AutoLeads
▍Авто-воронка с AI-квалификацией лидов для отделов продаж.
Контекст
Отдел продаж B2B-агентства недвижимости тонул в холодных заявках. 60% лидов — не их аудитория, но менеджеры всё равно тратили на них час. Старший продажник уходил, потому что «жгли время».
Решили автоматизировать первый контакт: бот собирает данные, AI квалифицирует, менеджер получает только тёплые лиды с контекстом.
Задача
- 01Лендинг с pre-заявкой
- 02Telegram + WhatsApp бот для квалификации
- 03AI-скоринг по 6 критериям с объяснением
- 04CRM-вид для менеджера с очередью звонков
- 05Авто-фоллоу-ап на 14 дней
Решение
Бот-квалификатор
Серия из 6 вопросов в разговорной форме. Бот распознаёт ответы свободного текста, не только кнопки.
AI-скоринг
Скор 0–100 + текстовое объяснение «почему такой». Менеджер видит саммари перед звонком.
Очередь звонков
Лиды сортируются по скору и времени готовности. Звонок одним кликом, авто-логирование в CRM.
Авто-фоллоу-ап
Если лид не дошёл до звонка — бот в WhatsApp напоминает 3 раза за 14 дней. Контекст разговора всегда подтягивается.
Архитектура
Бот и сайт пишут события в единый event-bus. AI-скоринг — отдельный сервис с детерминированной частью (правила) и LLM-частью (контекст).
Интеграция с AmoCRM и Bitrix24 двусторонняя: статусы в CRM и обратно. Авто-фоллоу-ап работает как самостоятельный воркер с retry-логикой.
Результаты
- конверсия в звонок
- стоимость лида
- точность AI-квалификации
- MRR
Что не получилось с первого раза
- ✕AI-скоринг сначала был чистой LLM без правил — он бракнул несколько горячих лидов из-за нестандартных формулировок, агентство чуть не потеряло сделку. Добавили детерминированный слой правил поверх контекста модели.
- ✕Авто-фоллоу-ап в WhatsApp поначалу слал напоминания без учёта ответов — лиды получали «вы не пришли» уже после того, как записались. Завязали воркер на статусы CRM, дубли прекратились.
Команда
Что дальше
- →Голосовой обзвон с AI-агентом
- →Marketplace шаблонов воронок
- →Биллинг pay-per-qualified-lead
