Пресейл на автопилоте: как мы внедряли ИИ-агента по созданию КП
Как выглядел пресейл ДО
У нас агентство. Поток запросов — 20-40 в месяц из недвижимости, медицины и e-commerce. Каждое КП — это 4-6 часов работы менеджера: собрать бриф, посчитать в Excel, склеить текст из старых файлов, красиво оформить.
Проблема была даже не в часах. Проблема была в том, что менеджеры начали срезать углы. Копировали прошлые КП, меняли название клиента и отправляли. Клиент получал предложение, которое было актуально полгода назад. Конверсия из запроса в сделку падала, и мы долго не могли понять, почему.
Когда заявок стало еще больше, стало совсем плохо. Мы наняли ещё одного менеджера — не помогло. Просто стало больше людей, которые копируют старые КП.
Первая версия агента: как мы облажались
Мы решили: «Давайте напишем бота, который будет делать КП за менеджера». Собрали команду, подключили ИИ, скормили ему архив прошлых предложений. Через 3 недели запустили в тест.
Результат был катастрофическим.
Агент генерировал КП, которые выглядели нормально, но были бесполезны. Он не умел читать бриф — просто брал то, что было в CRM, и подставлял в шаблон. Если в брифе не было бюджета, агент его выдумывал. Если услуга не подходила клиенту из медицины, он всё равно её вставлял, потому что так было в старом успешном КП из недвижимости.
Через неделю мы выключили агента и сели думать заново.
Что мы поняли после провала
Главный инсайт мы сформулировали так: агент не должен ничего выдумывать. Если данных нет — он должен явно об этом сказать, а не заполнять пробелы фантазиями. Мы встроили жёсткое правило: нет вводных — нет расчёта. Агент формирует список вопросов и ждёт, пока менеджер их закроет.
Также мы нашли ошибку в самой логике. Мы пытались заменить менеджера, а надо было заменить только ту часть работы, которую менеджер и сам ненавидит: поиск данных, сверку тарифов, сборку черновика.
Еще мы обозначили четкое правило: агент никогда не отправляет ничего клиенту. Это стало архитектурным решением, а не настройкой.
Как работает вторая версия
Мы подключили агента к CRM, базе знаний, прайсам, шаблонам и архиву выигранных тендеров. Логика такая:
Менеджер создаёт задачу на КП. Агент читает карточку клиента, бриф и переписку, находит дыры в вводных и формирует список уточняющих вопросов. Пока менеджер их закрывает, агент подбирает релевантные услуги и собирает структуру под отрасль клиента. Дальше — расчёт по актуальным тарифам и черновик медиаплана. На выходе — документ в фирменном стиле, сохранённый в CRM.
Менеджер открывает черновик и дорабатывает. Всё.
Самое сложное было не в технике, а в людях. Первые 2 недели менеджеры саботировали: «Этот агент всё равно ничего не понимает». Пришлось показать на цифрах, что агент собирает черновик за 15 минут, а не за 3 часа. После этого сопротивление ушло.
Какой результат мы получили
Замеряли три месяца до и три месяца после. Вот что изменилось:
- Time-to-first-draft: с 18 часов до 40 минут.
- Time-to-client: с 2,5 дней до 8 часов.
- Доля КП, ушедших в течение 24 часов: с 34% до 89%.
- Возвраты от производства: упали на 60% — потому что менеджеры перестали задавать одни и те же вопросы по десять раз.
- Конверсия из запроса в сделку: выросла на 11 п.п. Здесь сложно утверждать, что дело только в агенте, но корреляция есть, и инвесторы её оценят.
Где ИИ-агент до сих пор не справляется
Честно: есть места, где он всё ещё бесполезен.
1. Сложные нестандартные запросы. Если клиент хочет что-то, чего мы никогда не делали, агент теряется. Он собирает структуру по шаблону, но не может придумать решение с нуля. Тут всё ещё нужен человек.
2. Переговоры. Агент не читает между строк. Если клиент в переписке намекает, что бюджет меньше, чем он говорит, — агент этого не увидит. Менеджер видит.
3. Конфликтные ситуации. Когда клиент уже недоволен и требует пересмотра условий, автоматизация только мешает. Здесь нужен человек, и никак иначе.
Мы не пытаемся это исправить, так как автоматизация ради автоматизации — плохая идея.
Кому это надо, а кому нет
Агентом имеет смысл заниматься, если у вас:
- поток от 20 запросов в месяц;
- сложная линейка услуг;
- индивидуальный расчёт под клиента;
- менеджеры, которые тонут в рутине.
Если у вас 5 запросов в месяц и один менеджер — не тратьте деньги. Дешевле нанять помощника.
Главный инсайт
ИИ-агент не заменяет пресейл. Он убирает из него ту часть, где человек работает как копировальная машина. Всё, что связано с решениями, переговорами и нестандартом, остаётся за менеджером.
Полную версию с визуальной схемой работы агента мы опубликовали в блоге Finepromo: ссылка.
Если у вас есть похожий опыт — с автоматизацией пресейла или любым другим ИИ-внедрением — расскажите в комментариях. Особенно интересно про факапы.
