Голосовой робот для обзвона клиентов: где он окупается, а где сжигает деньги

Год назад мне в неделю прилетало 2-3 запроса "хотим внедрить голосового робота для обзвона". Сейчас прилетает 8-10. И в 6 случаях из 10 я отговариваю. Не потому что технология плохая, а потому что под конкретную задачу клиента она не подходит, либо подходит, но окупится не там, где ему мечтается.

Разложу по полкам. Где голосовой робот окупается за квартал, где сжигает деньги полгода, и почему холодный обзвон физлиц в РФ сейчас стал юридическим минным полем. Цифры, кейсы, тарифы - всё в рублях, всё реальное.

Если коротко. Голосовой робот для обзвона клиентов со свободным диалогом на ИИ стоит в 2026 году около 15-20 рублей за минуту, сценарный автообзвон 2,5-6 рублей. Запуск голосового робота для обзвона под ключ обходится в 100-600 тысяч рублей. Быстрее всего окупаются реактивация своей базы и подтверждение записи. Холодный обзвон физлиц без согласия в 2026 году грозит штрафами до миллиона рублей за каждое нарушение.

Что такое голосовой робот в 2026 году

Десять лет назад "робот для обзвона" - это была железная женщина с фразой "Здравствуйте, ваш заказ номер 47 готов, нажмите 1 для подтверждения". Сейчас это другая штука. Современный голосовой робот - это связка из распознавания речи (STT), большой языковой модели (LLM) и синтеза речи (TTS). Робот слышит, что вы сказали, отдаёт это модели, модель решает что ответить, ответ озвучивается голосом, который вы сами не отличите от человека за первые 10-15 секунд.

Качество дошло до того, что в марте 2026 один мой клиент чуть не отказался платить подрядчику - был уверен, что ему "просто посадили оператора и наврали, что робот". Это нормально. Хороший голосовой ИИ сейчас слышен только на третьей-четвёртой реплике, когда начинает путаться в сложных оборотах или странно реагирует на возражения.

Что меняет это для бизнеса. Раньше робот мог только "проиграть запись и нажми 1". Сейчас робот умеет вести 5-7 минутный диалог, отрабатывать возражения, перетекать в продажу. Сценариев применения стало в разы больше. Но и провалов стало больше тоже.

Какие сервисы реально работают на российском рынке

За последние два года сегмент устаканился. Назову тех, кого реально вижу у клиентов или у коллег по цеху.

Voicebox от МТТ. Один из самых массовых. Тарифицируется от 1.6 рублей за минуту, плюс плата за синтез и распознавание речи (0.30-3.20 рублей/минута). Абонентка от 200 рублей. До 1000 веток сценария, 8 голосов от Яндекс SpeechKit, определение автоответчика с точностью 80-90%. Запускается за 3 дня в простом виде или 4 недели в сложном. Подходит малому и среднему бизнесу с базой от 1000 контактов.

Robovoice. Платформа от ХайТэк - похожая история, NLU плюс TTS, есть конструктор сценариев. Заявляют сокращение расходов колл-центра от 25%. Активно работают со страховыми и медцентрами.

Naumen Erudite VoiceOut. Тяжёлая корпоративная история. Поминутная тарификация, заточен под крупный бизнес. По собственным данным Naumen, конверсия их роботов в среднем на 30% выше операторов контакт-центра. Внедряют в банках, ритейле, у энергосбытов. Известный кейс - Мосэнергосбыт, где роботы Naumen ведут 60% диалогов с клиентами, а коллекторский робот самостоятельно обрабатывает 41% обзвонов должников.

МТС Exolve. Похожая по силам платформа. Их телефония плюс инструменты для роботизации. Есть открытые кейсы по медицине и страхованию.

Tomoru. Молодой, но шустро растёт. Конструктор для своих роботов, упор на скрипты и контроль качества. Часто встречаю у b2b-компаний 30-150 человек.

Salute Speech от Сбера. Тут не готовый продукт, а инфраструктура: распознавание, синтез, LLM (GigaChat). Подрядчики на этом строят свои решения. Подходит для случаев, когда вам нужна интеграция в свой контур.

CallTouch Автообзвон. Встроено в их аналитику звонков. Скорее для перезвона по лидам, чем для массового исходящего. Подходит, если вы уже на CallTouch и хотите докинуть автообзвон без отдельного контракта.

