتامبر | 0 | |||
| 09 سپتامبر | 0 | |||
| 08 سپتامبر | 0 | |||
| 07 سپتامبر | +1 | |||
| 06 سپتامبر | 0 | |||
| 05 سپتامبر | 0 | |||
| 04 سپتامبر | +1 | |||
| 03 سپتامبر | 0 | |||
| 02 سپتامبر | 0 | |||
| 01 سپتامبر | 0 |
پستهای کانال
+7
После оплаты взаимодействие с клиентом не заканчивается 💯
Ему ещё предстоит получить заказ, разобраться с продуктом, настроить его и решить вопросы, которые могут возникнуть в процессе использования.
Часть этого пути можно автоматизировать.
На примере покупки кофемашины в карточках показываем, какие сообщения могут сопровождать клиента после заказа: от подтверждения доставки и помощи с первым запуском до напоминания об обслуживании и предложения подходящих расходников.
Чтобы такая коммуникация работала как единый сценарий, сначала нужно определить основные этапы клиентского пути после покупки. Для каждого этапа понять, какое событие запускает сообщение, какую информацию должен получить клиент, как система реагирует на его ответ и когда необходимо подключить специалиста.Триггером может стать оплата, доставка, покупка определённой модели, ответ клиента или наступление заданного срока. Данные для запуска сценария можно получать из CRM, интернет-магазина или другой связанной системы. В результате клиент получает помощь именно тогда, когда она ему нужна, а бизнес автоматизирует значительную часть сопровождения, не превращая коммуникацию в поток случайных рассылок. Такие сценарии можно реализовать в MAX и последовательно сопровождать клиента после покупки. ➡️ Читать нас в ВК и MAX
| 2 |  Как сделать так, чтобы чат-бот не просто отвечал на вопросы, а реально помогал бизнесу продавать?
На вебинаре вместе с Wahelp поговорим о двух сторонах этой задачи: как привлекать новых клиентов через полезную механику внутри бота и как выстраивать дальнейшую коммуникацию, чтобы доводить до покупки и возвращать снова.
От нашей команды выступит Ольга Дерышева, COO Townsend. Она расскажет, как превратить лид-магнит в пробную версию продукта. Покажет механику, где пользователь получает не очередной гайд, а персональную AI-консультацию, сразу видит ценность продукта и естественно переходит к следующему шагу.
Эксперты Wahelp разберут, как использовать MAX- и Telegram-ботов как постоянный канал продаж и удержания: собирать собственную клиентскую базу, автоматизировать коммуникации на всём пути клиента и работать с повторными продажами.
Будет много практики и конкретных механик, которые можно адаптировать под свои задачи.
👉 Присоединиться к вебинару | 63 |
| 3 |  +7Перед запуском ИИ-ассистента стоит проверить на десятках реальных клиентских запросов: простых, запутанных, неполных и тех, на которые в базе знаний вообще нет ответа.
Например, спросить цену, перепутать названия тарифов, описать задачу в нескольких абзацах или запросить услугу, которую компания не оказывает.
Тестовые вопросы лучше собирать из реальных обращений клиентов, вопросов менеджеров и потенциально спорных ситуаций. Чем шире этот набор до запуска, тем точнее можно настроить поведение ассистента в реальной коммуникации.
В карточках собрали основные направления, по которым стоит проверить ИИ-ассистента перед запуском ⤴️
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 62 |
| 4 |  Реклама дорожает, конкуренция усиливается, а привычные механики запусков перестают давать прежний ROI 👀
Что работает в e-commerce прямо сейчас, лучше всего показывают реальные цифры, а не теория.
10 сентября пройдёт онлайн-мероприятие «Живой разбор кейсов. Маркетинг и продажи в e-commerce».
Формат максимально прикладной: у каждого спикера 15 минут, чтобы показать задачу, выбранные инструменты и полученный результат.
От нашей команды выступит Ольга Дерышева, COO Townsend. Она расскажет, как чат-бот для интернет-магазина корейской косметики стал консультантом, помогал клиенту с выбором и доводил его до покупки.
