Пн – Вс: 8–21 по НСК

📞+7 383 380-81-89
Telegram Макс
Записаться на демо
ГлавнаяAI-решения для бизнесаСценарии применения ИИНапоминания, которые подстроены под поведение пользователя

Напоминания, которые подстроены под поведение пользователя

Отправляет напоминание не по общему расписанию, а когда человек реально отклонился от привычного: бросил корзину, пропустил тренировку, — и молчит, если это не помогает.

Что это даёт бизнесу

Одинаковые уведомления всем подряд работают плохо: часть людей их не замечает, часть — раздражается и отключает вообще все. Помощник смотрит, как обычно ведёт себя конкретный человек, и напоминает только тогда, когда он реально отклонился от привычного — бросил корзину, пропустил тренировку, не открыл письмо, которое обычно открывает. Это возвращает тех, кто просто забыл, а не бомбардирует уведомлениями тех, кому и так всё понятно.

  • Здоровье и фитнес-приложения теряют до 97% пользователей уже к концу первого месяца — значит, до цели «напомнить вовремя» доходит меньше десятой части аудитории, если делать это одинаково для всех (Business of Apps).
  • Уведомление, которое приходит слишком часто или не вовремя, работает как спам: человек либо отключает уведомления совсем, либо удаляет приложение — вернуть его обратно почти невозможно.
  • Помощник умеет молчать: если два напоминания подряд не сработали, он не шлёт третье, а передаёт это как сигнал команде — значит, дело не в напоминании, а в самом продукте.

Источники: Business of Apps, Health & Fitness App Benchmarks.

Какую проблему решает

Уведомления «на автомате» — по расписанию, всем одинаковые — быстро превращаются в фон, который никто не читает. Хуже того: часть пользователей раздражается и просто выключает уведомления совсем, включая те немногие, что были действительно полезны.

При этом моменты, когда напоминание реально нужно, у каждого свои: кто-то тренируется по утрам, кто-то — вечером, кто-то откладывает оплату до последнего дня. Одно расписание для всех не попадает вовремя почти ни к кому.

Как это работает

1Смотрим на обычное поведениекак часто человек обычно активен2Замечаем отклонениебросил корзину, пропустил тренировку3Выбираем времякогда человек на связи, а не ночью4Отправляем одно напоминаниеа не серию из пяти подряд5Если не помогло — молчими передаём сигнал команде продукта
Как напоминание находит момент

Пятый шаг — тот, который чаще всего забывают в готовых сервисах рассылок. Если человек два раза подряд не отреагировал, дело не в тексте напоминания, а в том, что продукт ему пока не подходит. Заваливать его сообщениями дальше — путь к удалённому приложению, а не к возврату.

Кому подходит

Приложениям и сервисам с повторяющимся действием — тренировки, оплата по расписанию, брошенные корзины, задачи с дедлайном, — где важно вернуть человека, а не просто напомнить о существовании продукта.

Что нужно от вас

Доступ к событиям пользователя внутри продукта (не к личной переписке или геолокации), правила, какие напоминания вообще уместны, и каналы отправки — push, e-mail или мессенджер.

Чего он делать не будет

Помощник не придумывает поводы напомнить там, где их нет, и не строит поведенческий профиль на данных, которые пользователь не разрешил собирать: обрабатывать такие данные можно только с согласия человека и хранить на сервере в России по 152-ФЗ. Он также не заменит push-уведомления, если пользователь их сам отключил, — это его решение.

С чего начать

Разбор — бесплатно, 40 минут. Аудит процессов — 150 000 ₽, две недели. Запуск — от 250 000 ₽, дальше сопровождение от 50 000 ₽ в месяц.

Сценарии применения ИИ — другие решения

Все решения направления →

AI для автоматизации контекстной рекламы по марже

Настраиваем ставки и бюджет по реальной прибыли из вашей CRM и 1С, а не только по кликам, которые видит рекламный кабинет.

AI для онлайн-образования: автоматическая генерация заданий

Описание кейса: EdTech-команда тратила дни на генерацию проверочных заданий.   Решение от La-chatte: AI анализировал учебный модуль и предлагал тесты с вариантами ответов и объяснениями. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]

AI для продуктовых команд: перевод технических текстов

Описание кейса: Команда писала сложные и длинные changelogs, которые никто не читал.   Решение от La-chatte: AI превращал технические описания в ясные тексты для разных аудиторий. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-Performance: Рост мотивации и эффективности 1:1

Описание кейса: HR-отдел не успевал проводить 1:1 на регулярной основе.   Решение от La-chatte: AI выдавал рекомендации, трекал OKR и генерировал самооценку. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под специфику отрасли и […]

AI-агент для карьерного планирования и развития сотрудников

Описание кейса: IT-компания хотела снизить внутреннюю текучку и улучшить карьерные треки.   Решение от La-chatte: AI анализировал интересы, навыки и возможности, предлагая персональные шаги в развитии. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-агент для службы поддержки: разбирает и закрывает обращения

Снимает с операторов поток одинаковых вопросов: простое закрывает сам со ссылкой на документ, сложное передаёт человеку вместе с готовым разбором.

AI-анализ отзывов: обработка в 10 раз быстрее

Описание кейса: Компания получала тысячи отзывов в открытых формах и не успевала обрабатывать.   Решение от La-chatte: AI категоризировал фидбек по темам, тревожным сигналам и критичности. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем […]

AI-аудит процессов найма на предмет скрытой предвзятости и автоматизация DEI-стратегии

Описание кейса: IT-компания хотела снизить барьеры для женщин и представителей меньшинств.   Решение от La-chatte: Запустили AI-проверку объявлений, анкет и процессов, дали рекомендации по улучшению. Наша команда в La-chatte провела предварительный аудит текущих процессов клиента, выявила узкие места и точки роста. Мы не просто внедрием AI-решение — мы глубоко интегрируем его в бизнес-процессы, настраиваем под […]
La-Chatte

Готовы передать рутину
ИИ-сотрудникам?

За 30 минут разберём задачу, которая съедает время команды, и честно скажем, стоит ли отдавать её ИИ.

    Что вас интересует?