Поговори
со мной!
со мной!
Клиентский сервис
Как DDX Fitness автоматизировал продление фитнес-подписок и возврат клиентов с LLM-агентом targetai
47%
конверсия в продление
71%
контактность базы
1 LLM-агент = +25%
к средней производительности сотрудника
Отрасль
Ритейл (розничная торговля, b2c-услуги, медицинские, спортивные центры и др.)
Сервисы targetai
LLM-агент со сценарием продления подписки, отработкой возражений и уведомлений
Контекст
DDX Fitness - российская сеть фитнес-клубов, основанная в 2018 году. Компания делает ставку на подписочную модель: в отличие от классических фитнес-сетей, где фитнес-подписки продаются на год, в DDX Fitness клиенты оплачивают доступ к клубам ежемесячно.
Такая гибкость привела к бурному росту клиентской базы: ориентируясь на высокий спрос, к апрелю 2024 года сеть открыла 50-й клуб, а 19 июня 2025 года запустила 100-й клуб в ТРЦ «Место Встречи Алмаз» на Шаболовке. На май 2026 года сеть является крупнейшей в России и объединяет 160 клубов, а клиентская база насчитывает более 900 тысяч человек.
Стремительное расширение сети DDX Fitness сформировало у операционного управления запрос на оптимизацию процесса пролонгации подписок. Выручка сети напрямую зависит от своевременных продлений, и чтобы поддерживать их на высоком уровне при существенном росте клиентской базы, важно оперативно и действенно помогать клиентам: будь то напоминание о внесении оплаты за подписку, подбор нового клуба сети при смене места жительства или решение вопросов при банковских ошибках.
В 2024-2025 годах клиентская база росла впечатляющими темпами, и это создало необходимость кратно масштабировать звонки для поддержания высокой конверсии. Темпы найма и обучения новых менеджеров были медленнее скорости роста сети. Чтобы сохранить фокус менеджеров на «тёплых» продажах и стратегических задачах роста, компания искала эффективное решение, позволяющее автоматизировать рутинные напоминания и разгрузить менеджеров, не снижая при этом общую контактность.
Такая гибкость привела к бурному росту клиентской базы: ориентируясь на высокий спрос, к апрелю 2024 года сеть открыла 50-й клуб, а 19 июня 2025 года запустила 100-й клуб в ТРЦ «Место Встречи Алмаз» на Шаболовке. На май 2026 года сеть является крупнейшей в России и объединяет 160 клубов, а клиентская база насчитывает более 900 тысяч человек.
Стремительное расширение сети DDX Fitness сформировало у операционного управления запрос на оптимизацию процесса пролонгации подписок. Выручка сети напрямую зависит от своевременных продлений, и чтобы поддерживать их на высоком уровне при существенном росте клиентской базы, важно оперативно и действенно помогать клиентам: будь то напоминание о внесении оплаты за подписку, подбор нового клуба сети при смене места жительства или решение вопросов при банковских ошибках.
В 2024-2025 годах клиентская база росла впечатляющими темпами, и это создало необходимость кратно масштабировать звонки для поддержания высокой конверсии. Темпы найма и обучения новых менеджеров были медленнее скорости роста сети. Чтобы сохранить фокус менеджеров на «тёплых» продажах и стратегических задачах роста, компания искала эффективное решение, позволяющее автоматизировать рутинные напоминания и разгрузить менеджеров, не снижая при этом общую контактность.
Проблема и задача
Нарушение платежного цикла. Часть подписок не продлевалась из-за ошибок оплаты, забывчивости или переезда в другой город.
Рост нагрузки на операторов. Для своевременной обработки десятков тысяч звонков, необходимых для поддержания заданного уровня сервиса, контактному центру требовался эффективный инструмент масштабирования нагрузки на менеджеров.
Низкая контактность. Клиенты всё чаще не брали трубку или сбрасывали звонки с незнакомых номеров.
Растущие издержки. Темпы расширения штата не соответствовали росту нагрузки на операторов/менеджеров, затраты на найм и обучение росли, но это не гарантировало полного сохранения качества сервиса.
Компании было необходимо улучшить клиентский опыт при продлении подписок: увеличить долю согласий на продление и одновременно сохранить скорость работы с базой по мере масштабирования сети, не расширяя штат операторов.
Решение
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
1. Анализ причин отказов. Команда targetai изучила историю пролонгаций, выявила основные паттерны отказов и построила сценарии диалогов.
2. Архитектура дозвона. Настроили многоуровневую детекцию автоответчиков; в зависимости от статуса клиента система назначала повторные попытки.
3. Обучение агента. LLM-модель обучили репликам и интонациям, чтобы повысить доверие клиентов.
4. База клубов. Подключили актуальную базу всех локаций DDX Fitness, чтобы агент мог автоматически предлагать альтернативные клубы в случае переезда.
5. 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.
2. Архитектура дозвона. Настроили многоуровневую детекцию автоответчиков; в зависимости от статуса клиента система назначала повторные попытки.
3. Обучение агента. LLM-модель обучили репликам и интонациям, чтобы повысить доверие клиентов.
4. База клубов. Подключили актуальную базу всех локаций DDX Fitness, чтобы агент мог автоматически предлагать альтернативные клубы в случае переезда.
5. 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.
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.
Результаты
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.
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.
Мнение клиента
«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
Почему DDX Fitness выбрал targetai
Быстрое внедрение. Команда targetai развернула решение в короткие сроки, не прерывая существующие процессы.
Глубокая экспертиза. targetai специализируется на LLM-агентах и диалоговых продажах, что позволило учесть нюансы фитнес-индустрии.
Готовая платформа. Компания предложила готовую платформу для автоматизации исходящих звонков, включая CRM-интеграцию и уведомления.
Кастомизация под индустрию. Логику агента адаптировали под специфику фитнес-сети: подбор клубов, отработка возражений, учёт модели подписки.
Комплексный подход. Решение охватывало весь цикл: от детекции автоответчиков и обучения модели до интеграции с SMS-/push-уведомлениями.
Глубокая экспертиза. targetai специализируется на LLM-агентах и диалоговых продажах, что позволило учесть нюансы фитнес-индустрии.
Готовая платформа. Компания предложила готовую платформу для автоматизации исходящих звонков, включая CRM-интеграцию и уведомления.
Кастомизация под индустрию. Логику агента адаптировали под специфику фитнес-сети: подбор клубов, отработка возражений, учёт модели подписки.
Комплексный подход. Решение охватывало весь цикл: от детекции автоответчиков и обучения модели до интеграции с SMS-/push-уведомлениями.
Что вынесли из проекта
Этот кейс показывает, что LLM-агенты могут масштабироваться вместе с растущей сетью фитнес-клубов и поддерживать стабильную конверсию даже при резком росте клиентской базы. Внедрение агента позволило DDX Fitness сфокусироваться на стратегических задачах, снизить нагрузку на операторов и улучшить клиентский опыт.
Следующий шаг — автоматизация смежных процессов и переход к модели, где ИИ закрывает всю рутинную коммуникацию, а люди занимаются созданием нового продукта и развитием сервиса.
Следующий шаг — автоматизация смежных процессов и переход к модели, где ИИ закрывает всю рутинную коммуникацию, а люди занимаются созданием нового продукта и развитием сервиса.