Что мешало до старта
Заявки оптовиков падают в общий чат вперемешку с розницей
Менеджер вручную выясняет объём, регион и условия, и только потом считает
Актуальный прайс приходится каждый раз искать и отправлять файлом
Часть запросов теряется в переписке в выходные и ночью
Собранная конфигурация платформы
Как ведётся внедрение
Проектный менеджер и аналитик разбирают, где на самом деле теряются обращения и время: по звонкам, чатам, Excel у конкретной команды.
Ключевые сценарии бота разворачивают на одной группе товаров или регионе, чтобы проверить гипотезу на живых заявках, а не на бумаге.
Проджект-менеджер собирает обратную связь от менеджеров и клиентов, донастраивает сценарии бота и правила ИИ под реальные формулировки и возражения.
Тиражирование на остальные точки или направления с обучением команды и контрольными точками по метрикам.
Что берёт на себя ИИ
Эффект для команды и клиента
Менеджер получает готовый запрос с объёмом и регионом, а не пустой вопрос
Прайс всегда актуальный и привязан к сегменту клиента
Горячие заявки не теряются ночью и в выходные
Путь от вопроса до счёта занимает минуты, а не полдня
Что моделирует этот кейс
Кейс описывает оптовую компанию, которая квалифицирует B2B-заявки, отдаёт прайс и выставляет счета.
Мы показываем, как эти процессы собираются в одну систему на платформе PivotPoint. Реального клиента за кейсом нет. Это демонстрация логики, которую переносим под конкретный бизнес.
Откуда цифры
Показатели в кейсе не замеры конкретного клиента, а иллюстративная оценка. Мы отталкивались от типовых процессов ниши и опыта внедрений: сравнивали, сколько времени и обращений теряется на ручных шагах до автоматизации и после. Цифры показывают порядок эффекта и логику, а не гарантию. На вашем проекте мы фиксируем базовые метрики до старта и считаем результат от них.
Кому подойдёт этот сценарий
Оптовые заявки падают в общий чат вперемешку с розницей
Менеджер вручную выясняет объём, регион и условия
Актуальный прайс каждый раз ищут и отправляют файлом
На чём это работает
Telegram Bot API и MAX API, диалоговые сценарии, состояние в UNI.CRM.
LLM для понимания запроса, подбора и квалификации, ответы по базе знаний.
UNI.CRM: воронка, карточки клиентов, история диалогов и заказов.
Оплаты и эквайринг, каталог/прайс, СБИС, банки, телефония.
Telegram, MAX, сайт-виджет в одной воронке с оператором.
Метрики диалогов, конверсии и точек трения по сценариям.
Что ещё делаем в этом направлении
FAQ по кейсу
Это реальный клиент?
Нет, это модельный кейс: ниша и сценарий показывают логику платформы, а показатели дают иллюстративную оценку. Реальный прод-кейс в серии: «CRM самого агентства PivotPoint».
Сколько времени занимает внедрение?
Пилот на одном участке или направлении обычно занимает несколько недель: аудит процессов, разворачивание ключевых модулей, донастройка. Раскатка на всю команду идёт по итогам пилота.
Что с нашими текущими системами и данными?
Решение интегрируется с вашими системами: CRM, 1С, банки, СБИС, мессенджеры. Оно переносит справочники и историю, а не заставляет начинать с нуля.
А если у клиента нестандартный запрос?
Бот квалифицирует и отдаёт типовой прайс и расчёт, а нестандартные условия передаёт менеджеру с уже собранными параметрами заявки.
Хотите такой бот в Telegram или MAX
Обсудим, что из сценария переносится один в один, а что стоит собрать под ваши процессы.
Ниша описана как демонстрация возможностей платформы PivotPoint. Хотите такой бот в Telegram или MAX: обсудим, что переносится один в один, а что нужно собрать под вас.
Ещё кейсы в категории «AI»
Обсудить проект
Оставьте контакты. Перезвоним в течение 15 минут, обсудим задачу и предложим решение. Без обязательств.
Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с политикой обработки персональных данных.