Вводные данные
В компанию поступает много обращений в мессенджерах: "сколько стоит?", "можно ли…?", "какие сроки?". В переписке часто нет ключевых данных — менеджеру приходится вытягивать информацию вручную, а в карточках amoCRM остаются пустые поля.
Проблема
- менеджеры тратят время на однотипные уточнения;
- часть диалогов не доходит до конкретики;
- в CRM мало структуры: сложно строить аналитику и контролировать качество обработки.
Задача
Сделать так, чтобы каждое входящее обращение быстро превращалось в квалифицированный лид: с заполненными полями, понятной потребностью и следующим шагом.
Решение
Подключили AI-агента NOVA для amoCRM, который работает как "первый слой" обработки:
- задаёт короткий набор вопросов (3–6) по сценарию;
- фиксирует ответы в полях сделки/контакта;
- формирует "сводку" в примечании/комментарии;
- передаёт диалог менеджеру только после того, как собрана база.
Что настроили
- список обязательных полей для квалификации (пример): услуга/продукт, город, срок, бюджет/диапазон, формат работы;
- правила классификации: когда лид считается квалифицированным (например, 3 из 5 полей заполнены + есть контакт);
- единый тон и формат ответа, чтобы агент не писал "простынями";
Как выглядит сценарий
Клиент: "Интересует стоимость и сроки"
AI-агент: уточняет 3–4 пункта → фиксирует в карточке → отвечает по сути → предлагает следующий шаг (созвон/КП/консультация).
Менеджер получает уже подготовленный лид: что нужно, когда, на каких условиях, что клиенту важно.
✨Диалог становится целевым: AI-агент собирает данные, структурирует и передаёт менеджеру только то, что уже можно закрывать в следующий шаг.
Почему сработало
Мы убрали главную причину потери эффективности — "переписку ради переписки". AI-агент делает диалог целевым: собирает данные, структурирует и передаёт менеджеру только то, что уже можно закрывать в следующий шаг.
🎯Главный результат: каждое обращение превращается в квалифицированный лид с заполненными полями, понятной потребностью и следующим шагом для менеджера.