Автоматизация продления фитнес-подписок и возвращения клиентов с помощью ИИ-агента
DDX Fitness — крупнейшая фитнес-сеть России, работающая по модели ежемесячной подписки. В отличие от годовых абонементов, такая модель требует постоянной работы с базой: каждый месяц десятки тысяч клиентов необходимо возвращать к продлению — иначе они просто не совершают следующий платёж.
С 2024 по 2026 год сеть выросла с 50 до 160 клубов, база активных членов превысила 900 тысяч человек. Объём базы для исходящих звонков рос пропорционально открытию новых клубов — контактный центр не справлялся с нагрузкой.
Масштабировать штат операторов в том же темпе было экономически нецелесообразно: стоимость одного продления через живого сотрудника при таком объёме делала юнит-экономику неприемлемой.
Перед компанией стояла задача автоматизировать исходящие звонки по продлению подписок — при этом не упростить коммуникацию до уровня автоинформатора, а сохранить качество диалога: обрабатывать возражения, предлагать ближайший клуб при переезде, адаптироваться к темпу разговора. Параллельно — высвободить операторов для сложных обращений и продаж дополнительных услуг: именно там живой сотрудник создаёт наибольшую ценность.
С 2024 по 2026 год сеть выросла с 50 до 160 клубов, база активных членов превысила 900 тысяч человек. Объём базы для исходящих звонков рос пропорционально открытию новых клубов — контактный центр не справлялся с нагрузкой.
Масштабировать штат операторов в том же темпе было экономически нецелесообразно: стоимость одного продления через живого сотрудника при таком объёме делала юнит-экономику неприемлемой.
Перед компанией стояла задача автоматизировать исходящие звонки по продлению подписок — при этом не упростить коммуникацию до уровня автоинформатора, а сохранить качество диалога: обрабатывать возражения, предлагать ближайший клуб при переезде, адаптироваться к темпу разговора. Параллельно — высвободить операторов для сложных обращений и продаж дополнительных услуг: именно там живой сотрудник создаёт наибольшую ценность.
Описание кейса / решения
Команда targetai предложила заменить массовые обзвоны LLM-агентом — интеллектуальным собеседником, который берёт на себя весь процесс пролонгации. В отличие от классических автоинформаторов, агент умеет вести естественный диалог, выяснять причины отказа, предлагать альтернативы и закрывать возражения.
Основные элементы решения:
Как внедряли
Трудности и их решение
Сроки реализации
01.05.2025 — 28.02.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
В чем полезность и уникальность кейса?
targetai решил для клиента задачу, которую рынок привык считать компромиссом: либо качество диалога — либо масштаб. Либо живой оператор, который слышит клиента и отрабатывает возражения, — либо автоматизация, которая информирует, но не продаёт. Кейс в DDX Fitness демонстрирует, что такого компромисса больше не существует: голосовой LLM-агент показал конверсию в продление на уровне 47% — результат, сопоставимый с показателями живых операторов в индустрии. При этом агент не имеет ограничений по нагрузке: он масштабируется вместе с базой без роста фонда оплаты труда.
Уникальность кейса — в специфике бизнес-модели клиента. Ежемесячная подписка в фитнесе — это не разовая продажа. Это ежемесячный цикл удержания, где каждый непродлённый клиент — прямые потери выручки. Автоматизировать этот цикл без потери конверсии — значит решить системную проблему роста: DDX Fitness открывает новые клубы, не задумываясь о том, хватит ли операторов для работы с расширяющейся базой.
Дополнительная ценность — перераспределение человеческого ресурса. Операторы, высвобождённые от рутинных прозвонов, перешли на задачи, где живое общение создаёт реальную ценность: сложные возражения, продажи дополнительных услуг, работа с оттоком. Это не замена людей — это правильное распределение ролей между человеком и машиной.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Возможно и необходимо:) Наши решения работают на больших масштабах и помогают самым разным организациям использующим контакт-центры, улучшать клиентский сервис, а значит повышать LTV и ARPU и в конечном итоге чистую прибыль.
Команда targetai предложила заменить массовые обзвоны LLM-агентом — интеллектуальным собеседником, который берёт на себя весь процесс пролонгации. В отличие от классических автоинформаторов, агент умеет вести естественный диалог, выяснять причины отказа, предлагать альтернативы и закрывать возражения.
Основные элементы решения:
- Интеграция LLM-агента. Агент подключился к базе действующих клиентов DDX Fitness и прозванивал их для напоминания о необходимости продлить подписку.
- Сценарии пролонгации. Специалисты targetai разработали структуры диалогов для разных ситуаций: забытый платеж, ошибка банковской карты, возражения (например, переезд или неудобная локация клуба).
