AI-квалификатор входящих заявок для мебельного бизнеса
Запущен AI-агент, который мгновенно принимает новые обращения, квалифицирует лиды и фиксирует результат в CRM.
Новые заявки оставались без оперативного ответа, а часть клиентов терялась до первого содержательного контакта. В CRM накапливался массив старых и зависших лидов. Системного сценария первичной обработки и квалификации входящих обращений не было.
Каждый новый лид мгновенно получает ответ и проходит первичную квалификацию по единому сценарию. AI-агент собирает ключевые параметры проекта, фиксирует данные и передаёт результат в CRM. Участие сотрудника начинается после завершения первого контакта и сбора исходной информации.
Решение
В amoCRM настроен триггер для перехвата новых входящих лидов. Через Telegram обращения передаются AI-агенту на платформе Nexbot. Агент ведёт диалог по сценарию из семи шагов и уточняет тип мебели, тип объекта, город, наличие дизайн-проекта, этап ремонта, сроки и бюджет. Логика вопросов и промптов протестирована в пилотном контуре без привлечения сторонних разработчиков.
Результат
Факт100% новых обращений в обработке · 0% участия человека на старте
Пилотный проект в amoCRM завершён, гипотеза автоматической AI-квалификации подтверждена. По данным презентации, все новые обращения поступают в обработку, а участие человека на этапе первого касания исключено. Во время стресс-тестирования выявлены ограничения инфраструктуры amoCRM, которые препятствуют стабильному масштабированию решения. Принято решение перенести наработки и собрать масштабируемый контур на Bitrix24. Финансовые показатели на этапе пилота не измерялись.
Выводы
Сценарий AI-квалификации подтвердил работоспособность и практическую ценность для мебельного бизнеса. Ограничением стала инфраструктура CRM, поэтому следующий этап связан с миграцией в Bitrix24 и подготовкой системы к масштабированию.