ИИ и сфера недвижимости: как RAG-бот помогает работать на репутацию

Компании по работе с недвижимостью знают, какую ценность имеет каждое взаимодействие с клиентом. Потенциальные клиенты могут выйти на связь в любое время дня и ночи, а ответы на их вопросы требуют скорости и точности. Однако параллельно с этим сотрудники заняты другими задачами: оформлением документов, работой с объектами, встречами. В результате ответы на запросы клиентов могут приходить с задержкой, что напрямую влияет на репутацию компании, лояльность клиентов и итоги сделки.

Чтобы оперативно обрабатывать клиентские запросы, бизнес все чаще обращается к чат-ботам. Однако и здесь встречаются сложности. Например, стандартные чат-боты, способные выдавать лишь «заскриптованные» ответы на самые распространенные вопросы, часто вызывают у клиентов лишь раздражение и желание поскорее перевести разговор на человека – нагрузка все еще ложится на операторов. В то же время ИИ-боты вроде Chat GPT не обладают достаточным уровнем безопасности, чтобы обучать его на внутренних конфиденциальных документах, а также имеют склонность «выдумывать» ответы, не найдя подходящего.

Учитывая существующие трудности, в последнее время набирает популярность новый способ работы с ИИ-моделями – RAG-подход.

Что такое RAG

RAG-подход (Retrieval Augmented Generation) – это технология, которая сочетает поиск информации и генерацию ответов с использованием современных моделей искусственного интеллекта.

Вместо того чтобы «выдумывать» ответы, как это бывает у классических чат-ботов, бот с RAG-подходом (для удобства будем называть его RAG-бот) сначала находит нужные данные в базе знаний, а затем формирует связный и понятный ответ на естественном языке. Такая база может быть как внутренней (документы компании, регламенты, договоры), так и внешней (например, открытые источники). RAG-бот интегрируется в ИТ-систему компании и работает внутри защищённого контура, что гарантирует конфиденциальность информации.

Ещё одно преимущество – простое обновление знаний: чтобы бот «узнал» новые правила или документы, достаточно загрузить их в базу. Это позволяет обходиться без регулярного дообучения модели и быстро актуализировать ответы.

Там, где удобно клиенту

RAG-бот можно интегрировать с любой платформой, через которую ведется коммуникация с клиентами: Telegram, WhatsApp, сайт, социальные сети, онлайн-чаты. Один и тот же бот одинаково быстро и точно работает в любом канале, а клиент не тратит время на скачивание приложений или регистрацию – просто пишет в привычный мессенджер и получает готовое решение.

Как это работает?

Давайте разберем несколько примеров взаимодействия RAG-бота и клиента – для наглядности.

Сценарий 1. Запрос деталей оформления
Клиент видит объявление о продаже квартиры и хочет узнать порядок оформления сделки.

• Он пишет в чат.
• RAG-бот обращается к базе документов по объекту, находит условия сделки, юридические нюансы и шаги оформления.
• Бот формулирует простой и точный ответ, а затем предлагает выслать полный пакет документов на email или мессенджер, получая контакт клиента.

Сценарий 2. Запрос по характеристикам объекта
Покупателя заинтересовала планировка и техническое состояние дома.

• Он задаёт вопрос в WhatsApp.
• Бот находит актуальные данные в спецификациях и отчетах, прикладывает план этажа и фото, уточняет, какие параметры особенно важны для клиента.
• В процессе бот предлагает записать клиента на просмотр и получает телефон для связи.

Сценарий 3. Запрос по инфраструктуре и району
Клиент увидел интересный объект, но хочет понять, какие школы и магазины рядом, как обстоят дела с транспортом.

• Бот берёт информацию из базы объектов, дополняет её данными из открытых источников и формирует персональный ответ с картой и временем в пути.
• Затем бот предлагает подбор похожих объектов в том же районе и фиксирует контакты клиента для отправки списка.

Контакт в момент интереса

Когда клиент задаёт вопрос, бот уже в контексте темы и естественно получает контактные данные: email или телефон для отправки информации, согласие на звонок менеджера, запись на просмотр объекта.
Контакт тут же передаётся вашему менеджеру, который выходит на связь, пока интерес клиента остаётся высоким.

Бизнес-эффект

Теперь поговорим о выгоде, которую получает компания при внедрении RAG-бота:

• Снижение потери лидов. Ответ в первые секунды после запроса удерживает клиента и не даёт ему уйти к конкуренту.
• Рост конверсии. Мгновенное уточнение потребностей и подбор подходящих объектов повышает количество встреч и подписанных договоров.
• Увеличение базы контактов. Данные собираются в момент живого интереса, что обеспечивает постоянный приток качественных лидов.
• Экономия ресурсов. Автоматизация рутинных ответов и процессов позволяет сотрудникам работать только с тёплыми клиентами.
• Повышение лояльности. Круглосуточная поддержка в любом канале и персонализация под каждого пользователя делает работу с вами комфортной, клиенты возвращаются и рекомендуют вас.

Вместо вывода

В эпоху, когда рынок недвижимости высококонкурентен, а клиенты ожидают мгновенной реакции, RAG-бот становится не просто технологией, а стратегическим инструментом. Он помогает быстро и по делу говорить с клиентами, что положительно сказывается на их удовлетворенности и, как следствие – на репутации компании.

Мы готовы рассказать вам о RAG-боте больше, если тема вас заинтересовала. Оставьте заявку на нашем сайте – мы покажем вам прототип и расскажем, какие задачи бот может решить в вашей компании.