AI & IT

ИИ-агент квалификации заявок для отдела продаж на amoCRM

ИИ-агент квалификации заявок для отдела продаж на amoCRM

ИИ-агент отвечает на входящие заявки за секунды, квалифицирует их по критериям продаж и передаёт в amoCRM с заполненными полями и телефонией UIS.

Разобрать, где теряются ваши заявки

Контекст

Отдел продаж вёл обращения на amoCRM с подключённой телефонией UIS: заявки приходили из нескольких каналов, но узкое место было не в самой CRM, а в скорости и качестве первичной обработки. Клиент, оставивший заявку, почти всегда параллельно писал ещё нескольким подрядчикам — и вёл разговор тот, кто ответил первым по существу. Заявки вечером и в выходные стабильно ждали дольше всех, хотя такие обращения часто самые мотивированные.

Вторая проблема — ручная квалификация. Даже при быстром ответе менеджер тратил время на одни и те же уточняющие вопросы про объём, сроки и бюджет, причём одинаково — и на целевые обращения, и на заведомо нерелевантные.

Задача

Нужно было закрыть два разрыва одновременно: сократить время первого ответа до секунд в любое время суток и снять с менеджеров рутинную квалификацию, не теряя контроль над тем, что говорится клиенту от имени компании.

Решение

  1. Определили с отделом продаж 4-6 критериев квалификации: продукт или услуга, объём, сроки, бюджетная вилка, лицо, принимающее решение.
  2. Подключили ИИ-агента к каналам обращений (виджет на сайте, мессенджер) — агент отвечает первым, ведёт диалог свободным текстом и уточняет только недостающие по критериям данные.
  3. Настроили интеграцию с amoCRM через штатный API: по завершении квалификации автоматически создаётся сделка с заполненными полями и полным текстом диалога в примечании.
  4. Встроили обращения из телефонии UIS в тот же контур, чтобы звонки и чаты собирались в одной системе, а не в разных отчётах.
  5. Зафиксировали жёсткие границы: агент не называет финальные цены и сроки, не даёт юридических обещаний, не работает со скидками и конфликтами — при неуверенности передаёт разговор менеджеру.
  6. Включили логирование всех диалогов с ежедневным разбором в первые недели и выборочным — дальше, чтобы дорабатывать инструкцию агента по реальным вопросам клиентов.

Стек

LLM-агентamoCRM APIUIS телефонияPostgresВиджет чата

Результаты

Время первого ответа клиенту
с часов до секунд
Первый рабочий контур агента
запущен за 2-8 недель
Обращения из всех каналов
фиксируются в amoCRM с заполненными полями

Главный эффект — не в проценте роста конверсии (его корректно считать только по базовой линии конкретной компании), а в том, что ни одна заявка больше не остаётся без ответа до утра и не живёт в личной переписке менеджера: у каждого обращения есть источник, статус и структурированные данные в CRM с первой минуты.

Выводы и тиражируемость

Подход тиражируется на любой отдел продаж с несколькими каналами обращений и формализуемыми критериями квалификации — не только на amoCRM, тот же контур работает с Bitrix24. Условие целесообразности простое: если заявок в месяц немного и менеджер стабильно успевает отвечать за минуты, агент не нужен — это стоит проверить на диагностике до старта проекта, а не после.

Подробный разбор механики и границ автоматизации — в статье ИИ-агент квалификации входящих заявок.

Разобрать, где теряются ваши заявки

Связанные материалы

Обсудим вашу задачу

Оставьте заявку: разберу контекст, риски и предложу реалистичный план внедрения.

Оставить заявку