Zvonobot, Skorozvon, Mango Office, Voxys. Это уже второй эшелон по сложности, но рабочие лошадки. У многих есть конкретные нишевые решения - под страховые, под образование, под недвижимость.

Цены у всех плюс-минус сходные. Сценарный автообзвон стоит от 2,5 до 6 рублей за минуту, ИИ-робот со свободным диалогом около 15-20. Внедрение под ключ от 100 тысяч за простой сценарий до 600 тысяч за сложный с CRM-интеграцией.

Сколько стоит голосовой робот для обзвона в 2026

Голосовой робот для обзвона клиентов на нейросети стоит около 15-20 рублей за минуту разговора на публичных тарифах. Сценарный автообзвон без свободного диалога дешевле: от 2,5 до 6 рублей за минуту. Запуск своего робота под ключ обходится примерно в 100-600 тысяч рублей разово (это моя оценка по опубликованным ценам настройки и по проектам, а не прайс). Ниже цены, которые сервисы сами публикуют на сайтах. Проверено 7 октября 2026.

Разброс объясняется просто. Дешёвые строки - это сценарии с короткими ответами. Дорогие - живой диалог, где модель понимает свободную речь. Zvonobot на главной странице пишет «от 12 руб. за минуту», а на страницах тарифов считает 0,32 руб. за секунду. Для бюджета берите вторую цифру. У МТС Exolve на странице тарифов опубликована только цена токенов нейросети, стоимость минуты считают индивидуально.

Что входит в цену. У большинства платформ это поминутная работа робота и распознавание речи. Недозвоны и автоответчики обычно не тарифицируются: Sasha AI и Скорозвон прямо пишут, что платят только за состоявшийся разговор.

Что в цену обычно не входит. Номера для звонков и маркировка исходящих вызовов, подготовка и проверка базы, интеграция с CRM, написание сценария и его доработка после первых сотен звонков. Именно эти строки превращают «5 рублей за минуту» в бюджет на 150-300 тысяч рублей в первый месяц (оценка по проектам).

Если нужен голосовой робот для обзвона под ключ или более широкая платформа Voice AI, пришлите задачу через бриф. Оценку бюджета дам за 24 часа.

Сценарий 1: реактивация спящей базы (часто окупается)

Самый предсказуемый по окупаемости сценарий. У вас есть база клиентов, которые когда-то покупали или оставляли заявку, но затихли. Менеджерам её прозванивать жалко - времени уйдёт неделя, конверсия будет 1-2%, человеко-часы дорогие. Робот делает это за два дня и стоит в 8-12 раз дешевле.

На VC есть конкретный кейс регионального дистрибутора стройматериалов на 180 человек. База 12 000 контактов, активных всего 2 000. Сезонный пик (март-сентябрь) - менеджеры тонут в входящих, реактивацию спящих не делают вообще. Внедрили голосового ИИ. Дозвон до клиента вырос с 38% до 80%+, конверсия лида в квалифицированный контакт +44%. Стоит обслуживание 100-200 тысяч в месяц, окупилось за 3-4 месяца.

Это похоже на правду. У знакомого, который занимается оптом канцелярки, аналогичный сценарий дал около 6% возвратов на спящей базе из 4 000 контактов. На 240 возвращённых клиентов он получил 1.8 млн рублей выручки за квартал. Робот за этот период съел около 90 тысяч. Дальше каждые три месяца возврат уменьшается (база выгорает), и сценарий надо обновлять.

Ключевые условия, при которых это работает:

Во-первых, у вас должна быть законно собранная база - то есть люди когда-то давали согласие на коммуникацию. После сентября 2025 это критично. Подробнее ниже.

Во-вторых, предложение должно быть конкретное и привлекательное. "Мы вас давно не слышали, давайте поговорим" не работает. "У вас закончилась полугодовая скидка, готовы продлить на тех же условиях" - работает.

В-третьих, должна быть нормальная передача горячих лидов менеджеру. Робот квалифицирует, менеджер дожимает. Если робот заинтересовал клиента, а потом менеджер ему перезвонит через сутки - конверсия рушится в три раза.

Сценарий 2: подтверждение записи и брони (почти всегда окупается)

Самый чистый по экономике сценарий. У вас есть запись на услугу, бронь, доставка. Накануне нужно подтвердить или перенести. Раньше это делал администратор - тратил 5-10 минут на клиента. Сейчас это делает робот за 30 секунд.

