Любой руководитель отдела продаж знает, как выглядит типичный день менеджера: почта и CRM пестрят заявками, но половина из них не по адресу. Один клиент перепутал компанию, другой ищет услугу, которой мы не занимаемся, третий просто «приценился». В итоге половина дня уходит не на продажи, а на выяснение - кто написал, откуда взялся контакт и стоит ли вообще тратить время.
Мы тоже через это проходили. И в какой-то момент стало очевидно: команда утопает в рутине, хотя основная ценность - общение с живыми клиентами. Тогда мы решили, что первичный разбор нужно отдать машине. Так появился наш движок, который начинает работу с заявкой ещё до того, как менеджер её увидел. Утром сотрудник открывает CRM и видит не просто список новых обращений, а уже разобранные карточки: понятно, кто написал, насколько это наш клиент и что делать дальше.
Все заявки - в одном месте
Первым шагом мы собрали весь поток в amoCRM. Теперь туда стекается всё: с сайта, из рекламы, мессенджеров - каждый запрос проходит через единый вход. Это сняло хаос с каналов и исключило потери. Поверх CRM мы поставили свой «умный слой»: как только появляется новый лид, система тут же включает разбор.
Работает она без пауз - круглосуточно, включая ночи и выходные. Пока менеджеры отдыхают, заявки продолжают приходить и разбираться. К утру в CRM их уже ждут готовые карточки.
Что делает ИИ с новой заявкой
Первое, что делает система, - пытается разобраться, кто к нам обратился. Если в форме указано название компании, сайт или телефон, движок сам «гуглит» компанию. Из поисковой выдачи он вытаскивает сайт, ИНН, телефон и примерную нишу. Даже если в заявке только имя и номер телефона, этого уже обычно хватает, чтобы найти фирму.
Дальше идёт проверка ИНН. Алгоритм сразу сверяет контрольную сумму, чтобы отсечь мусор, опечатки и случайные совпадения. Только если всё сходится, движок тянет данные из официальных госреестров: вид деятельности (ОКВЭД), реквизиты и, когда доступно, финансовые признаки благонадёжности - например, нет ли долгов или судебных историй. Менеджер заранее получает понимание, с кем имеет дело.
На базе этих данных ИИ пишет короткое саммари: кто это, чем занимается компания и что, по смыслу обращения, ей может быть нужно. Одновременно высчитывается оценка целевости - внутренний ICP-скор. Он показывает, насколько компания похожа на нашего «идеального» клиента по нише и размеру. Чем выше совпадение, тем ближе балл к 100.
Результаты попадают в amoCRM автоматически: в карточке появляется саммари, балл целевости с обоснованием и готовые задачи - кому позвонить, что уточнить, что предложить. Менеджер открывает не «пустую» заявку, а фактически готовый план действий.
Дополнительно система ставит тег источника: откуда пришёл лид - сайт, реклама, мессенджер. Потом можно наглядно смотреть, какие каналы дают целевых клиентов. А если одна и та же заявка прилетела несколько раз подряд, движок не разбирает её повторно, чтобы не плодить дубли задач.
Пример: заявка от «Главдоставки»
Недавно прилетела заявка от компании «Главдоставка». В поле «Название» было написано именно так. Система за секунды нашла их сайт, определила ИНН, сверила контрольную сумму, подтянула официальные данные и выдала оценку целевости 85 из 100 - практически идеальное совпадение с нашим ICP.
В карточке появилось короткое описание, кто они и чем занимаются, и сразу три задачи: проверить контакт, уточнить интерес и подготовить расчёт. Когда менеджер утром открыл заявку, у него не было вопросов «кто это» и «что им нужно» - можно было сразу говорить по делу.
Что в итоге изменилось
Самое заметное - исчез хаос утренней сортировки. Теперь менеджеры начинают день с готового списка приоритетов. Они тратят время на клиентов, а не на поиски информации.
Воронка стала чище: случайные лиды быстро отсеиваются, прогнозы продаж стали точнее. Даже когда поток заявок растёт, нагрузка не увеличивается пропорционально - система круглосуточно распределяет поток и выравнивает темп работы.
Где проходит граница автоматизации
Мы сознательно оставили принятие решений за людьми. Система ничего не пишет клиентам и не отправляет писем от нашего имени. Её задача - подготовить почву: собрать факты, показать контекст и подсветить приоритеты.
Оценка целевости - не приговор, а подсказка. Менеджер всегда видит, почему движок выдал именно такой балл, и может оценить ситуацию иначе. Бывает, информации о компании почти нет, сайт не работает или данные в реестрах устарели - тогда карточка будет неполной, и без человеческого взгляда не обойтись.
Что мы вынесли из этого опыта
Передав первичный разбор ИИ, мы разгрузили команду и ускорили реакцию на клиентов. Менеджеры перестали тонуть в однотипных проверках и начали реально продавать. Поток заявок теперь не пугает: даже если их станет вдвое больше, разбор всё равно запустится сам и к утру всё будет готово.
Так постепенно из бесконечной рутины выросла отлаженная система, где человек занимается тем, что действительно требует человеческого участия - разговором и доверием.
wiin.agency