Для такого сервиса входящая заявка не равна готовой сделке. До разговора с менеджером нужно понять, с какого маркетплейса пришел селлер, какой у него оборот, какая услуга нужна, есть ли контактные данные и согласие на обработку данных. Часть обращений относится к основному продукту, часть — к другим услугам, партнерству или обычным вопросам.
Мы запустили Telegram-бота, который берет на себя первичную квалификацию: разводит обращения по веткам, собирает ключевые данные и передает структурированную заявку в Битрикс. От брифа до публикации прошло две недели: одна неделя разработки и еще неделя тестирования, деплоя и ввода в эксплуатацию.
Что было до проекта
Точка сверки работает с B2B-аудиторией селлеров маркетплейсов. Лиды могут приходить из разных каналов: рекламы, рекомендаций, Telegram, партнерских касаний и холодных сообщений. Но после первого контакта их все равно нужно быстро разложить по смыслу.
У компании было несколько разных интентов:
- селлер хочет вернуть деньги за потерянные товары;
- потенциальный клиент интересуется другими услугами;
- партнер хочет рекомендовать сервис своим контактам;
- человек задает вопрос и пока не готов оставлять заявку.
Если все эти обращения отправлять менеджеру как свободный чат, первичная обработка становится ручной. Менеджеру приходится задавать одинаковые вопросы, уточнять маркетплейс, просить ИНН, собирать контакт, выяснять оборот и только потом понимать, в какую воронку или к какому ответственному передать обращение.
Нужен был не просто Telegram-бот с кнопками, а управляемый сценарий квалификации, который собирает данные в правильном порядке и передает их в CRM.
Что нашли при разборе
Главный вывод: бота нужно проектировать как вход в воронку продаж, а не как отдельный чат-интерфейс.
Мы выделили несколько требований:
- стартовое сообщение должно быстро объяснять, куда попал пользователь и какие действия доступны;
- основной сценарий должен вести пользователя по шагам: маркетплейс, контакт, ИНН, оборот, согласие на обработку данных;
- разные типы обращений должны быть разведены по отдельным веткам;
- партнерский сценарий должен фиксировать источник рекомендации;
- вопросы должны иметь отдельный маршрут, чтобы не засорять основную воронку заявок;
- результат квалификации должен попадать в Битрикс, а не оставаться только в истории Telegram;
- бэкенд бота не должен становиться отдельным хранилищем клиентских данных, если CRM уже является рабочим центром продаж.
Отдельно зафиксировали MVP-подход. На старте не нужно строить тяжелую AI-систему, самообучающегося агента или отдельный партнерский кабинет. Сначала важнее запустить понятный сценарий, проверить его на реальных обращениях и только после этого усложнять автоматизацию.
Как выбрали состав работ
В первую версию вошло то, что напрямую влияет на квалификацию лида и передачу менеджеру.
Состав работ ограничили запуском рабочего Telegram-бота:
- стартовое сообщение;
- ветка возврата товаров;
- ветка других услуг;
- партнерская ветка;
- ветка вопросов;
- сбор контакта, ИНН, оборота и согласия;
- логика маршрутизации по результату квалификации;
- интеграция с Битриксом;
- тестирование сценариев;
- деплой и ввод в эксплуатацию.
Команда проекта была небольшой: продакт, разработчик и DevOps. Это позволило не растягивать MVP на длинный цикл согласований и выпустить рабочий контур за две недели от брифа до публикации.
Что не стали делать
В первую версию не стали добавлять отдельное постоянное хранилище клиентских данных на стороне бота. Персональные данные, ИНН, Telegram-контекст и результат квалификации передаются в CRM, где с ними дальше работает команда продаж.
Не стали раскрывать пользователю внутреннюю логику порогов и маршрутизации. Для бота важнее корректно принять данные и направить заявку в нужный CRM-сценарий, чем объяснять все правила квалификации внутри диалога.
Не стали начинать с полноценного AI-агента. Для первого запуска достаточно сценарного бота с понятными ветками, CRM-интеграцией и возможностью измерить, где пользователи доходят до заявки, а где выпадают.
Что сделали
1. Собрали стартовое сообщение и основные ветки
Пользователь попадает в бот и сразу видит понятный выбор: вернуть деньги за потерянные товары, посмотреть другие услуги, обсудить партнерство или задать вопрос.
