ИИ-разбор входящих B2B-заявок: Входящие раскладываются по приоритету

Система определяет тип заявки, дополняет её данными и показывает менеджеру следующий шаг с причиной оценки.

Пример работы · заявки и CRM

Заявки разбирали по очереди

Менеджеры тратили время на слабые обращения, а часть заявок оставалась без ответа.

Как это работает по шагам

Система определяет тип заявки, дополняет её данными из CRM и с сайта, оценивает, подходит ли клиент, пишет персональное сообщение, создаёт задачу менеджеру и записывает в CRM причину приоритета.

  1. Входящие заявки, формы, Telegram, email и импортированные базы попадают в единый скоринг.А · собираем лиды
  2. LLM выделяет отрасль, задачу, срочность, бюджетные сигналы и релевантность услуги.Б · понимаем бизнес-контекст
  3. Система объясняет score и предлагает персональный follow-up, а не просто ставит метку hot/warm.В · даём менеджеру следующий шаг

Оценка и следующий шаг

Пример без заказчика: на ваших заявках проверяем на пробной версии.

ИИ-ассистент оценивает входящие заявки, готовит персональные сообщения и подсказывает менеджеру следующий шаг
Все проекты
Тип работы
Пример работы
Заказчик
Пример для B2B-компаний
Отрасль
Заявки и CRM
Срок
2–4 недели на пробную версию с CRM и правилами оценки заявок
Команда
1 fullstack разработчик, 1 AI-инженер, 1 бизнес-аналитик
Стек
LLM, CRM API, RAG, Lead Scoring, Email/Telegram
Подробно для технических специалистовКак 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+wbbudget−wrriskscore=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.

Результаты

Цифры получены в примере без заказчика. Для вашей задачи их проверяем на пробной версии.

  • Каждая заявка проходит первичную квалификацию автоматически
  • Оценка и быстрые повторные сообщения помогают не терять подходящие заявки
  • Сделали поток заявок прозрачным: у каждой есть причина оценки и следующий шаг
  • Подготовили интеграции с AmoCRM, Bitrix24, Telegram и email
  • LLM
  • CRM API
  • RAG
  • Lead Scoring
  • Email/Telegram

Хотите похожее решение?

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