Реальный кейс - сеть клиник в Краснодаре на МТС Exolve. Робот делает подтверждения записи накануне приёма, рассылает изменения расписания, переключает сложные звонки на оператора. Берёт на себя до 60% подтверждений, экономит 5-8 часов работы сотрудников в день. По моей оценке, это 70-90 тысяч в месяц экономии на фонде оплаты труда администраторов.

Те же цифры у фитнес-клубов. На сети из 4 студий йоги в Москве знакомый внедрил подтверждения записи на групповые занятия. Раньше админ за смену делал 80-120 звонков клиентам ("вы записаны на пилатес в 19:00, придёте?"). Теперь робот делает это утром, к 14:00 у админа уже список тех, кто отвалился, и можно докинуть свободные места из листа ожидания. Заполняемость групп выросла на 12%, никаких новых сотрудников не наняли.

Здесь критично качество интеграции. Если робот не видит актуальное расписание в реальном времени, начинаются казусы: робот звонит подтвердить запись на услугу, которую клиент уже сам перенёс через приложение. Клиент в бешенстве, репутация просела. Поэтому связку "робот + расписание клиники/студии/салона" надо отлаживать прежде чем запускать в массу.

Окупаемость в подтверждениях обычно 2-4 месяца. Сценарий простой, конверсия высокая (90%+ дозвон, 60-80% результативных диалогов), люди готовы общаться с роботом, потому что они сами оставили эту запись.

Сценарий 3: NPS и сбор обратной связи (окупается, но не там, где думают)

NPS-опросы голосовым роботом - это уже классика. Naumen, Robovoice, Just AI - у всех готовые шаблоны. Робот звонит после оказания услуги, спрашивает "оцените от 0 до 10", задаёт уточняющий вопрос. Дешевле живого оператора в 8-15 раз.

Но есть нюанс. NPS, собранный голосовым роботом, и NPS, собранный оператором или анкетой - это разные данные. Робот получает меньше развёрнутых ответов. Люди закрытее, отвечают одним словом. Если ваша задача - формальный замер для отчёта совету директоров, это нормально. Если ваша задача - реально понять боли клиентов и улучшить продукт, то лучше использовать смешанную модель: робот собирает оценку, а менеджер обзванивает только тех, кто поставил 6 и ниже, для глубокого разговора.

Тут окупаемость считается не в "лидах вернули", а в "сэкономили на колл-центре". Сеть автосервисов на 9 точек поделилась со мной цифрой: NPS-обзвон через робота вышел в 32 тысячи в месяц вместо 180 тысяч на штатных опросчиков. Минус 148 тысяч ежемесячно за тот же объём данных. Окупилось за первый же месяц.

Сценарий 4: информирование (окупается, но проверяйте юридику)

Здесь начинаются грабли. Информирование - это когда вы звоните существующему клиенту по делу, не рекламному. "Ваш кредитный платёж завтра", "ваш заказ задерживается на 2 дня", "поликлиника изменила расписание". Согласие на рекламу здесь не требуется. Но с сентября 2025 года для массовых автоматических звонков нужно согласие абонента на такие вызовы, и ещё нужно соблюдать требования закона о связи - звонок должен быть промаркирован, должна быть категория ("Информирование", не "Реклама"), у клиента должно быть согласие на обработку персональных данных.

Информирование - это сильный сценарий для страховых, для медицины, для коммунальщиков, для ЭДО-сервисов. Robovoice описывает кейс, где страховая улучшила лидогенерацию полисов ОСАГО на 34% за счёт системного обзвона клиентов, у которых полис заканчивается. Робот звонит за 30 дней, за 14 и за 3 дня, фиксирует решение, тёплых передаёт менеджеру. Это не "холодный обзвон" - это работа с существующей базой по конкретному информационному поводу.

Окупаемость в страховых обычно 2-3 месяца. Стоимость минуты для них считается особенно жадно, потому что объёмы большие - сотни тысяч полисов в год. На таких объёмах разница между 8 и 12 рублей за минуту превращается в миллионы.

Сценарий 5: холодный обзвон физлиц - почему его лучше не делать

Тут будет жёстко, но иначе никак.