Такой первый экран снижает шум в продажах. Человек не начинает с произвольного сообщения, а выбирает направление, которое уже помогает системе понять его намерение.
2. Запустили ветку возврата товаров
Основная ветка ведет селлера по квалификационному сценарию. Бот собирает маркетплейс, контакт, ИНН, оборот и согласие на обработку данных.
Эти данные нужны менеджеру еще до первого разговора. По ним можно понять, подходит ли обращение под основной продукт, какой уровень приоритета у заявки и в какой сценарий ее передавать дальше.
3. Развели другие услуги, партнерство и вопросы
Для других услуг бот сначала дает пользователю контекст, а затем предлагает оставить заявку или вернуться к списку направлений.
Партнерская ветка отделена от клиентской заявки. Это важно для продаж: рекомендация, партнерский контакт и обычный лид требуют разных действий в CRM.
Ветка вопросов также вынесена отдельно. Она позволяет обработать обращение, не смешивая его с квалифицированными заявками на основной продукт.
4. Интегрировали бота с Битриксом
После прохождения сценария бот передает данные в Битрикс. В CRM создаются нужные сущности и заполняются поля квалификации: контакт, компания, сделка, выбранная ветка, маркетплейс, ИНН, оборот, согласие, статус и информация для менеджера.
Заявка попадает в воронку уже не как пустое сообщение из Telegram, а как структурированная запись. Менеджер видит, с каким типом обращения работает, какие данные уже собраны и что нужно сделать дальше.
5. Развернули и ввели бота в эксплуатацию
После разработки бот прошел тестирование сценариев, деплой и ввод в эксплуатацию. Общий срок от брифа до публикации составил две недели.
На этом этапе важнее было выпустить управляемый MVP и начать собирать реальные данные по поведению пользователей, чем заранее строить сложную систему вокруг непроверенных сценариев.
Что изменилось после запуска
Точка сверки получила рабочий Telegram-бот для первичной квалификации лидов.
Обращения больше не попадают в продажи только как свободный чат. Бот сначала определяет намерение пользователя, собирает ключевые данные и передает результат в Битрикс. Менеджер получает заявку с контекстом: выбранная ветка, контакт, ИНН, маркетплейс, оборот, согласие и CRM-статус.
Данные не дублируются в отдельном постоянном хранилище на стороне бота. Рабочим центром остается CRM: там создаются лиды, компании, сделки, поля воронки и статусы для дальнейшей обработки.
Количественная статистика после запуска еще не накоплена. Следующий этап — смотреть, сколько людей начинают диалог, сколько доходит до заявки, какие ветки чаще выбирают, где пользователи выпадают и как автоматическая квалификация соотносится с ручной работой менеджера.
Что можно развивать дальше
- Настроить регулярный отчет по диалогам, заявкам и конверсии из веток бота.
- Сравнить качество автоматической квалификации с ручной обработкой менеджера.
- Доработать тексты и порядок вопросов по данным первых диалогов.
- Добавить отдельные сценарии для повторных обращений и партнерских рекомендаций.
- Расширить CRM-аналитику: источник, ветка, статус, менеджер, продажа, причина отказа.
- Подключить AI-логику только там, где сценарных веток уже недостаточно.
Для каких задач подходит похожий подход
Похожий подход подходит компаниям, у которых:
- лиды приходят в Telegram, но квалифицируются вручную;
- менеджеры задают одинаковые вопросы до передачи заявки в CRM;
- есть несколько разных интентов: покупка, вопрос, партнерство, другая услуга;
- нужна интеграция Telegram-бота с Битрикс24 или другой CRM;
- важно собирать контакт, ИНН, согласие и другие квалификационные данные;
- нужно быстро проверить MVP бота, а не сразу строить сложного AI-агента;
- продажи хотят видеть в CRM не просто сообщение, а структурированную заявку.
Если входящие обращения уже есть, но менеджеры тратят время на первичный разбор, сначала стоит описать сценарии квалификации: какие данные нужны, какие ветки бывают, куда должна попадать заявка и какие метрики покажут, что автоматизация действительно помогает продажам.
Gigonom может разобрать текущий путь лида, спроектировать Telegram-бота, связать его с CRM и запустить MVP, который можно проверить на реальных обращениях до большой автоматизации.