Задача: увеличить число встреч и продаж без расширения штата
В этом кейсе ИИ для строительной компании автоматизирует работу отдела продаж: от входящей заявки до расчёта предложения и встречи на объекте. Это автоматизация продаж домов, а не замена проектировщика или инженера.
Компания продаёт строительство малоэтажных домов и коттеджей. Обращения поступали из нескольких каналов, а сотрудники вручную проходили с каждым покупателем всю цепочку: первый ответ, выяснение потребностей, подбор проекта, расчёт стоимости и организация встречи.
Задача внедрения — повысить пропускную способность отдела продаж: доводить больше входящих лидов до встречи на объекте и покупки без увеличения штата. Дополнительной целью было получать больше продаж из существующего потока обращений без увеличения рекламного бюджета.
Для этого требовалось автоматизировать работу между первым обращением и предметным разговором с сотрудником: собрать контакт, определить готовность к строительству, предложить подходящий проект, подготовить исходные данные для сметы и согласовать следующий шаг. Сотрудники должны были подключаться к подготовленным заявкам и вопросам, требующим их решения.
В первом месяце обращения компания делала 6 продаж в месяц. К третьему месяцу внедрения показатель достиг 94 продаж в месяц. Под продажей в обоих периодах понимали подписанный договор с подтверждённым финансированием.
Этап 1. Интеграция источников лидов и каналов коммуникации
Подключили 11 сайтов, Telegram-каналы и чаты, два WhatsApp, два мессенджера MAX, несколько кабинетов Авито и телефонию. Сайты и Авито обеспечивали поступление лидов, мессенджеры — переписку, телефония — голосовой контакт. Каждый канал включили в общий процесс работы с обращениями.
Покупатель мог написать в MAX без открытого номера телефона, оставить заявку на сайте или начать обсуждение проекта на Авито. Задача интеграций — передать это обращение AI-экспертам и сохранить контекст для сотрудника: откуда пришёл человек, что спросил, какой проект обсуждал и какой шаг согласован.
Подключение телефонии позволило обрабатывать ночные заявки голосовым роботом. Он связывался с клиентом и предлагал готовые варианты в рамках настроенного сценария. Для команды обращение из ночного потока становилось частью дальнейшей продажи, а не отдельным сообщением, которое требовало начать обработку с нуля.
В статье про автоматизацию обработки заявок описан принцип такого процесса. Здесь его применили к нескольким площадкам одной строительной компании.
Подключённые каналы в AIшнице
Раздел «Подключения» платформы. Нажмите на скриншот, чтобы увеличить.
Этап 2. Распределение задач между AI-экспертами
После подключения каналов работу распределили по ролям. Каждый AI-эксперт отвечал за конкретный участок продажи и передавал результат следующему участнику процесса.
| AI-эксперт | Задача в этом внедрении | Результат работы |
|---|---|---|
| Квалификатор | Уточнить контакт, участок, финансирование и требования к дому. | Подготовленная заявка с потребностями и способом связи. |
| Хантер | Организовать первый контакт: написать или позвонить по настроенному сценарию; для звонков использовать голосового робота. | Состоявшийся контакт и сведения для продолжения продажи. |
| AI-продавец | Подобрать готовые проекты под семью, собрать пожелания и вести обсуждение предложения. | Выбранный вариант и требования к расчёту. |
| AI-эксперт по сметам | Разобрать сметы сотрудников и применять согласованные правила предварительного расчёта. | Подготовленная смета для проверки и обсуждения. |
| Клозер | Довести клиента до следующего действия: встреча на объекте, покупка или согласованный шаг по финансированию. | Запись на встречу и передача подготовленного контекста сотруднику. |
Такое распределение описывает функции участников этого кейса. Они работали с общим контекстом обращения: сведения, собранные на квалификации, использовались при подборе проекта и подготовке встречи. AI-продавец продолжал обсуждение решения, опираясь на уже известные потребности клиента.
Разобрать похожую задачу в вашем бизнесе
Покажите, какие обращения приходят и что должен получать менеджер. Обсудим подходящий сценарий первого диалога.
Обсудить задачу →Этап 3. Квалификация лидов и первичный контакт
Квалификатор: получить данные, необходимые для продажи дома
Если номер был скрыт в Telegram, MAX или Авито, квалификатор уточнял удобный способ связи и запрашивал контакт. Затем выяснял, есть ли земельный участок, рассматривает ли покупатель ипотеку, какой дом нужен и какие пожелания есть у семьи.
- Контакт: как связаться с человеком и какой номер он готов предоставить.
- Участок: есть ли земля и где планируется строительство.
- Финансирование: собственные средства, ипотека или потребность обсудить кредит.
- Потребность: состав семьи, комнаты, площадь и выбранный проект.
- Готовность к следующему шагу: подбор, расчёт или встреча.
