# Кейс: цифровой отдел продаж на производстве, +38% конверсии

> Кейс цифрового отдела продаж на производстве: квалификация лидов, автогенерация КП, интеграция с CRM и 1С. Конверсия в сделки выросла на 38%.

- Источник: https://lokai.ru/keysy/proizvodstvo-cifrovoy-otdel-prodazh/
- Организация: Local AI — Внедрение ИИ в закрытом контуре
- Обновлено: 2026-08-07
- Раздел: Главная → Кейсы → Цифровой отдел продаж

---

Конверсия квалифицированных лидов в сделки выросла на 38%. Производственная компания собрала цифровой отдел продаж: запрос из любого канала проходит квалификацию, коммерческое предложение считается по прайсам и спецификациям автоматически, менеджеру подсказывается следующий шаг, а история клиента и остатки подтягиваются из CRM и 1С. Сложные проекты с индивидуальным расчётом остались за человеком.

- **+38%** — конверсия квалифицированных лидов в сделки
- **2–4** — недели пилота на одной воронке до решения о внедрении
- **100%** — прайсов, спецификаций и переписки остаётся в контуре
- **0** — запросов во внешние публичные сервисы

## Задача: где отдел продаж терял квалифицированные лиды

Производственная компания с длинным циклом сделки: от запроса до отгрузки проходит от недели до нескольких месяцев. Заявки идут с сайта, по почте, от дилеров и из тендерных площадок. Номенклатура — тысячи позиций с типоразмерами, допусками и опциями, а цена зависит от объёма, сроков и условий доставки.

Узкое место было в первом дне. Менеджер получал запрос, уточнял, что именно нужно, шёл в прайсы и спецификации, собирал предложение в документе. На типовой запрос уходило от нескольких часов до дня, и часть заявок просто остывала в очереди, пока клиент получал ответ у конкурента.

Второе узкое место — неравномерность. Сильные менеджеры вели сделку по шагам и не теряли контакт, остальные работали по памяти. Одинаковые по потенциалу заявки давали разный результат, а причину было видно только постфактум, в отчёте за месяц, когда исправлять уже нечего.

## Что построили в цифровом отделе продаж

Ассистент работает внутри той же CRM, где сидят менеджеры. Отдельного интерфейса, куда нужно заходить специально, в проекте нет — иначе им бы не пользовались.

### Квалификация входящих лидов

Заявка из любого канала разбирается по формальным признакам: что запрашивают, в каком объёме, к какому сроку, кто принимает решение. Неполный запрос получает список уточняющих вопросов, а не уходит в общую кучу.

### Автогенерация коммерческих предложений

Предложение собирается по прайсам и спецификациям: подбор позиций, цена под объём, сроки, условия доставки. Менеджер получает готовый документ и правит его, а не начинает с пустого файла.

### Подсказка следующего шага

На каждой сделке система показывает, что логично сделать дальше и почему: перезвонить, отправить образец, напомнить о сроке действия цены. Основание — фактическая история этой сделки, а не общая теория продаж.

### История клиента под рукой

Прошлые отгрузки, рекламации, платёжная дисциплина и переписка сворачиваются в короткую сводку перед звонком. Менеджер перестал перед разговором листать десяток карточек и вкладок.

### Интеграция с CRM и 1С

Номенклатура, цены, остатки и отгрузки берутся из 1С, воронка и задачи живут в CRM. Результат работы ассистента возвращается в те же карточки, ручного переноса данных между системами не осталось.

### Поиск по продуктовой базе

Запрос «нужно вот такое, но под другой диаметр» превращается в подбор позиций с допусками и аналогами. Ответ приходит со ссылкой на строку каталога, чтобы менеджер мог проверить подбор до отправки.

## Стек и где развёрнута система продаж

Прайсы, спецификации, условия по клиентам и архив переписки — это коммерческая информация компании. Она осталась внутри периметра, внешние API отключены.

*Состав контура в кейсе цифрового отдела продаж на производстве*

| Слой | Чем закрыт | Где работает |
|---|---|---|
| Текст и агенты | Открытые модели Qwen и GLM под сценарии продаж | GPU-сервер компании |
| Поиск по номенклатуре | Векторный индекс на BGE-M3 поверх прайсов и спецификаций | Контур компании |
| Дообучение | LoRA на архиве выигранных предложений и переписки | Контур компании |
| CRM | Воронка, задачи, карточки клиентов, история контактов | Существующая инсталляция |
| 1С | Номенклатура, цены, остатки, отгрузки | Существующая инсталляция |
| Контроль | Журнал действий агента, подтверждение отправки человеком | Контур компании |

## Как замеряли конверсию до и после внедрения

Цифра +38% получена не сравнением с ощущениями. Ниже — четыре шага методики, которые согласовали с заказчиком письменно до старта работ.