Также своими кейсами поделятся эксперты Demis Group, Vitamin. Tools и TargetHunter.
📅 10 сентября
🕐 12:00 Мск
💻 Онлайн
Если хотите посмотреть, какие механики сегодня реально работают в e-commerce и что можно применить в своих проектах, присоединяйтесь.
👉 Зарегистрироваться 👈 | 70 |
| 5 |  Обычный (алгоритмический) чат-бот работает по заранее спроектированной логике.
Например:
«Выберите услугу» → «Укажите город» → «Оставьте телефон» → заявка передаётся менеджеру.
Мы заранее знаем возможные действия пользователя и определяем, что бот должен сделать на каждом шаге. Это хорошо работает там, где задача понятная и путь можно разложить на конкретные сценарии.
С ИИ-ассистентом логика другая. Пользователю не обязательно выбирать нужную кнопку или формулировать вопрос так, как предусмотрено сценарием. Он может написать:
«Я хочу подключить ваш сервис, но пока не понимаю, какой тариф мне нужен. У нас пять менеджеров и около 300 обращений в месяц».
ИИ-ассистент может понять такой запрос, выделить важный контекст, обратиться к базе знаний, задать уточняющий вопрос и сформировать ответ под конкретную ситуацию.То есть главное отличие — в степени вариативности диалога.
Обычный бот ведёт человека по предусмотренным веткам. ИИ-ассистент может работать там, где заранее невозможно прописать все варианты вопросов и ответов.
То есть главное отличие — в степени вариативности диалога.
Например, в онлайн-школе он может помочь подобрать программу под запрос ученика, в клинике — сориентировать по услуге и подготовке к приёму, а в B2B — разобраться в задаче клиента и предложить подходящий вариант решения.
При этом хороший ИИ-ассистент тоже не работает «как захочет». Для него нужно определить источники знаний, правила, ограничения, допустимые действия и ситуации, в которых диалог необходимо передать человеку. Об этом мы подробно говорили в одном из августовских постов.
Поэтому ещё на этапе проектирования важно понять, насколько вариативными будут запросы пользователей и какой уровень гибкости должен быть заложен в диалог. От этого и зависит, какой инструмент лучше подойдёт под конкретную задачу.
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 60 |
| 6 |  В августе на канале говорили о том, как проектировать сценарии вокруг задачи бизнеса и поведения клиента: что смотреть в аналитике, какие действия считать триггерами, какие данные передавать менеджеру и почему запуск бота — это только часть работы.
→ Как аналитика помогает найти разрывы в воронке
Разобрали, что должна показывать аналитика в мессенджер-маркетинге: не только запуски бота, клики и заявки, но и качество обращений, скорость ответа, передачу данных менеджеру, продажи и выручку.
А ещё поговорили о точках выхода из сценария: если пользователи массово останавливаются на одном шаге, это не готовый диагноз, а повод проверить гипотезы и найти, где реальный путь клиента расходится с запланированным.
→ Какие вопросы задавать перед запуском чат-бота
Хорошая автоматизация начинается не с выбора платформы, а с вопроса: какую именно проблему мы хотим решить?
Если задача звучит слишком широко — «увеличить конверсию» или «разгрузить менеджеров» — сначала нужно понять, где именно возникает разрыв: на входе, после заявки, при передаче данных или на этапе повторного касания.
→ Как действия клиента должны запускать разные сценарии
Поведение пользователя уже может быть триггером для автоматизации: посмотрел стоимость, начал оформлять заявку и остановился, несколько раз вернулся к услуге, задал вопрос специалисту или совершил покупку.
Главное — не реагировать на все действия одинаково, а понимать, что изменилось в контексте клиента и какой следующий шаг будет уместен.
→ Что должен получить менеджер после диалога клиента с ботом
На примере онлайн-школы показали, почему имя и телефон — это ещё не полноценная заявка. Менеджеру нужен контекст: запрос клиента, причина интереса, сроки, выбранный сценарий, источник обращения и следующий шаг.
Если эти данные сохраняются в CRM, разговор можно продолжить без повторного опроса, а контекст не теряется после передачи заявки.