На первом этапе внедрения этого было достаточно для передачи сотруднику. Менеджер получал заявку с исходными данными и продолжал предметный разговор. Подробный принцип описан в статье о квалификации лидов.
Хантер: начать контакт и включить обращение в дальнейшую работу
Его задачей было связаться с человеком через доступный канал — сообщением или звонком по настроенному сценарию. Голосовой робот использовался для ночных заявок. После контакта собранные сведения становились основой для продолжения разговора и передачи нужному участнику процесса.
Продажи · заявка на фундамент
Монолитный фундамент для дома 10 × 10 м
Параметры строительства
- Материал дома
- Каркасный
- Форма заявки
- Монолитный фундамент
- Ширина дома
- 10 м
- Длина дома
- 10 м
- Водяной тёплый пол в УШП
- Да
Контакт и связь
- Клиент
- Имя скрыто
- Телефон
- +7 ••• ••• •• 44
- Контакт в MAX
- Привязан к телефону
- Получение расчёта
- Консультация по телефону · MAX
- Ответственный
- Назначен · имя скрыто
Следующий шаг — расчёт фундамента
В карточке сохранены параметры дома и выбранный способ получения расчёта. Специалист получает исходные данные для подготовки предложения.
Дополнительные заполненные поля формы
- Информация о расчёте
- Он рассчитает стоимость подходящего фундамента с учётом всех нюансов Вашего дома; Жмите далее, и заполните форму, чтобы получить результат расчёта стоимости и увидеть построенные нами проекты с ценами
- Выбранный способ связи — текст формы
- Бесплатная консультация по телефону (сообщим также о действующих акциях и скидках); Max
- Отметка CHECKBOX
- Да (yes)
- Сумма в карточке
- 0 ₽ — исходное значение в карточке
Этап 4. AI-продавец подбирает проект и готовит задание для сметы
После первичной квалификации AI-продавец стал доводить обращение до подготовки расчёта. Он изучал доступные на сайтах компании проекты, выяснял состав семьи и предлагал готовые варианты под её потребности.
Покупателю отправляли конкретные проекты. После просмотра он мог попросить изменить требования: например, уменьшить число комнат или уточнить состав помещений. AI-продавец фиксировал эти пожелания и вносил их в задание для дальнейшего расчёта.
На выходе получался согласованный набор исходных данных: выбранный проект, потребности семьи, изменения, требования к комплектации и вопросы, которые нужно обсудить со специалистом. Это сокращало объём повторного выяснения деталей сотрудником.
Изменения в пожеланиях к планировке передавались в работу. Проектные решения и инженерные параметры требовали согласования со специалистами компании.
Этап 5. AI-эксперт по сметам разбирает расчёты сметчика
Сметчик уже подготовил расчёты под проекты компании. Смета была разбита на части: фундамент и заливка, стены из выбранного материала, кровля, отделочные работы и другие позиции конкретного проекта.
AI-эксперта настроили на этих расчётах и правилах. Он использовал готовые сметы как основу: выбирал соответствующие разделы, пересчитывал объёмы работ и материалов по введённым параметрам и сводил стоимость. Площадь, объём и кубатура влияли на расчёт по заданным зависимостям.
Сотрудник проверял исходные данные, от которых зависел пересчёт. Ему не требовалось заново вручную собирать каждый раздел типовой сметы. Если клиент выбирал другой материал или менял параметры проекта, расчёт готовился на основе соответствующих заготовок.
Таким образом, AI-эксперт переносил согласованную логику работы сметчика в подготовку предложения. Инженерное проектирование и расчёт конструктивных нагрузок в этот результат не включены.
- Дата
- 08.10.2026
Образец документа
Сметный расчёт строительства дома
Жилой дом · площадь 100 м²
- Основа расчёта
- Проект и заданная комплектация
- Состав
- Материалы и работы по разделам
- Статус
- Проверка исходных данных
| № | Раздел работ | Кол-во | Ед. | Цена, ₽ | Сумма, ₽ |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Фундамент — материалы и работы | 100 | м² | 9 000 | 900 000 |
| 2 | Стены — материалы и сборка | 100 | м² | 13 000 | 1 300 000 |
| 3 | Кровля — материалы и монтаж | 140 | м² | 6 500 | 910 000 |
| 4 | Окна — комплекты и установка | 8 | шт. | 22 000 | 176 000 |
| 5 | Входные двери — комплекты и монтаж | 2 | шт. | 35 000 | 70 000 |
| 6 | Отделочные работы | 100 | м² | 6 000 | 600 000 |
Сверить площадь, комплектацию, объёмы и исходные параметры перед согласованием расчёта.
Пример расчёта с условными объёмами и расценками.