С 1 сентября 2025 года в РФ массовые звонки и рассылки без явного согласия абонента запрещены не только в рекламных, но и в любых других целях. Это поправки в закон о связи. Согласие должно быть однозначным действием абонента: галочка по умолчанию или формулировка "продолжая использование сайта, вы соглашаетесь" больше не считаются.

Штрафы за нарушение, по разбору Скорозвона: для юрлиц - от 300 тысяч до 1 миллиона рублей за каждое нарушение. Для кредитных организаций и МФО - от 600 тысяч до 1.6 миллиона. Плюс отдельные штрафы по 152-ФЗ за нарушение обработки персональных данных - ещё от 300 тысяч до 1.5 миллиона. И эти штрафы суммируются.

По данным Ведомостей (февраль 2025), операторы ежемесячно блокируют до 500 млн нежелательных вызовов.

Что это значит на практике. Купить базу "холодные физлица в Москве, средний доход 80 тысяч, возраст 30-45" и пустить по ней голосового робота - это путь к штрафу до 1.6 миллиона рублей за один обзвон. Достаточно одной жалобы недовольного абонента, чтобы началась проверка. И доказывать наличие согласия должна компания, а не клиент.

В b2b ситуация мягче - туда регулирование пока не лезет так агрессивно. Но и в b2b холодные обзвоны физлиц-руководителей по личным номерам - тоже зона риска.

Поэтому когда клиент приходит и говорит "хочу робота для холодного обзвона населения" - я первым делом спрашиваю про базу. Если база собрана легально с согласиями - работаем. Если "купил у знакомого" - отговариваю. Дешевле не запускать, чем потом отбиваться.

Где обзвон роботом работает: три сценария с цифрами

Выше я разобрал пять сценариев по окупаемости. Здесь три из них с публичными цифрами сервисов и с тем, где они ломаются. Все данные ниже заявлены самими сервисами, независимо их никто не проверял.

Реактивация базы

Робот говорит коротко: представляется от имени компании, напоминает о прошлой покупке, называет одно конкретное предложение и спрашивает, интересно ли. Заинтересованных переключает на менеджера.

Реалистичная конверсия в тёплый контакт на спящей базе - 2-6% (оценка по проектам и кейсам). По данным Скорозвона, лизинговая компания прозвонила 30 тысяч контактов в месяц при дозвоне 77% и получила 618 заявок, конверсия 2%. Банк на 450 тысяч контактов в месяц при дозвоне 40% получил 6 318 заявок, конверсия 1,4%. Сервис Voicia вернул 240 клиентов, но размер базы и бюджет в материале не раскрыты, процент посчитать нельзя.

Где ломается. Предложение без конкретики. Устаревшая база: если контактам больше двух лет, дозвон падает, а жалоб становится больше. И передача лида менеджеру: если он перезвонит на следующий день, тёплый контакт остынет.

Подтверждение записи у клиник

Робот звонит накануне визита: называет врача и время, просит подтвердить, перенести или отменить. Если пациент отменяет, освободившийся слот можно предложить другому. Обзвон пациентов роботом - самый спокойный сценарий, потому что человек сам оставил запись и ждёт звонка.

В кейсе МТС Exolve у сети клиник было 6% неявок. Робот обрабатывает 97% звонков, на оператора уходят 3%, а 60% слотов пациенты перезаписывают. Страница опубликована в июле 2024, число клиник и стоимость в ней не указаны. Что именно означают 60%, сервис не расшифровывает, поэтому как прогноз по неявкам эту цифру я не использую. Мой ориентир для клиники: робот снимает с администраторов основную часть звонков подтверждения, а неявки падают на несколько пунктов, а не вдвое (оценка).

Где ломается. Расписание обновляется не в реальном времени, и робот напоминает о записи, которую пациент уже перенёс. Вторая точка риска - содержание звонка: если трубку взял не пациент, робот не должен называть услугу и врача. Это правило я закладываю в сценарий по умолчанию.

Холодная база

Робот представляется, за 10-15 секунд называет причину звонка и задаёт один квалифицирующий вопрос. Тёплых передаёт менеджеру. Долго разговаривать с незнакомым человеком робот не должен.

