Внутренний AI-помощник менеджера по продажам

Кому подходит: любому бизнесу с входящими/исходящими продажами, где есть CRM и регулярная коммуникация с клиентами (чат/почта/звонки).
Где работает: в ваших каналах (мессенджеры, email, сайт) и внутри CRM — не как отдельный «чатик», а как рабочий инструмент менеджера.
Цель внедрения: ускорить реакцию, стандартизировать коммуникацию, повысить дисциплину и качество данных в CRM.

Задача

В продажах время и качество ответа решают всё, но менеджеры тонут в рутине:

однотипные вопросы клиентов и «дожим» без структуры
ручная подготовка КП и повторяющиеся письма
звонки/переписки остаются без резюме и next step
CRM заполняется «как получится» → сделки теряются, отчёты не отражают реальность
новички долго входят в тон продукта и стандарт общения

Функции Ai ассистент продаж

Подсказывает следующий шаг по стадии сделки/воронки и содержанию диалога

Собирает Коммерческое предложение по вашим шаблонам

Делает резюме звонков/переписок: потребность, боли, возражения, договорённости, риски

Ищет информацию в корпоративной базе знаний

Отвечает на типовые вопросы и ведёт квалификацию до передачи менеджеру

Генерирует ответы клиентам в вашем тоне и структуре

Заполняет CRM: карточка, теги, поля, задачи, дедлайны — без ручного копирования

Стек

Мы подбираем вариант под ваши требования к данным и инфраструктуре. Типовой стек, который используется при внедрении:

Модель (LLM)
Облако: GPT-класс моделей / Claude-класс / Gemini-класс
Российские провайдеры
On-prem / локально: Llama-класс моделей через Ollama/vLLM
01
База знаний и RAG
RAG-фреймворк: LangChain или LlamaIndex
Векторная БД: PostgreSQL + pgvector / Qdrant / Weaviate
Хранилище данных: PostgreSQL, S3-совместимое хранилище
02
Интеграции и автоматизация
CRM: amoCRM / Bitrix24 / любая через API
Автоматизация: n8n / Make / Zapier
Коммуникации: Email (IMAP/SMTP/API), мессенджеры (через доступные интеграции), виджет на сайте
03
Транскрибация и резюме звонков (если нужно)
Speech-to-Text: Whisper-класс / корпоративные провайдеры
Суммаризация: через LLM + шаблоны резюме
04
Безопасность и контроль
RBAC/роли, аудит логов, маскирование PII, ограничение источников
“Guardrails”: запреты на обещания/цены/юридические формулировки, обязательный handoff
Развёртывание: Docker, при необходимости Kubernetes; мониторинг/логирование (Sentry/Prometheus/Grafana-класс)
05

Как устроена система

Источники
- Мы фиксируем, откуда ассистент имеет право брать ответы:прайс и правила расчёта, шаблоны КП и типовые письма, описание продукта, ограничения, SLA, кейсы, FAQ, регламенты, политика безопасности
- Интегрируем ai ассистента в ваши мессенджеры: Whatsup, Telegram, Avito, CarrotQuest
Маршрутизация сценариев вместо
Мы делим логику на модули:
- Входной шлюз (канал → событие → сделка/лид)
- Бизнес-логика (квалификация, КП, follow-up, ответы, резюме)
- Маршрутизатор (куда писать, что создавать в CRM, когда звать человека)
Так проще добавлять новые сценарии и контролировать качество.
Контроль качества
Встраиваем правила:
- ассистент не придумывает цифры: берёт из прайса/шаблонов или оставляет поле “нужны данные”
- если есть риск (цена/юридическое/нестандарт) → handoff человеку
- обязательные уточнения, если не хватает параметров (объём, сроки, интеграции и т.д.)
Интеграция с CRM
Ассистент структурирует работу:
- создаёт/обновляет карточку сделки
- заполняет ключевые поля (канал, интерес, сроки, стадия)
- ставит задачу и дедлайн, фиксирует “next step”
- добавляет резюме диалога в понятном шаблоне
Контроль сделок
Воронка перестаёт зависеть от менеджера:
- ассистент отслеживает события в CRM. Например: «КП отправлено, ответа нет 48 часов», «после звонка нет задачи»
- предлагает 2–3 варианта следующих шагов, добавляет короткий контекст почему пишем сейчас и что лучше предложить (демо, уточнение, альтернативный пакет).
- Фиксирует следующий шаг в CRM, создаёт задачу менеджеру с дедлайном, подставляет клиента/сделку, прикладывает черновик сообщения и резюме последнего контакта.
- Антиспам-правила: не пишет повторно, если клиент уже ответил/в диалоге, соблюдает паузы, учитывает стадию сделки, тип клиента и последнюю активность.