Менеджер ведёт десятки сделок, отвечает на письма и сообщения клиентов и не всегда помнит, о чём договорились и какой шаг следующий.
Сделка уже в работе: было несколько звонков, отправлено предложение, клиент задаёт уточняющие вопросы. История разбросана по письмам, переписке и заметкам в CRM, и чтобы ответить по делу, менеджеру нужно всё это перечитать. Когда сделок много, ответы задерживаются, следующий шаг не ставится, а сделки остывают. В отличие от обогащения лида до первого контакта, здесь помощь нужна по ходу всей сделки.
Входящие письма и сообщения клиента, история сделки в CRM: заметки, звонки, отправленные предложения, стадия, сумма и сроки, а также прайс, условия и регламент отдела продаж.
При новом сообщении клиента ИИ собирает контекст сделки, готовит черновик ответа и предлагает следующий шаг с датой. Менеджер правит и отправляет ответ сам, а принятый шаг становится задачей в CRM. Цены и условия ИИ берёт только из прайса и регламента, вопросы без ответа в базе помечает для менеджера.
CRM (amoCRM, Битрикс24 или другая с API), почта и мессенджеры, ИИ-модель с ограниченным контекстом, n8n или Python, база с прайсом и условиями.
Менеджер отвечает быстрее и по делу, у каждой активной сделки есть следующий шаг, а руководитель видит сделки без движения до того, как клиент уйдёт к конкуренту.
Решение: помощник встроен в привычную работу менеджера, а не живёт в отдельном окне. Когда в сделку приходит письмо или сообщение, сценарий собирает в один контекст переписку, заметки после звонков, отправленные документы и стадию сделки. ИИ-модель готовит черновик ответа в тоне компании и коротко пересказывает, о чём уже договорились, чтобы менеджеру не пришлось листать историю.
Вместе с черновиком помощник предлагает следующий шаг: отправить расчёт, назначить демонстрацию, уточнить сроки у клиента. Менеджер принимает, меняет или отклоняет его одной кнопкой, и принятый шаг становится задачей с датой. Ответ клиенту всегда отправляет человек: помощник не обещает скидок и сроков, которых нет в регламенте, а цены берёт только из прайса. Если в сделке несколько дней нет следующего шага, руководитель получает список таких сделок.
Данные клиентов передаются в ИИ-модель в минимально нужном объёме: персональные данные можно маскировать, а для чувствительных отраслей использовать модель на своём сервере или российского провайдера. Качество черновиков проверяется на прошлых сделках до запуска на весь отдел. Результат для бизнеса: менеджеры тратят меньше времени на подготовку ответов, сделки реже зависают без следующего шага, а новый сотрудник быстрее входит в чужие сделки.
Сценарий подходит отделам продаж с длинным циклом сделки и перепиской с клиентом: B2B-поставщикам, производствам, агентствам, интеграторам, сервисным компаниям. Полезен, когда у одного менеджера одновременно десятки активных сделок и важна скорость ответа. Конкретная реализация подбирается под CRM, каналы переписки и требования к данным.
Опишем, как адаптировать этот сценарий под ваши данные и системы. Без обязательств.
