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.
Кейс · Производство
Кейс: цифровой отдел продаж на производстве, +38% конверсии
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
2–4недели пилота на одной воронке до решения о внедрении
100%прайсов, спецификаций и переписки остаётся в контуре
0запросов 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.
01
02
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.
03
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.
04
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.
05
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.
06
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.
| 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.
01
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.
02
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.
03
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.
04
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.
Вопросы и ответы
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, а работу внутри воронки — в разделе про интеграцию с Битрикс24.
Первый шаг
Бесплатный аудит: посчитаем эффект внедрения ИИ на ваших цифрах
30–40 минут разбора: смотрим ваши процессы, отмечаем, что можно передать ИИ, считаем ROI-модель на ваших объёмах и сроках. Вы уходите с расчётом и картой внедрения — даже если работать дальше не будете.
Читайте также
ИИ в продажахСценарии ИИ в отделе продаж: квалификация лидов, разбор звонков, автогенерация КП, реанимация базы, прогноз сделки.ИИ в Битрикс24ИИ внутри воронки Битрикс24: квалификация лидов, автозаполнение сделок, генерация КП и дашборды руководителя со сверкой КейсыОбезличенные кейсы внедрения ИИ с метриками до и после: ритейл, производство, образование, маркетинг.