→ Почему ИИ-ассистенту нужна спроектированная база знаний
Больше информации не значит лучше. Чтобы ИИ-ассистент отвечал точнее, важно заранее определить его роль, реальные сценарии, источники знаний, границы ответственности и правила обновления базы.
Хороший ассистент не обязан знать всё — он должен понимать, где может ответить сам, а когда нужно уточнить информацию или передать диалог человеку.
→ Как игровой квест помогает вовлекать аудиторию
В кейсе бренда верхней одежды показали, как Телеграм-бот превратил знакомство с ассортиментом в игру: пользователь выбирал героя, проходил холодное путешествие и подбирал одежду под дождь, ветер и мороз.
Так игровая механика помогла вовлечь аудиторию, объяснить разницу между моделями и привести пользователя к программе лояльности.
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 90 |
| 7 |  +8Если пользователи массово прекращают сценарий на одном и том же шаге, это повод присмотреться к нему внимательнее.
Например, человек изучает условия, выбирает подходящий вариант, переходит дальше — а после просьбы оставить номер телефона закрывает бот 👻
Можно решить, что пользователи просто не хотят делиться контактами. Но точка выхода показывает только место, где прервался путь, а не причину.
Возможно, номер запрашивают слишком рано. Пользователь не понимает, зачем его оставлять и что произойдёт дальше. Предыдущие шаги не сформировали достаточной ценности. Или на этом этапе возникла техническая проблема.
При этом не каждый выход нужно считать проблемным 💯 Если человек пришёл узнать стоимость, получил ответ и закрыл бот, сценарий мог выполнить свою задачу.
Поэтому важно сравнивать фактическое поведение с запланированным: какое действие пользователь должен был совершить на этом этапе и почему он его не совершил.
А затем проверять гипотезы с помощью других данных — источника трафика, сегмента пользователя, действий перед выходом, вопросов в диалоге и изменений конверсии после обновления сценария.
В карточках показываем, как анализировать точки выхода и находить элементы сценария, которые действительно стоит доработать.
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 102 |
| 8 | MAX_ОльгаДерышева_compressed (1).pdf | 208 |
| 9 |  Конференция WE ARE CRM закончилась, а улыбка осталась)
Было много полезных разговоров, новых замечательных знакомств и невероятной атмосферы.
Спасибо организаторам за это. И моё уже традиционное:
Было очень душевно!
Как и обещала на докладе, прикладываю презентацию по MAX 👇
Кстати, я получила много положительных отзывов о том, что доклад был полезным. Спасибо всем, кто пришёл послушать его в Рязани или смотрел онлайн!
Всем добра и до новых встреч ❤️ | 140 |
| 10 | MAX_ОльгаДерышева_compressed (1).pdf | 2 |
| 11 | MAX_ОльгаДерышева_compressed (1).pdf | 1 |
| 12 |  +7Кажется логичным: чем больше материалов дать ИИ-ассистенту, тем лучше он будет отвечать. Загрузить сайт, презентации, инструкции, регламенты, переписку, FAQ — и пусть использует всё, что знает компания.
На практике объём базы сам по себе ничего не гарантирует. Если в ней смешаны устаревшие документы, противоречащие друг другу правила и информация, которая вообще не относится к задаче ассистента, ответы лучше не станут.
Поэтому базу знаний стоит проектировать определенным образом. Как? Отвечаем в карточках ⤴️
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 100 |
| 13 |  +8Клиент не всегда прямо говорит, что заинтересовался, сомневается или уже готов принять решение. Но это часто видно по его действиям: он изучает стоимость, возвращается к услуге, начинает оформлять заявку или задаёт уточняющий вопрос.
Каждое такое действие может стать триггером для отдельного сценария. Посмотрел цену — помочь разобраться в предложении. Не завершил заявку — вернуть к нужному шагу. Совершил покупку — перейти к сервисной коммуникации.
Главное — определить, какие действия действительно меняют контекст и какая коммуникация должна запускаться после каждого из них.