Цифры здесь скромнее и сильно разбросаны. По данным Скорозвона, при обзвоне 300 тысяч контактов за три месяца с дозвоном 55% получено 3 127 заявок, конверсия 1%. В недвижимости на миллионе контактов в месяц с дозвоном 41% было 4 271 заявка, тоже 1%. Телеком-оператор в кейсе Just AI поднял конверсию с 11% до 13-33% в зависимости от месяца и получил около 10,2 млн рублей дополнительной выручки за 9 месяцев. Это самый яркий публичный кейс, но дата проекта на странице не указана, а разброс 13-33% показывает, как сильно результат зависит от месяца и настройки. Мой ориентир на холодной базе: 1-2% заявок от контактов. Стоимость заявки в публичных данных есть только в ипотечном примере Скорозвона: 1 100 рублей при конверсии 12%.

Где ломается. На юридике: с 1 сентября 2025 для массовых и автоматических звонков нужно согласие абонента, а на холодной базе физлиц его чаще всего нет. Рабочий вариант - B2B, но и его перед запуском стоит показать юристу.

Где сжигает деньги: 4 типичных провала

Расскажу про места, где я регулярно вижу как голосовой робот превращается в чёрную дыру для бюджета.

Провал первый: бабушки на массовой базе. Если у вас в базе значительная доля людей старше 60-65 лет, голосовой робот будет работать плохо. Пожилые либо не понимают что разговаривают с роботом и начинают переспрашивать с нарастающим непониманием ("Девушка, я вас не слышу, говорите громче!"), либо понимают и кладут трубку сразу. По моим наблюдениям, у клиента в нише пенсионного страхования сброс трубки в первые 5 секунд - 68%. У клиента в нише фитнес-клуба для аудитории 25-40 - 22%. Разница в три раза. Считайте свою аудиторию прежде чем считать ROI.

Провал второй: сложные продукты без квалификации. Робот хорош когда задача однозначная. "Подтвердите запись", "продлите полис", "оцените сервис". Робот плох, когда задача требует консультации: "расскажите про условия ипотеки", "что вы предлагаете для моего автомобиля". На таких сценариях робот теряет клиента в первые 2-3 реплики, и человек думает "идиоты, не могут даже нормально объяснить, пойду к конкурентам". Видел кейс ипотечного агентства, где после двух месяцев робота уровень обращений вырос на 30%, но конверсия в сделку упала на 40%. Из-за репутационного шлейфа. Откатили.

Провал третий: робот без CRM-интеграции. Это "робот в вакууме". Робот звонит, что-то говорит, что-то слышит, но никуда это не пишет. Менеджер потом ничего не знает, какой клиент что ответил. Конверсия падает в пять раз. Стандартная экономия "сэкономили на админах" превращается в "потеряли продажи". CRM-интеграция должна быть с первого дня, не "потом доделаем".

Провал четвёртый: попытка автоматизировать всё. Самая частая ошибка. Клиент видит, что робот работает на подтверждении записи, и хочет, чтобы он же делал продажи, реактивацию, и допродажи. Но один скрипт под несколько задач - это всегда компромисс, который не работает нигде на 100%. Лучше иметь три отдельных робота под три отдельных сценария, чем одного на всё. По стоимости разница небольшая, а конверсия в каждой задаче выше в полтора-два раза.

Кейсы из практики: что окупается и что нет

Кейс автодилера, 14 точек продаж. Хотели "робота, который будет звонить и предлагать тест-драйв новых моделей". На холодную базу. Я отговорил - под текущее законодательство это путь к ФАС. Переделали под другой сценарий: робот звонит существующим владельцам автомобилей бренда (база из CRM салона) и приглашает на сервисное ТО или предлагает trade-in. Это законно (информирование своих клиентов, есть согласия с момента покупки), это даёт результат. За первый квартал робот сделал 18 600 звонков, привёл 412 машин на ТО, окупился за 6 недель. Стоимость минуты вышла 7.5 рублей.

Кейс медцентра, 3 филиала. Хотели NPS и подтверждение записи. Запустили оба сценария параллельно. NPS работает отлично - 71% результативных диалогов, оценка собирается стабильно, главврач довольна. Подтверждение записи работает хорошо, но всплыла история про пожилых пациентов: треть пациентов медцентра старше 65, для них робот вызывает дискомфорт. Решение - сегментировать базу по возрасту. Для пациентов до 60 - робот, для пациентов старше - админ-человек. Гибрид окупается лучше, чем чисто роботизированная схема. На троих администраторах экономят полтора (то есть полставки убрали, две оставили на ручной обзвон возрастной группы).

