кейс дельта

У компании — 45 000 артикулов.

Чтобы понять, о каком товаре речь в письме, квалификатор вручную открывал вложения, искал артикулы, сверял с каталогами.

Это отнимало в среднем 3–7 минут на одну заявку, особенно если в заказе несколько позиций.

[01]

Ручное распределение заявок

Заявки попадали на общий e-mail и перераспределялись вручную.

За это отвечал один квалификатор, обрабатывавший письма 2–3 раза в день.

Из-за этого заявки зависали на 2–6 часов, а клиенты не получали ответа в течение рабочего дня.

А скорость — самое главное в распределении заявок. Кто первый, того и клиент.

[03]

Нет аналитики эффективности

Невозможно было понять:

кто работает эффективно;
кто закрывает заявки на крупные суммы;
как распределяются категории;
сколько заявок ушло «в никуда».

[02]

Неравномерное распределение между менеджерами

Заявки не распределялись по принципу «равной нагрузки».

Опытные сотрудники получали больше, а новички — меньше или наоборот и новички сливали много заявок.

Часто новичку доставалась заявка на сумму 300 000 –500 000 рублей, с которой он не справлялся.

[04]

Исходная ситуация: хаос, ручной труд и потери в деньгах

ШАГ 1: Автоматизация через тг бота

Бот, в который достаточно ввести артикул или вложение → система:

определяет категорию товара;
проверяет кто из менеджеров сейчас на смене;
выбирает менеджера по заданным категориям и приоритету;
учитывает лимит допуска (например, новичкам нельзя заявки свыше 100 000 руб);
анализирует количество заявок у других менеджеров и распределяет равномерно среди всех менеджеров
передаёт заявку напрямую в нужный отдел или менеджеру.

ШАГ 2: Полный отказ от ручной обработки писем

Разработка ИИ-приложения: подключили к корпоративной почте интеллектуальную систему обработки писем

Автоматический анализ: система читает входящие письма, открывает вложения и находит артикулы автоматически

Определение категории: ИИ определяет категорию товара и подбирает подходящего менеджера

Создание заявки в CRM: автоматически создаётся заявка в Битрикс24 с полной информацией (клиент, товар, сумма)

ШАГ 3: Визуализация эффективности и контроль

Создали 2 ключевых дашборда:

Распределение заявок: менеджеры / категории / суммы
Эффективность менеджеров: Сколько заявок получил менеджер, на какую сумму и сколько из них закрыто в сделку

Что мы сделали?

Почему это важно?

ИИ стал инструментом не только для ускорения, но и для управления.

Руководство компании получило прозрачную картину эффективности — чётко видно, кто тянет бизнес вверх, а кто тратит ресурсы впустую.

Высвобожденные ресурсы позволяют увеличить оборот без расширения штата.