Команда
меньше ручного разбора
Менеджер открывает карточку с контекстом, score и следующим шагом, а не перечитывает сырую переписку и не спрашивает всё заново.
Lead AILLM-системаКонфиденциальный проект
B2B-сайт с ИИ-квалификацией заявок
Корпоративный B2B-сайт с AI-квалификацией заявок: каждое обращение обрабатывается вместе с контекстом страницы, выбранным CTA, UTM-метками и первым вопросом посетителя. На выходе менеджер получает не сырой текст формы, а понятную карточку: задача клиента, объём, срок, канал связи, приоритет, причина оценки и следующий шаг.
контекст
страница, CTA и UTM
score
приоритет по критериям
CRM / TG
передача менеджеру
Что ломается в воронке
B2B-сайт часто собирает обращения разного качества: целевые клиенты, партнёры, кандидаты, спам и неполные запросы попадают в один поток. Менеджер вручную выясняет, с какой страницы пришёл человек, что ему нужно, насколько запрос срочный и стоит ли реагировать сразу. Из-за этого горячие лиды могут ждать в общей очереди, а маркетинг видит количество заявок, но не понимает их качество.
Как превращаем это в процесс
Мы встраиваем в сайт AI-квалификацию, которая работает как первый слой обработки обращения. Система сохраняет контекст визита, ведёт короткий диалог без тяжёлой анкеты, извлекает ключевые поля, присваивает заявке score по согласованным бизнес-критериям и передаёт результат в CRM, Telegram, email или webhook. AI не заменяет менеджера: он готовит для него структурированное резюме и помогает быстрее понять приоритет обращения.
Коммерческая логика
Сайт становится не витриной, а управляемым входом для заявок
Задача кейса — не добавить на сайт ещё один чат. Задача — сделать так, чтобы каждый входящий запрос сразу превращался в понятный коммерческий сигнал: откуда пришёл клиент, какая у него задача, насколько обращение приоритетно и что менеджеру делать дальше.
Разобрать вашу воронкуМаркетинг
видно качество трафика
Можно сравнивать не только количество заявок, но и качество лидов по страницам, CTA, кампаниям и источникам перехода.
Руководитель
понятен приоритет
Горячие обращения не лежат в общей очереди: система объясняет, почему заявку нужно брать сейчас или почему её можно обработать позже.
Клиент
нет тяжёлой анкеты
Посетитель отвечает на несколько коротких вопросов и быстрее получает понятный следующий шаг вместо ожидания обратного звонка без контекста.
Что меняется в процессе обработки заявки
Было: форма как чёрный ящик
менеджер получает имя, телефон и свободный текст без контекста страницы
источник трафика и выбранный CTA часто теряются после отправки формы
горячие и слабые обращения попадают в одну очередь
маркетинг видит количество заявок, но не понимает, какие страницы дают качественный спрос
Стало: заявка как готовая карточка
заявка приходит с задачей, объёмом, сроком, каналом связи и историей диалога
карточка содержит страницу, CTA, UTM-метки, score и причину оценки
приоритетные обращения можно сразу отправлять менеджеру в Telegram или email
руководитель видит качество лидов по источникам и может улучшать страницы и предложения на данных
Пилот на ваших данных
Как проверяем сценарий
Берём 3-5 ключевых страниц сайта, текущую форму заявки, типовые вопросы клиентов, CRM-поля и критерии хорошего лида. На пилоте проверяем не «красивый чат», а рабочий контур: какие данные AI собирает, как объясняет score, куда отправляет результат и помогает ли менеджеру быстрее начать предметный разговор.
Что подаём на вход
3-5 страниц
страницы услуг, ключевые предложения, текущие формы, FAQ, CRM-поля, UTM-метки и критерии приоритетного лида
Что измеряем
качество потока
долю заявок с заполненными полями, объяснимость score, скорость первого касания и конверсию в следующий шаг
Что получает менеджер
лид-резюме
задачу клиента, контекст страницы, историю диалога, приоритет, причину оценки и рекомендуемое действие
Результат пилота: сценарий квалификации, лид-резюме и интеграция с рабочим каналом командыПроверить AI-квалификацию на вашем сайте
Ценность такого сайта не в том, что он «говорит с посетителем». Ценность в том, что команда получает заявку с контекстом, приоритетом и понятным следующим шагом.
AIFY Studio · подход к AI-квалификации заявок
AI-квалификация заявок
Сайт превращает обращение в готовый коммерческий сигнал
Showcase показывает сайт не как витрину с чат-ботом, а как первый слой обработки заявки: страница, CTA и UTM сохраняют контекст, ассистент уточняет задачу, заявка получает score и уходит менеджеру как короткое лид-резюме.