В карточках собрали модель триггерной коммуникации на примере фитнес-клуба: что сделал клиент и какой сценарий должен запуститься дальше. Листайте ⤴️
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 114 |
| 14 |  21–22 августа конференция WE ARE CRM в Рязани!
Мой доклад «MAX для бизнеса: первые результаты, живые кейсы и разбор ошибок первопроходцев» про то, что мы уже успели увидеть в реальных проектах: что работает, что не работает и где бизнесы чаще всего ошибаются.
А вообще на встречу с CRM-маркетологами всея Руси в Рязань еду уже в четвёртый раз и в третий раз как спикер.
За эти годы здесь было столько новых знакомств, полезных разговоров, знаний и идей. И всегда такая классная атмосфера, что я каждый раз после конференции пишу одно и то же:
«Было душевно»
И это, наверное, главная особенность WE ARE CRM. Совершенно невероятная забота организаторов и очень тёплое профессиональное сообщество.
Так что увидимся в Рязани ❤️
А если кто-то ещё не купил билет, переходите по ссылке! | 122 |
| 15 |  +7Что должен увидеть менеджер в тот момент, когда бот передаёт ему клиента?
Это один из вопросов, с которого стоит начинать проектирование сценария. Потому что от ответа зависит всё остальное: какие вопросы задавать, какие действия пользователя учитывать и какие данные сохранять.
На примере онлайн-школы разбираем весь путь: от проектирования сценария и сбора нужного контекста до передачи заявки менеджеру и сохранения информации в карточке клиента в CRM. Листайте карточки ⤴️
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 101 |
| 16 |  У чат-ботов становится всё больше возможностей. Они могут отвечать на вопросы, подбирать товары, собирать заявки, сопровождать клиентов, подключать ИИ и передавать данные в другие системы.
Но, как и любой инструмент, чат-бот полезен только тогда, когда применяется для конкретной задачи.
Поэтому первый вопрос, который мы задаём заказчику:
Что сейчас не работает или работает плохо?
Например, менеджеры долго отвечают на обращения. Клиентам сложно выбрать подходящую услугу. Заявки приходят без нужной информации. Пользователи начинают оформление, но не доходят до конца.
Ответы вроде «хотим автоматизировать продажи», «нужно увеличить конверсию» или «хотим разгрузить сотрудников» слишком широкие. По ним невозможно понять ни будущий сценарий, ни объём работы, ни критерии успеха.
Здесь нужно идти глубже:
— на каком этапе возникает проблема;
— кого она затрагивает;
— что именно происходит сейчас;
— к каким потерям это приводит;
— что должно измениться после запуска.
При этом важно отделить симптом от причины.
Например, компании кажется, что ей не хватает заявок. Но анализ показывает, что обращений достаточно — просто на них поздно отвечают, менеджерам не передаётся контекст или после первого сообщения клиент не понимает, что делать дальше.
Тогда задача чат-бота — не привлечь больше людей, а помочь не терять тех, кто уже проявил интерес.
Поэтому перед запуском мы сначала разбираем существующий процесс: смотрим путь клиента, ищем точки выхода, изучаем повторяющиеся действия команды и выясняем, где теряются время, обращения или данные.
Иногда после такого анализа становится понятно, какой сценарий действительно нужен. А иногда — что проблема решается не чат-ботом или не только им.
Хорошая автоматизация начинается не с кнопок и возможностей платформы. Она начинается с правильно поставленного вопроса:
Какую именно проблему мы хотим решить?
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 87 |
| 17 |  Можно просто показать модели верхней одежды в каталоге. А можно превратить выбор в игру: отправить героя в холодное путешествие и предложить пользователю решить, что защитит его от дождя, ветра и мороза 💦💨🧊
В новом кейсе рассказываем, как Телеграм-бот помог бренду верхней одежды вовлечь аудиторию через игровой квест, познакомить пользователей с ассортиментом и привести их к программе лояльности.
🔹 Читать кейс
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 97 |
| 18 |  Заявки поступают, но до оплаты доходит слишком мало клиентов?