1. **Договорились, что считаем**  
   Метрика — доля квалифицированных лидов, дошедших до подписанной сделки. Квалификация описана формально: предмет запроса, объём, срок, лицо, принимающее решение. Без письменного определения сравнивать было бы нечего.
2. **Сняли базу за квартал до пилота**  
   Выгрузка из CRM за предшествующий квартал. Из выборки убрали сделки, пришедшие через прямые контакты собственника: они не проходят воронку и исказили бы обе стороны сравнения.
3. **Прогнали пилот 2–4 недели**  
   Часть менеджеров работала с ассистентом, часть — прежним способом, на одном и том же потоке заявок. Сравнение шло с параллельной группой, а не с воспоминаниями о том, как было раньше.
4. **Сравнили квартал в продуктиве**  
   Замер «после» сняли из той же CRM за полный квартал работы. Квартал выбран потому, что цикл сделки длинный: на месячном окне часть выручки просто не успевает закрыться. Разница составила +38%.

## Ограничения: что осталось за менеджером

Границы зафиксировали на старте. Часть из них — про риск ошибки, часть — про то, что процесс не был достаточно повторяемым, чтобы его автоматизировать.

- **Сложные проекты с индивидуальным расчётом ведёт человек.** Нестандартные исполнения, проектные поставки и особые условия оплаты система только собирает и передаёт менеджеру.
- **Предложение уходит клиенту после проверки.** Документ формируется автоматически, отправку подтверждает менеджер: ошибка в цене или сроке обходится дороже сэкономленных минут.
- **Скидки вне матрицы не согласовываются автоматически.** Всё, что выходит за утверждённые границы, идёт руководителю отдела, как и до внедрения.
- **Тендерная документация не вошла в объём.** Разбор требований площадок — отдельный сценарий со своими правилами, его вынесли за рамки проекта.
- **Прогноз вероятности сделки не используем как метрику.** Данных за один квартал мало, чтобы модель предсказывала исход надёжнее опытного менеджера.
- **Звонки подключали отдельно.** Разбор телефонных переговоров строится на распознавании речи и в этот пилот не входил.

## Частые вопросы по кейсу цифрового отдела продаж

**Почему метрикой стала конверсия, а не количество предложений?**

Число подготовленных предложений растёт от любой автоматизации и почти ничего не говорит о деньгах. Компания может выпускать вдвое больше документов и закрывать столько же сделок. Конверсия квалифицированного лида в подписанный контракт связана с выручкой напрямую и плохо поддаётся косметическому улучшению. У неё есть и обратная сторона: на длинном цикле сделки метрика реагирует медленно, поэтому окно сравнения взяли квартальное, а не месячное, и заранее договорились не подводить итоги раньше срока.

**Откуда берутся цены и может ли система ошибиться в расчёте?**

Цены, остатки и номенклатура приходят из 1С, а правила скидок вынесены в отдельную матрицу с версиями. Модель не придумывает числа: она подбирает позиции и применяет правило, а расчёт выполняет детерминированный код. Если позиции нет в базе или условие не подпадает под матрицу, предложение помечается как требующее согласования и уходит человеку. Такой разрыв между подбором и арифметикой сделан намеренно — генеративная модель хорошо ищет и формулирует, но её нельзя оставлять один на один с калькулятором.

**Что делать, если в CRM неполные данные и дубли?**

Это норма, а не исключение, и мы закладываем работу с грязью в объём. На старте прогоняем выгрузку и показываем заказчику, какая доля карточек не имеет контакта, отрасли или суммы. Дубли схлопываем по правилам, согласованным с руководителем отдела, а не автоматически. Дальше система сама поддерживает чистоту: заполняет поля из переписки и документов, помечает противоречия. Полностью чистой база не станет, но для квалификации и подбора номенклатуры хватает и частичного покрытия.

**Как менеджеры отнеслись к ассистенту?**

Спокойно там, где он снимал рутину, и настороженно там, где выглядел как контроль. Помогли две вещи. Первая — ассистент живёт внутри CRM, отдельного окна и второго логина не появилось. Вторая — право отправки клиенту осталось за человеком, система ничего не делает от его имени без подтверждения. Сопротивление возникает не из-за технологии, а из-за ощущения, что решения принимают за тебя, поэтому владельцем сценария назначен руководитель отдела, а не подрядчик.

**Что нужно, чтобы повторить такой проект у себя?**

Три вещи: воронка в CRM хотя бы с базовой дисциплиной этапов, актуальные прайсы и спецификации в машиночитаемом виде, и человек на вашей стороне, который отвечает за результат. Дальше стандартный порядок: бесплатная диагностика с картой процесса и расчётом, пилот на 2–4 недели с одной метрикой, затем внедрение. Смежные сценарии описаны на странице [внедрения ИИ в продажах](https://lokai.ru/vnedrenie-ii-v-prodazhah/), а работу внутри воронки — в разделе про [интеграцию с Битрикс24](https://lokai.ru/integratsiya-bitrix24/).

---

Бесплатный аудит и расчёт окупаемости на ваших данных: https://lokai.ru/besplatnyy-audit-ii/

Почта: hello@lokai.ru · 123112, Москва, ММДЦ «Москва-Сити» · Пн–Пт, 09:00–19:00 МСК