Автоматизация продаж через мессенджеры и сайт: ИИ-менеджер в самописной CRM

📌 Проблема бизнеса

Компания теряла клиентов из-за неэффективной обработки заявок:

✅ 40% заявок «сгорали» — менеджеры не успевали отвечать в первые 15 минут.

✅ Ошибки в данных — ручной ввод в CRM вызывал путаницу в заказах и контактах.

✅ Шаблонные ответы снижали конверсию на 35%.

✅ Рутина занимала 70% времени отдела продаж.

💡 Решение – Самописная CRM с ИИ-менеджером и Telegram-ботом

Разработана система автоматизации входящих заявок через мессенджеры и сайт с глубокой интеграцией ИИ и аналитики.

 🔹 Технологический стек (согласно компетенциям команды):

- Backend/API:

  • Django + DRF — ядро CRM с ролевой моделью (менеджеры, админы, ИИ).

  • FastAPI — REST API для интеграции с Telegram-ботом и сайтом.

- ИИ/ML:

  • NLP на базе GPT-4 — анализ запросов, генерация персонализированных ответов.

  • Распознавание лиц — верификация клиентов при отправке документов через Telegram.

- Парсинг и интеграции:

  • Парсинг заказов из мессенджеров (Telegram, WhatsApp) с валидацией через регулярные выражения.

  • Telegram-бот на aiogram — сбор заявок, уведомления, inline-поиск по базе знаний.

- База данных: PostgreSQL (хранение клиентов, заказов, диалогов).

- Аналитика:

  • Дашборды в Django Admin — конверсия, NPS, нагрузка на ИИ.

  • Интеграция с Power BI через REST API.

🔹 Как это работает?

1. Заявки из мессенджеров и сайта:

   - Клиент пишет в Telegram-бот или заполняет форму на сайте (React + Formik).

   - Парсинг данных: Номер телефона, email, запрос извлекаются автоматически.

2. ИИ-менеджер в CRM:

   - Этап 1: GPT-4 анализирует запрос, определяет категорию («Опт», «Розница», «Срочный заказ»).

   - Этап 2: Квалификация лида через вопросы («Срок поставки?», «Бюджет?») с ветвлением сценариев.

   - Этап 3: Рекомендации товаров на основе истории покупок (интеграция с LightFM).

3. Автоматизация рутины:

   - Автозаполнение CRM: Контакты, история переписок, предпочтения сохраняются в PostgreSQL.

   - Триггерные напоминания: Если клиент не отвечает 24 часа — бот отправляет промокод.

   - Верификация через FaceNet: При заказе дорогостоящего товара клиент отправляет селфи → сравнение с фото в CRM.

4. Интеграция с ERP:

   - Заказы автоматически передаются в 1С через REST API.

   - Данные для доставки (адрес, вес) отправляются в СДЭК.

5. Аналитика:

   - Дашборды в Django Admin:

     ▪ Конверсия из мессенджеров (45%) vs сайта (30%).

     ▪ Топ-5 проблемных этапов в диалогах (например, «клиенты не указывают бюджет»).

   - Мониторинг ИИ: Загрузка CPU/RAM, точность ответов (метрика F1-score).

 🚀 Результаты за 4 месяца:

✅ Обработка 98% заявок за 1 минуту — ИИ сократил время ответа с 15 минут до 60 сек.

✅ Рост конверсии на 55% — персонализация через LightFM увеличила средний чек на 25%.

✅ Точность данных в CRM — 100% — парсинг и FaceNet исключили ошибки.

✅ Снижение нагрузки на менеджеров на 85% — сотрудники работают только со сложными кейсами.

🌟 Преимущества решения:

1. Глубокая интеграция ИИ:

   - GPT-4 для диалогов, LightFM для рекомендаций, FaceNet для верификации.

2. Автоматизация через парсинг:

   - Валидация данных из мессенджеров, интеграция с 1С/СДЭК.

3. Гибкая CRM на Django:

   - Ролевая модель, кастомные дашборды, управление workflow.

4. Аналитика в реальном времени:

   - Выявление узких мест в продажах через Power BI + Django Admin.