Ниже короткий чек-лист. Проверьте, на каком этапе прерывается путь к продаже ⬇️
✅ Качество заявок
Посчитайте, какая доля обращений соответствует вашим условиям: по задаче, бюджету, региону и другим важным критериям. Сравнивайте источники по доле целевых заявок, конверсии в продажу и стоимости привлечённого клиента, а не только по цене обращения.
📛 Тревожный сигнал: заявок много, но менеджеры часто отмечают их как нецелевые.
✅ Скорость первого ответа
Измерьте время от отправки заявки до первого содержательного сообщения менеджера. Отдельно проверьте обращения, поступившие вечером, в выходные и в периоды высокой нагрузки.
📛 Тревожный сигнал: клиент ждёт ответа несколько часов или часть заявок остаётся без обработки.
✅ Передача данных менеджеру
Проверьте, получает ли менеджер вместе с заявкой ответы клиента: выбранный продукт, задачу, город, бюджет, источник обращения и историю сценария.
📛 Тревожный сигнал: разговор начинается с вопросов, на которые клиент уже отвечал боту.
✅ Понятный следующий шаг
После разговора клиент должен знать, что произойдёт дальше: когда придёт расчёт, какие документы нужны, как назначить встречу или перейти к оплате.
📛 Тревожный сигнал: диалог заканчивается фразой «Подумайте и возвращайтесь», а следующее действие и дата контакта не зафиксированы.
✅ Повторное касание
Посмотрите, что происходит с клиентами, которые получили предложение, но пока не приняли решение. Повторное сообщение должно возвращать контекст, снимать конкретный барьер и помогать продолжить путь. Обычное «Вам ещё актуально?» редко двигает сделку дальше.
📛 Тревожный сигнал: после первого разговора или отправки предложения коммуникация обрывается.
Если хотя бы в одном пункте есть проблема, именно там может теряться часть продаж.
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 98 |
| 19 |  +6Сколько человек запустили бот, нажали кнопку или дошли до формы? Эти данные помогают оценить отдельные шаги сценария, но ещё ничего не говорят о том, приносит ли мессенджер-маркетинг результат бизнесу 💯
Допустим, из одной рекламной кампании в бот пришла тысяча пользователей. Триста человек нажали кнопку, сотня из них оставили контакты. На первый взгляд воронка работает хорошо.
Но сколько из этих обращений оказались целевыми? Сколько пользователей поговорили с менеджером, получили предложение и дошли до оплаты? Какую выручку принесли продажи и окупились ли расходы на привлечение?
Ответить на эти вопросы должна аналитика. Что важно видеть в таком отчёте? Рассказываем в карточках ⤴️
➡️ Читать нас в ВК и MAX | 94 |
| 20 | Клиники, аптеки и лаборатории, фарма: живой разбор кейсов
Когда стоимость пациента растёт, реклама работает всё слабее, а конкуренция усиливается — значит, пора смотреть не теорию, а реальные решения, которые уже дают результат другим медицинским компаниям.
Приглашаем вас на онлайн-мероприятие для собственников, руководителей и маркетологов медицинского бизнеса, которые хотят реальных рабочих решений, а не теории.
📅 6 августа, 12:00 по Мск
Каждый спикер за 15 минут презентует свой реальный кейс из медицинского бизнеса:
• исходная ситуация, цели и ограничения;
• какие инструменты и гипотезы использовали;
• что сработало, а что нет;
• результаты и выводы для маркетинга и продаж.
Я поделюсь нашим опытом работы с фарм-производителями и поставщиками: как с помощью мессенджеров и ИИ оптимизировать коммуникацию фармкомпании с врачами.
Созданная нами система из мессенджеров и ИИ позволяет:
• распределять подписчиков по нужным сегментам;
• собирать обратную связь о работе медицинских представителей;
• отправлять каскадные сегментированные рассылки с учётом специальности медиков;
• поддерживать и актуализировать «Сервис медицинской информации» — библиотеки со статьями и исследованиями, а также возможностью получить ответ на вопрос от специалиста;
• снижать нагрузку на менеджеров в части обработки ответов на NPS-опросы.
Подробнее обо всем 👉 при регистрации 👈 | 96 |
