Заявки и CRMLLM-системаДемо для B2B-команд

AI SDR для входящих B2B-заявок

AI SDR берёт входящие заявки, базы лидов или ответы из рекламы и превращает их в понятный pipeline: отрасль, боль, потенциал сделки, риск, следующий шаг и черновик сообщения для менеджера.

+18%
SQL из входящих
3x
быстрее квалификация
24/7
первичный контакт

Проблема

Менеджеры тратят время на низкоприоритетные и слабые лиды, часть заявок остаётся без ответа, а качество первичного касания зависит от загрузки конкретного человека.

Решение

Система классифицирует лид, обогащает контекстом из CRM и сайта, оценивает fit, генерирует персональное сообщение, создаёт задачу менеджеру и пишет в CRM причину приоритета.

Пилот на ваших данных

Как проверяем сценарий

Берём 50-100 входящих заявок, CRM-статусы и правила квалификации. На пилоте проверяем score, причины приоритета, следующий лучший шаг и качество черновиков follow-up.

Что подаём на вход

50-100 лидов

заявки, источники, CRM-история, ICP и правила квалификации

Что измеряем

SQL quality

точность score, скорость реакции и качество следующего шага

Что получает менеджер

next step

приоритет, причина, резюме, черновик сообщения и задача

Результат пилота: lead score, reason, follow-up draft и CRM-задачаПроверить AI SDR на вашей воронке

AI SDR не должен заменять менеджера: его задача — передать лид в состоянии, где понятно, почему сейчас, что сказать и какой следующий шаг.

AIFY Studio · подход к AI-квалификации лидов

Как устроено решение

1. Собираем входящий лид

1. Собираем входящий лид

Заявка превращается в рабочий контекст: отрасль, задача, роль и срочность.

2. Объясняем score

2. Объясняем score

Приоритет строится на fit, срочности, бюджете и риске потери.

3. Готовим follow-up

3. Готовим follow-up

Следующий шаг связан с болью клиента и продуктовой гипотезой.

4. Пишем задачу в CRM

4. Пишем задачу в CRM

Менеджер получает резюме, черновик сообщения и историю решения.

Техническая часть

Как входящий лид превращается в следующий шаг для менеджера

AI SDR даёт ценность не количеством сгенерированных писем, а качеством handoff: менеджер видит контекст, score, причину приоритета и безопасный черновик следующего касания.

Первый слой собирает лид из формы, email, Telegram, базы или CRM-импорта. Система нормализует компанию, роль, источник, задачу, срочность и историю предыдущих контактов.

L=(company, role, source, need, history)L=(company,\ role,\ source,\ need,\ history)
Лид хранится как структурированный объект с источником и историей.

Так менеджер получает не разрозненный текст заявки, а краткий рабочий контекст.

Структурирование входящего B2B-лида
Входящая заявка превращается в контекст для квалификации.

Скоринг учитывает соответствие ICP, срочность, бюджетные сигналы, размер компании, риск потери и качество контакта. Важна не цифра сама по себе, а объяснение, почему лид стоит брать сейчас.

score=wffit+wuurgency+wbbudgetwrriskscore=w_f fit+w_u urgency+w_b budget-w_r risk
Score собирает fit, срочность, бюджетные сигналы и риск.

Пороговые правила позволяют не отправлять слабые лиды в срочную работу и не терять горячие заявки.

Объяснимый lead score для B2B-заявок
Приоритет связан с причиной, а не скрыт за одной меткой hot.

Follow-up генерируется из боли клиента и продуктовой гипотезы. Система не должна слать письмо автоматически во всех случаях: черновик проходит через правила тона, фактов, обещаний и согласования менеджером.

m=LLM(L, reason, offer),safe(m)=1m=LLM(L,\ reason,\ offer),\quad safe(m)=1
Черновик сообщения проходит проверку фактов, тона и допустимых обещаний.

Так AI ускоряет первый контакт, но не создаёт риск некорректного коммерческого обещания.

Черновик персонального follow-up для менеджера
Сообщение связано с болью клиента и гипотезой ценности.

Финальный handoff — это CRM-задача с резюме, причиной score, черновиком сообщения, ответственным и дедлайном. Всё решение сохраняется в истории, чтобы команда могла улучшать правила квалификации.

H=(L, score, reason, m, owner, nextStep)H=(L,\ score,\ reason,\ m,\ owner,\ nextStep)
Handoff хранит лид, оценку, объяснение, черновик и следующий шаг.

Менеджер открывает карточку и сразу понимает, что сказать и зачем.

CRM-задача для менеджера
AI SDR передаёт менеджеру приоритет, причину и следующий шаг.

Хороший AI SDR не пытается заменить продавца. Он делает входящий поток разборчивым: кому отвечать первым, почему именно сейчас и какое касание будет уместным.

Проверка на сценарии квалификации

Входящий лид

Входящий лид

Система структурирует заявку и выделяет признаки сделки.

Score и причина

Score и причина

AI объясняет, почему лид стоит брать в работу сейчас.

Рекомендация менеджеру

Рекомендация менеджеру

Черновик follow-up связан с контекстом клиента.

CRM-событие

CRM-событие

Результат можно отправить в CRM, Telegram или email-цепочку.

Архитектура решения

1

Lead intake

форма, email, Telegram, база лидов и источник заявки

2

Context enrichment

отрасль, роль, ICP, история CRM и сайт компании

3

Lead scoring

fit, urgency, budget signal, risk и причина score

4

Message draft

персональный follow-up под боль и продуктовую гипотезу

5

Manager approval

отправить, исправить, отложить или эскалировать

6

CRM workflow

задача, стадия, комментарий и история принятого решения

Результаты

Сократили время первичной квалификации с 15 минут до 1–2 минут
Повысили долю SQL за счёт скоринга и быстрых follow-up
Сделали pipeline прозрачным: у каждого лида есть причина score и следующий шаг
Подготовили интеграции с AmoCRM, Bitrix24, Telegram и email

Стек технологий

LLMCRM APIRAGLead ScoringEmail/Telegram
Время реализации
2–4 недели на пилот с CRM и сценариями квалификации
Команда
1 fullstack разработчик, 1 AI-инженер, 1 бизнес-аналитик

Хотите похожее решение?

Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.

Описать задачу

Cookie и аналитика

Технические настройки нужны для работы сайта. Яндекс Метрику подключаем только с вашего согласия, чтобы понимать, какие страницы и кейсы полезны.

Технические

Сохраняют ваш выбор по cookie. Отключить их нельзя без потери базовой логики сайта.

Аналитика

Яндекс Метрика: посещения, клики, источники трафика. Webvisor отключён.

Подробнее: политика cookie и политика обработки персональных данных.

Ваш выбор сохраняется в этом браузере. Изменить его можно в футере сайта.

AI SDR для входящих B2B-заявок — кейс AIFY Studio