1
Сайт сохраняет контекст интереса
Фиксируются страница услуги, выбранный CTA, UTM-метки, источник перехода и первый вопрос посетителя.
2
Ассистент задаёт короткие уточнения
Вместо длинной формы он собирает только коммерчески важные данные: задачу, объём, срок, роль клиента и удобный канал связи.
3
Заявка получает score и причину
Система оценивает fit, срочность, объём и полноту данных, но показывает менеджеру не только балл, а объяснение приоритета.
4
Менеджер получает CRM-карточку
В рабочий канал уходит резюме: что нужно клиенту, откуда он пришёл, почему лид важен и какой следующий шаг лучше сделать.
Техническая часть
Как сайт превращает обращение в управляемый коммерческий сигнал
AI-модуль не принимает финальное коммерческое решение и не заменяет менеджера. Он выполняет первичную обработку входящего обращения: сохраняет контекст, извлекает ключевые данные, объяснимо присваивает приоритет и передаёт результат в рабочий канал команды.
Первый слой — контекст визита. Сайт фиксирует страницу услуги, выбранный CTA, UTM-метки, referrer, источник перехода и первый вопрос посетителя. Эти данные важны не меньше самого сообщения: они показывают, какое предложение сработало и в каком контексте человек решил оставить заявку.
За счёт этого диалог не начинается с универсального скрипта. Посетителю задают вопросы по конкретной услуге, а менеджер получает карточку, где уже сохранён источник интереса.
Второй слой — короткая квалификация. Вместо формы на 15 полей ассистент выясняет только то, что реально нужно для первого касания: задачу, объём, срок запуска, роль человека, канал связи и систему, куда нужно передать результат.
Если данных достаточно, ассистент не продолжает анкетирование. Если ответ неполный, он уточняет один конкретный параметр. Так посетитель не чувствует тяжёлую форму, а команда всё равно получает коммерческий контекст.
Третий слой — объяснимый score. Оценка лида строится не как чёрный ящик, а как комбинация согласованных критериев: соответствие целевому профилю, срочность, объём, канал, роль человека и риск потери, если не ответить быстро.
Важно, что менеджер видит не только число, но и причину оценки. Поэтому score помогает расставлять приоритеты, а не спорить с моделью.
Финальный слой — передача в работу. Все лиды сохраняются, но маршруты разные: горячее обращение можно сразу отправить в Telegram или email ответственному менеджеру, а остальные заявки положить в CRM с тегами, score, историей диалога и следующим шагом.
Так сайт начинает работать как часть процесса обработки заявок: не просто собирает контакты, а помогает быстрее понять, с кем говорить в первую очередь и какой разговор продолжать.
В результате сайт перестаёт быть пассивной формой обратной связи. Он становится управляемым входом для заявок: сохраняет контекст интереса, собирает недостающие данные, объясняет приоритет и передаёт менеджеру заявку, с которой можно работать без повторного интервью.
Архитектура решения
1
Фиксация контекста
страница, выбранный CTA, UTM-метки, referrer, источник трафика и первый вопрос посетителя
2
Диалог квалификации
короткие уточнения по задаче, объёму, сроку запуска, каналу связи и роли человека
3
Нормализация данных
ответы переводятся в CRM-поля, теги, сегмент клиента и краткое резюме запроса
4
Скоринг
заявка получает приоритет по бизнес-критериям: fit, срочность, объём, канал и риск потери
5
Передача менеджеру
горячие лиды уходят в Telegram/email, остальные сохраняются в CRM или внешний webhook
6
Аналитика качества
видно, какие страницы, предложения и источники дают заявки, готовые к работе менеджера
Результаты
Каждая заявка сохраняется вместе с контекстом страницы, CTA, UTM-метками и историей диалога
Менеджер видит задачу, объём, срок запуска, канал связи, приоритет и причину оценки лида
Горячие обращения можно отправлять сразу в Telegram или email, не теряя остальные лиды в CRM
Маркетинг получает аналитику качества лидов по страницам, предложениям и источникам трафика
Логика скоринга настраивается под бизнес: отрасль, объём, срочность, роль клиента и риск потери
Стек технологий
Next.jsTypeScriptOpenAI APIRAGCRM/Webhooks
Время реализации
2-3 недели на пилот
Команда
1 fullstack разработчик, 1 ML-инженер, 1 продуктовый дизайнер
Хотите похожее решение?
Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.