- Подбор клубов. В случае переезда LLM-агент предлагал ближайший или более удобный клуб, используя данные о локациях.
- Интеграция с уведомлениями. После разговора агент автоматически отправлял клиенту SMS или push-напоминание о необходимости оплаты.
- Естественная речь. В систему добавили паузы, уточняющие вопросы и управление темпом диалога; агент определял, когда его перебивают, и корректировал речь.
- Детекция автоответчиков. Алгоритм распознавал автоответчики и строил гибкий график повторных попыток дозвона.
Как внедряли
- Анализ причин отказов. Команда targetai изучила историю пролонгаций, выявила основные паттерны отказов и построила сценарии диалогов.
- Архитектура дозвона. Настроили многоуровневую детекцию автоответчиков; в зависимости от статуса клиента система назначала повторные попытки.
- Обучение агента. LLM-модель обучили репликам и интонациям, чтобы повысить доверие клиентов.
- База клубов. Подключили актуальную базу всех локаций DDX Fitness, чтобы агент мог автоматически предлагать альтернативные клубы в случае переезда.
- Тестирование и масштабирование. Провели многоступенчатый пилот: сначала на небольшом сегменте, затем на всей базе клиентов. По мере накопления данных модель дообучали, что повысило контактность и конверсию.
Трудности и их решение
- Готовность клиентов общаться с роботом. Чтобы диалог не выглядел «роботизированным», агенту добавили детектор перебиваний, подавление фонового шума и естественные речевые паттерны.
- Поддержание контактности. Интегрировали многоуровневую детекцию автоответчиков и гибкую систему повторных дозвонов — это повысило вероятность связи с клиентом.
- Отработка нестандартных возражений. Агент получил доступ к базе знаний с аргументами и ответами на разные возражения (дорога, отпуск, переезд).
- Переезд клиента. При смене места жительства агент подбирал ближайший клуб сети и предлагал перевести подписку.
Сроки реализации
01.05.2025 — 28.02.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
- 1 LLM-агент = +25% к средней производительности сотрудника
- 47 % — конверсия в продление. Почти половина клиентов, с которыми разговаривал LLM-агент, продлевали подписку.
- 71 % — контактность. Благодаря детекции автоответчиков и повторным попыткам, до 71 % клиентов отвечали на звонок.
- Стабильная скорость обзвона. Агент поддерживал необходимый темп обработки базы даже при бурном росте клиентской аудитории.
- Фокус на ценных задачах. Освобождённый операторский ресурс был направлен на «трудные» кейсы и продажи дополнительных услуг.
В чем полезность и уникальность кейса?
targetai решил для клиента задачу, которую рынок привык считать компромиссом: либо качество диалога — либо масштаб. Либо живой оператор, который слышит клиента и отрабатывает возражения, — либо автоматизация, которая информирует, но не продаёт. Кейс в DDX Fitness демонстрирует, что такого компромисса больше не существует: голосовой LLM-агент показал конверсию в продление на уровне 47% — результат, сопоставимый с показателями живых операторов в индустрии. При этом агент не имеет ограничений по нагрузке: он масштабируется вместе с базой без роста фонда оплаты труда.
Уникальность кейса — в специфике бизнес-модели клиента. Ежемесячная подписка в фитнесе — это не разовая продажа. Это ежемесячный цикл удержания, где каждый непродлённый клиент — прямые потери выручки. Автоматизировать этот цикл без потери конверсии — значит решить системную проблему роста: DDX Fitness открывает новые клубы, не задумываясь о том, хватит ли операторов для работы с расширяющейся базой.
Дополнительная ценность — перераспределение человеческого ресурса. Операторы, высвобождённые от рутинных прозвонов, перешли на задачи, где живое общение создаёт реальную ценность: сложные возражения, продажи дополнительных услуг, работа с оттоком. Это не замена людей — это правильное распределение ролей между человеком и машиной.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Возможно и необходимо:) Наши решения работают на больших масштабах и помогают самым разным организациям использующим контакт-центры, улучшать клиентский сервис, а значит повышать LTV и ARPU и в конечном итоге чистую прибыль.
Запуск агента по пролонгации позволил автоматизировать стандартные сценарии коммуникации и освободить время операторов для задач, где особенно важен персональный подход. Благодаря этому нам удалось сохранить высокую скорость обработки базы без потери качества сервиса, даже на фоне роста числа действующих членов клуба. Кроме того, внедрение агента положительно сказалось и на конверсии в продление подписок по сравнению с периодом до его запуска.
Гульнара Фленкина
проектный менеджер контактного центра DDX Fitness
проектный менеджер контактного центра DDX Fitness
Мы гордимся партнерством с лидером фитнес-рынка, пример DDX наглядно демонстрирует, как LLM-агенты меняют правила игры в клиентском сервисе для быстрорастущих компаний. Это не просто автоматизация, а полноценное усиление для операторов контакт-центра, разгрузка от рутины и профилактика выгорания сотрудников.