Кейс страховой компании средней руки. Робот на продление ОСАГО и КАСКО. Здесь работает почти эталонно. База большая, сценарий чёткий, повод явный (полис заканчивается). Конверсия в перезвон менеджеру 23%, в продление - 14% от базы. Что в их объёмах даёт 2.8 миллиона дополнительной выручки в месяц при затратах на робота 180 тысяч.

Кейс фитнес-клуба, не пошло. Сеть из двух точек на 1800 клиентов. Запустили робота для реактивации тех, кто не приходил больше 60 дней. Получили негатив. Люди раздражались на "звонок от фитнес-клуба, который их забыл", писали в соцсети, оставляли отзывы. Конверсия в возврат - 1.2%, при том что репутационный ущерб явно стоил больше. Отключили через 5 недель. Перешли на ручной обзвон с менеджером, который умеет нормально продавать. Конверсия 8%, негатива в разы меньше.

Этот последний кейс важен. Голосовой робот работает не везде, где математически выгоден. Иногда живой человек дороже, но окупается лучше за счёт удержания репутации.

Как считать окупаемость по-честному

Когда подрядчики продают голосового робота, обычно говорят "сэкономите 80% на колл-центре, окупаемость 2 месяца". Это типичная маркетинговая правда. На практике считать нужно сложнее.

Затраты - это не только тариф за минуту. Это:

Стоимость минуты диалога (5-50 рублей в зависимости от провайдера и сложности).

Стоимость настройки сценария (40-300 тысяч единоразово, в зависимости от сложности).

Интеграция с CRM или вашей учёткой (60-200 тысяч).

Обновление и доработка сценария по результатам первых обзвонов (15-30 тысяч в месяц на постоянной основе).

Распределение горячих лидов на людей-менеджеров - тоже время и деньги (часто забывают про этот блок).

Доходы (или экономия) считаются по конкретному сценарию:

В подтверждениях записи это сэкономленное время администраторов плюс уменьшение неявок.

В реактивации - выручка с возвращённых клиентов минус процент тех, кто и так бы вернулся сам.

В NPS - просто экономия на ставке оператора при том же объёме данных.

В информировании - удержание клиентов, которые иначе ушли бы к конкуренту (тут считать сложнее всего).

Реалистичный диапазон окупаемости для среднего бизнеса:

Подтверждение записи и брони: 2-3 месяца.

NPS и обратная связь: 1-2 месяца.

Реактивация спящей базы: 3-5 месяцев.

Информирование клиентов (страховая, медицина): 2-4 месяца.

Холодный обзвон в b2c: не окупается из-за юридических рисков. Не делать.

Холодный обзвон в b2b: 4-8 месяцев, при условии чистой базы.

Что в итоге

Голосовой робот в 2026 году - это нормальный инструмент, который реально работает. Но он работает не везде и не для всех задач. Окупается там, где есть конкретный повод позвонить и согласие клиента на коммуникацию. Сжигает деньги там, где пытаются роботом заменить продажу сложного продукта или обзванивать чужие базы без согласий.

Главное правило, которое выработалось у меня за два года внедрений: робот хорош на однозначных задачах с понятным результатом. Подтвердить, опросить, проинформировать, реактивировать своих. На остальном лучше живой менеджер. Не потому что человек умнее, а потому что в неоднозначных ситуациях человек видит контекст, а робот - нет.

Если думаете про внедрение - начинайте с самого простого сценария (подтверждение, NPS, реактивация своей чистой базы). Окупится быстро, риски минимальные. И только потом, когда поймёте как робот ведёт себя в полевых условиях, добавляйте сложные сценарии. Сразу с большим контрактом на 600 тысяч и пятью задачами - не лучшая идея.

Частые вопросы про обзвон роботом

Сколько стоит голосовой робот для обзвона клиентов?

Минута разговора с ИИ-роботом стоит около 15-20 рублей: у Sasha AI 15,5-16,6 рубля в рамках пакета, у Zvonobot 0,32 рубля за секунду. Сценарный автообзвон дешевле, от 2,5 рубля за минуту у Скорозвона. К этому добавляются настройка (у Zvonobot от 100 000 рублей) и аренда номера. Цены проверены 7 октября 2026.

Сколько стоит сделать обзвон по базе роботом?

