Контекст: входящий трафик B2B-компании
Компания работает в сегменте B2B-услуг (IT, оборудование, консалтинг — типовая B2B-история). Входящий трафик идёт с сайта, лендингов, контекстной рекламы. До 50–60 заявок в день.
Менеджеры берут заявки в порядке поступления. Каждую — обработать, понять, подходит ли, задать уточняющие вопросы, выяснить бюджет/сроки/ЛПР. На одну квалификацию уходит 5–15 минут.
Боль: 50% лидов — мусор, но узнаёшь это только через 10 минут
Студенты с курсовыми, школьники «для интереса», B2C-покупатели на B2B-сайте, конкуренты-разведчики — все они выглядят как лиды. Менеджер тратит время, узнаёт, что не подходит, идёт дальше. В пиковый день — половина рабочего времени на ничто.
Параллельно горячие лиды стоят в очереди. Клиент с бюджетом 3 миллиона на проект ждёт ответа час, потому что менеджер разбирается со студенткой. К моменту, когда дошли руки — клиент ушёл к конкурентам.
Что сделали: AI-квалификатор с уточняющими вопросами
Развернули AI-агента на входе воронки. Заявка приходит — через 9 секунд агент уже понял: тип запроса, релевантность нише, признаки серьёзности. По заранее заданным правилам бизнеса — лид либо отсекается, либо проходит в следующий шаг.
Если лид «возможно горячий», но не хватает контекста — агент задаёт 3 уточняющих вопроса в Telegram-боте или WhatsApp клиенту. Не «классическая анкета», а адаптивные вопросы под конкретную ситуацию: спрашивает только то, что нужно для квалификации именно этого типа заявки.
- BANT-критерии (Budget / Authority / Need / Timing) — заданные под конкретный бизнес
- Адаптивные уточняющие вопросы (3 шт максимум, не «анкета на 20 пунктов»)
- Маршрутизация: горячие → менеджеру в CRM с пометкой, тёплые → в nurturing-кампанию, мусор → в архив
- Лог решений: видно, почему лид отсеян (для проверки RОПом)
- Метрики в реальном времени: % мусора, скорость ответа, конверсия в звонок
Как работает: пример живого лида
С сайта пришла заявка: «Здравствуйте, интересует автоматизация склада, у нас 200 SKU». Агент: тип запроса (B2B услуги) ✓, релевантность ✓, признак серьёзности (конкретика про объём) ✓. Не хватает: бюджет, сроки, ЛПР.
Через 30 секунд клиенту приходит в Telegram сообщение от агента: «Спасибо за заявку! Чтобы предложить конкретику, уточните, пожалуйста: 1) ориентируетесь на готовое решение или интеграцию с вашей 1С? 2) есть ли горизонт по срокам — этот квартал, следующий? 3) кто будет финально согласовывать (вы или собственник)?» Клиент отвечает: «Интеграция с 1С, до конца квартала, я КД, согласую сам».
Через 9 секунд квалифицированный лид появляется у менеджера в CRM с тегом «горячий», полным контекстом и предложением «звоните сейчас». Менеджер берёт в работу с готовой картой клиента.
Результат: больше КП, меньше работы
Менеджер обрабатывает на 72% меньше мусорных лидов — они отсекаются до его внимания. Время на квалификацию упало с 5–15 минут до 9 секунд (всё делает AI).
Конверсия в коммерческое предложение выросла на 38% — менеджер работает только с подготовленными горячими лидами и не отвлекается на «спросить из любопытства». Срок ответа на горячий лид сократился с часа+ до нескольких минут.