В DDX Fitness ИИ-агент решает принципиальную бизнес-задачу: масштабирование клиентского сервиса без линейного роста расходов на персонал, и 47% конверсии в продление — это результат, который в индустрии принято считать хорошим показателем даже для живых операторов. Агент же его воспроизводит системно и без ограничений по нагрузке.
В DDX Fitness ИИ-агент решает принципиальную бизнес-задачу: масштабирование клиентского сервиса без линейного роста расходов на персонал, и 47% конверсии в продление — это результат, который в индустрии принято считать хорошим показателем даже для живых операторов. Агент же его воспроизводит системно и без ограничений по нагрузке.
Андрей Зименков
генеральный директор targetai
генеральный директор targetai
Результат
- +25% к средней производительности сотрудника
- 47 % — конверсия в продление подписки
- 71 % — контактность клиентов
Описание кейса / решения
Команда targetai предложила заменить массовые обзвоны LLM-агентом — интеллектуальным собеседником, который берёт на себя весь процесс пролонгации. В отличие от классических автоинформаторов, агент умеет вести естественный диалог, выяснять причины отказа, предлагать альтернативы и закрывать возражения.
Основные элементы решения:
Как внедряли
Трудности и их решение
Сроки реализации
01.05.2025 — 28.02.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
В чем полезность и уникальность кейса?
targetai решил для клиента задачу, которую рынок привык считать компромиссом: либо качество диалога — либо масштаб. Либо живой оператор, который слышит клиента и отрабатывает возражения, — либо автоматизация, которая информирует, но не продаёт. Кейс в DDX Fitness демонстрирует, что такого компромисса больше не существует: голосовой LLM-агент показал конверсию в продление на уровне 47% — результат, сопоставимый с показателями живых операторов в индустрии. При этом агент не имеет ограничений по нагрузке: он масштабируется вместе с базой без роста фонда оплаты труда.
Уникальность кейса — в специфике бизнес-модели клиента. Ежемесячная подписка в фитнесе — это не разовая продажа. Это ежемесячный цикл удержания, где каждый непродлённый клиент — прямые потери выручки. Автоматизировать этот цикл без потери конверсии — значит решить системную проблему роста: DDX Fitness открывает новые клубы, не задумываясь о том, хватит ли операторов для работы с расширяющейся базой.
Дополнительная ценность — перераспределение человеческого ресурса. Операторы, высвобождённые от рутинных прозвонов, перешли на задачи, где живое общение создаёт реальную ценность: сложные возражения, продажи дополнительных услуг, работа с оттоком. Это не замена людей — это правильное распределение ролей между человеком и машиной.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Возможно и необходимо:) Наши решения работают на больших масштабах и помогают самым разным организациям использующим контакт-центры, улучшать клиентский сервис, а значит повышать LTV и ARPU и в конечном итоге чистую прибыль.
Команда targetai предложила заменить массовые обзвоны LLM-агентом — интеллектуальным собеседником, который берёт на себя весь процесс пролонгации. В отличие от классических автоинформаторов, агент умеет вести естественный диалог, выяснять причины отказа, предлагать альтернативы и закрывать возражения.
Основные элементы решения:
- Интеграция LLM-агента. Агент подключился к базе действующих клиентов DDX Fitness и прозванивал их для напоминания о необходимости продлить подписку.
- Сценарии пролонгации. Специалисты targetai разработали структуры диалогов для разных ситуаций: забытый платеж, ошибка банковской карты, возражения (например, переезд или неудобная локация клуба).
- Подбор клубов. В случае переезда LLM-агент предлагал ближайший или более удобный клуб, используя данные о локациях.
- Интеграция с уведомлениями. После разговора агент автоматически отправлял клиенту SMS или push-напоминание о необходимости оплаты.
- Естественная речь. В систему добавили паузы, уточняющие вопросы и управление темпом диалога; агент определял, когда его перебивают, и корректировал речь.
- Детекция автоответчиков. Алгоритм распознавал автоответчики и строил гибкий график повторных попыток дозвона.
Как внедряли
- Анализ причин отказов. Команда targetai изучила историю пролонгаций, выявила основные паттерны отказов и построила сценарии диалогов.
- Архитектура дозвона. Настроили многоуровневую детекцию автоответчиков; в зависимости от статуса клиента система назначала повторные попытки.
- Обучение агента. LLM-модель обучили репликам и интонациям, чтобы повысить доверие клиентов.
- База клубов. Подключили актуальную базу всех локаций DDX Fitness, чтобы агент мог автоматически предлагать альтернативные клубы в случае переезда.