Этап 6. Клозер записывает покупателя на встречу на объекте
Ключевым следующим действием стала встреча на построенном или завершающемся объекте. Покупатель мог увидеть дом, обсудить проект и предложение с сотрудником и приблизиться к решению о покупке.
Клозер учитывал, какие сотрудники находятся на конкретных объектах, согласовывал время с клиентом и записывал встречу в календарь соответствующего сотрудника. Сотрудник заранее видел, кто придёт, когда назначена встреча и что уже обсуждалось с покупателем.
Если на одно время приезжало несколько покупателей, объект использовался для группового показа. Это позволяло проводить встречу с несколькими заинтересованными людьми на одном готовом или завершающемся доме. В календаре встреч было видно, на каком объекте проходит показ и какой сотрудник его проводит.
После показа сотрудник продолжал обсуждение проекта, условий договора и финансирования. Этот кейс раскрывает обработку обращений, подготовку предложения и организацию встречи; банковские процедуры в нём не разбираются.
Встречи на объектах
За счёт каких изменений продажи выросли с 6 до 94
Компания увеличила число продаж за счёт изменений в обработке уже поступавших обращений. Покупатель быстро получал первый ответ, обсуждал задачу с AI-экспертом, получал предложение и переходил к согласованной встрече на объекте.
- Все заявки — в одном месте.
Обращения с 11 сайтов, из мессенджеров и кабинетов Авито попадали в единое рабочее пространство AIшницы. Команда видела последовательность поступления заявок, историю общения и следующий шаг по каждому покупателю. Не требовалось переключаться между окнами, мессенджерами и кабинетами, чтобы найти обращение или восстановить разговор. Первичную обработку выполнял искусственный интеллект, поэтому сотрудники подключались уже к подготовленному контексту.
- Первый контакт — сразу после заявки.
Покупатель практически немедленно получал первое обращение после отправки заявки. Общение начиналось, пока он ещё выбирал дом и был готов обсуждать задачу. AI-эксперт отвечал в доступном канале и запускал дальнейшую обработку. Голосовой робот позволял включать в этот процесс и ночные заявки.
- Квалификация — с подтверждением данных по телефону.
AI-эксперт звонил покупателю и в разговоре подтверждал сведения из заявки: контакт, наличие участка, параметры дома, пожелания семьи и способ финансирования. Если данные были неполными или требовали уточнения, он дополнял карточку по ответам человека. В дальнейшую работу передавался подтверждённый запрос, на основе которого можно было подбирать проект и готовить расчёт.
- Предложение — не больше чем за полчаса.
После получения необходимых исходных данных подготовка предложения занимала не больше 30 минут. AI-эксперты подбирали проект, учитывали пожелания и собирали предварительную смету по готовым разделам и правилам компании. Покупатель быстро получал предметный ответ: какой вариант ему предлагают и из чего складывается стоимость.
Скорость расчёта помогала компании показать организованность работы ещё до заключения договора. Вместо длительного ожидания человек мог сразу обсуждать предложение, задавать вопросы и принимать решение о следующем шаге. При изменении требований уточнялись исходные параметры, чтобы продолжить расчёт на согласованной основе.
- Встреча — с конкретной датой, временем и сотрудником.
С покупателем согласовывали объект для показа, дату и время приезда, а также сотрудника, который проведёт встречу. Запись попадала в календарь ответственного. Он заранее видел, кого ждать и какое предложение уже обсуждалось, а покупатель понимал, куда и когда приехать и кто его встретит.
Показ проходил на готовом доме или объекте, который завершался. При посещении строительной площадки покупателям выдавали каски и сопровождали их по объекту. Сотрудник показывал дом и обсуждал вопросы по проекту и строительству на месте. Когда в один слот приезжало несколько покупателей, проводили групповой показ. Встреча превращала обсуждение в конкретное знакомство с объектом и работой компании.
Результат внедрения: с 6 до 94 продаж в месяц за три месяца. Рекламный бюджет и объём обращений не увеличились. Компания получала больше продаж из прежнего потока лидов: быстрее начинала общение, подтверждала потребность, готовила предложение и организовывала встречу.
Задачей было увеличить пропускную способность команды без расширения штата: автоматизировать подготовительные этапы и подключать сотрудников к предметному обсуждению проекта и сделки.
Результат за три месяца
| Показатель | До внедрения | После внедрения |
|---|---|---|
| Продажи за месяц | 6 в месяц | 94 в месяц к третьему месяцу |
| Рекламный бюджет | Исходный | Без увеличения |
| Поток обращений | Исходный | Без увеличения |
На 88 продаж в месяц больше из прежнего потока обращений. Продажей считали подписанный договор с подтверждённым финансированием.
AI-эксперты взяли на себя первичное общение, подтверждение данных, подготовку предложения и организацию встречи. Сотрудники получали подготовленные обращения и продолжали работу с покупателем на конкретном этапе сделки.