Обновлено 1 ноября 2026. 208 реальных примеров, как люди используют ИИ-агента для продаж, маркетинга и поддержки.
Эти кейсы про поиск клиентов, рассылки, ответы покупателям и другую работу, от которой зависит выручка. В теме 208 кейсов, каждый это работа, о которой человек рассказал сам, со ссылкой на исходный пост. Выше те, за которые читатели голосовали больше.
ИИ-агенты в продажах, маркетинге и поддержке ищут клиентов, готовят звонки и сами отвечают на обращения. Автор блога Salesforge собрал на Claude Code и Claude Cowork четыре сценария для продаж. По его же оценкам, бриф перед звонком теперь готов меньше чем за 2 минуты вместо 30-45, а рутина после звонков сократилась с 2,5 часа до 10 минут в день. Hello Patient в сети Carbon Health из 81 клиники отвечал на все звонки в нерабочее время и за год вернул больше 10 000 записей. Подготовку к звонку стоит пробовать первой. Агент собирает сведения, а с клиентом говорит человек.
208 кейсов темы «Продажи, маркетинг и поддержка» от всех агентов
Автор поста в X описал свой агент, который сам ищет ключевые слова, каждый день публикует SEO-статью, а раз в две недели переписывает статьи по цифрам из Search Console и Ahrefs. Первая статья вышла на первую страницу поиска.
Что получилось Первая статья вышла на первую страницу поисковой выдачи. Других цифр в посте нет.
Команда продаж Cursor сделала внутреннего агента ChatGTM. Он каждое утро готовит персональные холодные письма с лендингами, пишет итоги звонков и собирает прогноз по сделкам, а пилотная группа SDR, по данным автора, стала назначать втрое больше квалифицированных встреч.
Что получилось Пилотная группа из 8 SDR назначила втрое больше квалифицированных встреч, а у двух лучших рост был в 4 раза. Руководители продаж также говорят, что время выхода новых AE на полную продуктивность сократилось больше чем на 50%. Это цифры автора примерно за полтора месяца использования.
Автор поста на Reddit сделал CLI Wonda, через который Claude Code изучает конкурентов, генерирует и монтирует картинки и видео и публикует их в соцсети. Одно видео в Instagram, по его словам, набрало 5,3 млн просмотров.
Что получилось По словам автора, в кампаниях используется больше 20 ИИ-моделей, а одно видео в Instagram набрало 5,3 млн просмотров. Он ссылается на подробный разбор того, что не работает. Плохая генерация остаётся плохой, а особенности каждой площадки по-прежнему важны.
Автор статьи на DEV собрал в n8n сценарий из нескольких ИИ-агентов. Он находит сайты компаний, скачивает их страницы и составляет по каждой компании список возможностей для продаж. Один общий промпт на всё давал плохой результат.
Что получилось На выходе получается список возможностей по сайту каждой компании, под который можно подстроить первое письмо. Цифр и оценок точности в источнике нет. Вариант с одним промптом на всё давал нерелевантный и плохо сведённый результат.
Автор с Reddit дал агенту на OpenClaw и Claude $50 и 60 дней, чтобы построить онлайн-бизнес без аудитории. На 15-й день после смены продукта пришли две продажи больше чем на $600.
Что получилось На 15-й день проект вышел в плюс. За одну ночь пришли две продажи больше чем на $600 после органических постов на Reddit, и оба покупателя сначала читали бесплатный гайд. Платный гайд за первые 12 дней не продался ни разу. Реклама на Reddit дала 35 кликов и 0 конверсий, а из-за сломанной формы подписки впустую ушли больше 800 посетителей.
Нэт Элиасон дал своему боту Феликсу на OpenClaw $1000 на запуск бизнеса. Феликс сделал сайт, инфопродукт и аккаунт в X и, как сообщается, за три недели заработал $14 718.
Что получилось За три недели Феликс, как сообщается, заработал $14 718. Из них $3500 пришлись на первую неделю, это видно в панели Stripe. Подробностей настройки в открытом доступе нет.
Автор ведёт 10 аккаунтов в соцсетях с тремя агентами OpenClaw и задачами по расписанию. За три месяца аудитория выросла, а после трёх дней тихого сбоя аналитики он добавил проверки работоспособности.
Что получилось За три месяца подписчиков в Twitter стало 2 147 вместо 30, просмотров на Dev.to 8 500 в месяц вместо 200, а ежедневная работа сократилась с более чем 4 часов до 30 минут. В одном из первых твитов была фактическая ошибка, а задача аналитики три дня молча не работала.
Автор поста описывает ИИ-агента, который сам заводит себе номер телефона и рабочую почту, находит подходящих клиентов, звонит и пишет им. Конкретных результатов в посте нет.
Что получилось Агент работает без перерыва круглый год и сообщает, кто заинтересовался. Сколько лидов он нашёл и сколько из них откликнулось, в посте не сказано.