Это моя оценка. База 5 000 контактов, дозвон 50%, диалог в среднем минута: около 2 500 минут, при цене 19 рублей за минуту получается порядка 48 тысяч рублей за сам обзвон. Если робота ещё не настроили, добавляйте от 100 000 рублей на сценарий и интеграцию. Повторный обзвон той же базы обходится дешевле, потому что сценарий уже готов.

Можно ли заказать обзвон по базе с оплатой за результат?

Чаще платят за минуты или звонки, а не за лиды. Скорозвон и Sasha AI берут плату только за состоявшиеся разговоры, недозвоны бесплатны. Оплату за успешный звонок (от 4 секунд разговора) заявляет Keycall, но это оплата за факт разговора, а не за заявку. Оплату строго за лид договаривайте отдельно: подрядчик заложит в цену лида свой риск, поэтому сравнивайте итоговую стоимость заявки, а не модель оплаты.

Чем робот обзвонщик отличается от автоинформатора?

Автоинформатор проигрывает запись и ждёт нажатия кнопки. Робот слушает речь, понимает ответ и ведёт диалог. Разница видна и в цене: у Zvonobot шаблонный звонок стоит 0,08 рубля за секунду, около 4,8 рубля за минуту, а звонок ИИ-робота 0,32 рубля за секунду, около 19 рублей за минуту.

Законен ли роботизированный обзвон?

Да, при наличии согласия абонента. По разбору Скорозвона, с 1 сентября 2025 для массовых и автоматических звонков нужно предварительное согласие независимо от цели: реклама, информирование, опрос, напоминание. Штраф для юрлиц от 300 тысяч до 1 миллиона рублей. Исходящие звонки при этом маркируются. Текст закона я здесь не разбираю, формулировку согласия согласуйте с юристом.

Работает ли робот для холодных звонков?

Работает как фильтр, а не как продавец. На холодной базе заявки составляют около 1-2% от контактов, но менеджеры говорят только с теми, кто заинтересовался. Главное ограничение юридическое: для физлиц нужно согласие, поэтому разумнее начинать с B2B и с баз, где контакт уже был.

Подходит ли робот для обзвона пациентов?

Да, это самый безопасный сценарий: пациент сам записался. Робот подтверждает визит накануне, переносит или отменяет запись и передаёт сложные вопросы оператору. В кейсе МТС Exolve робот обработал 97% звонков, на оператора ушли 3%. Условие одно: расписание клиники должно обновляться для робота в реальном времени. Как это собирается, смотрите на странице голосовой робот для обзвона под ключ.

Близкие темы

ИИ-обзвон базы клиентов под ключ - продуктовая страница с моим прайсом и сценариями. Voice AI решения для бизнеса - расширенное направление, в которое входит обзвон, IVR, ассистенты. Voice AI агент для бизнеса - смежная статья про входящие звонки. Квалификация лидов с ИИ - что делать с горячими лидами после того, как робот их передал. STT для русского бизнеса и TTS в проде - технические основы голосовых роботов.

Источники

1. МТТ Voicebox - тарифы на автообзвон голосовым роботом
2. Naumen Erudite VoiceOut - голосовой робот для исходящего обзвона
3. CNews - в Мосэнергосбыте 60% диалогов с клиентами ведут боты Naumen
4. VC.ru - кейс внедрения голосового ИИ на 500+ звонков в сутки
5. МТС Exolve - кейс сети клиник Краснодара по подтверждению записи
6. Robovoice - решение для страховых компаний и кейс по ОСАГО
7. Скорозвон - автообзвон по закону в 2026: штрафы, согласия, 152-ФЗ
8. Ведомости - летом 2025 запретят рекламные спам-обзвоны (заявление Шадаева)
9. Saby - поправки в закон о связи: запрет массовых обзвонов
10. Контакт-Центр - запрет на обзвон клиентов: что говорит закон
11. VC.ru - реактивация спящей клиентской базы голосовым роботом, кейс Voicia
12. Zvonobot - тарифы голосовых роботов
13. Sasha AI - тарифы
14. Скорозвон - голосовой робот, тарифы и кейсы
15. Zvonok - голосовой робот, тарифы
16. Robovoice - стартовые пакеты минут
17. МТС Exolve - тарифы роботов
18. МТС Exolve - кейс сети медцентров, неявки пациентов
19. Just AI - кейс телеком-оператора
20. Keycall - оплата за успешный звонок