- Тестирование и масштабирование. Провели многоступенчатый пилот: сначала на небольшом сегменте, затем на всей базе клиентов. По мере накопления данных модель дообучали, что повысило контактность и конверсию.
Трудности и их решение
- Готовность клиентов общаться с роботом. Чтобы диалог не выглядел «роботизированным», агенту добавили детектор перебиваний, подавление фонового шума и естественные речевые паттерны.
- Поддержание контактности. Интегрировали многоуровневую детекцию автоответчиков и гибкую систему повторных дозвонов — это повысило вероятность связи с клиентом.
- Отработка нестандартных возражений. Агент получил доступ к базе знаний с аргументами и ответами на разные возражения (дорога, отпуск, переезд).
- Переезд клиента. При смене места жительства агент подбирал ближайший клуб сети и предлагал перевести подписку.
Сроки реализации
01.05.2025 — 28.02.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
- 1 LLM-агент = +25% к средней производительности сотрудника
- 47 % — конверсия в продление. Почти половина клиентов, с которыми разговаривал LLM-агент, продлевали подписку.
- 71 % — контактность. Благодаря детекции автоответчиков и повторным попыткам, до 71 % клиентов отвечали на звонок.
- Стабильная скорость обзвона. Агент поддерживал необходимый темп обработки базы даже при бурном росте клиентской аудитории.
- Фокус на ценных задачах. Освобождённый операторский ресурс был направлен на «трудные» кейсы и продажи дополнительных услуг.
В чем полезность и уникальность кейса?
targetai решил для клиента задачу, которую рынок привык считать компромиссом: либо качество диалога — либо масштаб. Либо живой оператор, который слышит клиента и отрабатывает возражения, — либо автоматизация, которая информирует, но не продаёт. Кейс в DDX Fitness демонстрирует, что такого компромисса больше не существует: голосовой LLM-агент показал конверсию в продление на уровне 47% — результат, сопоставимый с показателями живых операторов в индустрии. При этом агент не имеет ограничений по нагрузке: он масштабируется вместе с базой без роста фонда оплаты труда.
Уникальность кейса — в специфике бизнес-модели клиента. Ежемесячная подписка в фитнесе — это не разовая продажа. Это ежемесячный цикл удержания, где каждый непродлённый клиент — прямые потери выручки. Автоматизировать этот цикл без потери конверсии — значит решить системную проблему роста: DDX Fitness открывает новые клубы, не задумываясь о том, хватит ли операторов для работы с расширяющейся базой.
Дополнительная ценность — перераспределение человеческого ресурса. Операторы, высвобождённые от рутинных прозвонов, перешли на задачи, где живое общение создаёт реальную ценность: сложные возражения, продажи дополнительных услуг, работа с оттоком. Это не замена людей — это правильное распределение ролей между человеком и машиной.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Возможно и необходимо:) Наши решения работают на больших масштабах и помогают самым разным организациям использующим контакт-центры, улучшать клиентский сервис, а значит повышать LTV и ARPU и в конечном итоге чистую прибыль.
Запуск агента по пролонгации позволил автоматизировать стандартные сценарии коммуникации и освободить время операторов для задач, где особенно важен персональный подход. Благодаря этому нам удалось сохранить высокую скорость обработки базы без потери качества сервиса, даже на фоне роста числа действующих членов клуба. Кроме того, внедрение агента положительно сказалось и на конверсии в продление подписок по сравнению с периодом до его запуска.
Гульнара Фленкина
проектный менеджер контактного центра DDX Fitness
проектный менеджер контактного центра DDX Fitness
Мы гордимся партнерством с лидером фитнес-рынка, пример DDX наглядно демонстрирует, как LLM-агенты меняют правила игры в клиентском сервисе для быстрорастущих компаний. Это не просто автоматизация, а полноценное усиление для операторов контакт-центра, разгрузка от рутины и профилактика выгорания сотрудников.
В DDX Fitness ИИ-агент решает принципиальную бизнес-задачу: масштабирование клиентского сервиса без линейного роста расходов на персонал, и 47% конверсии в продление — это результат, который в индустрии принято считать хорошим показателем даже для живых операторов. Агент же его воспроизводит системно и без ограничений по нагрузке.
В DDX Fitness ИИ-агент решает принципиальную бизнес-задачу: масштабирование клиентского сервиса без линейного роста расходов на персонал, и 47% конверсии в продление — это результат, который в индустрии принято считать хорошим показателем даже для живых операторов. Агент же его воспроизводит системно и без ограничений по нагрузке.
Андрей Зименков
генеральный директор targetai
генеральный директор targetai
Результат
- +25% к средней производительности сотрудника
- 47 % — конверсия в продление подписки
- 71 % — контактность клиентов