Как мы автоматизировали отдел продаж в Bitrix24 с помощью ИИ

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Wonderlove 1 час назад Как мы автоматизировали отдел продаж в Bitrix24 с помощью ИИ Средний 14 мин 2. 3K Python * Искусственный интеллект CRM-системы * Кейс Привет! Я Влад Вандер, контент-маркетолог в Velmi.

Ребята из команды рассказали мне, как они автоматизировали отдел продаж и научили ИИ-бота квалифицировать лидов в Битриксе. В этой статье расскажу про это: от архитектуры до граблей, на которые пришлось наступить. TL;DRВнедрили AI-агента для квалификации лидов в Bitrix24.

Технические детали

Главное, чего добились:Время ответа: 2-3 часа → 30-40 секунд. Квалифицированные лиды: +35%. Экономия времени менеджеров: ~50 часов/месяц.

Стек: FastAPI, Redis, GPT-5, Bitrix24 webhooks. Контекст проектаК нам пришла NDA-компания: ~400 лидов в месяц, 70% из которых вообще не целевые. И на которые 4 менеджера тратили почти весь рабочий день.

Как итог, время уходит не на тех. Ну вот вроде кажется: CRM есть, менеджеры есть, заявки приходят. Проблему сложно заметить, пока не начнёшь считать деньги.

Отраслевые последствия

ПроблемаЗа квартал компания теряла ~150 горячих лидов на этапе ожидания ответа. Менеджеры тратили ~5–6 часов в день на ручной разбор вообще всех заявок, из-за чего клиенты иногда ждали ответа по 2–3 часа. То есть примерно каждый пятый горячий лид или остыл, или уходил к конкурентам, не дождавшись ответа.

Harvard Business Review пишут, что компании, которые отвечают лиду в первый час, почти в 7 раз чаще его квалифицируют, чем те, кто тянет дольше, и более чем в 60 раз чаще, чем те, кто отвечают только спустя сутки. Почему не готовые решенияСначала мы смотрели на Reisift и SalesAI. Они либо не дружили с Bitrix24 из коробки, либо не кастомизировались нормально.

Проще было сделать свою обвязку на FastAPI. Первая мысль — сделать дефолтного бота на сценариях. Человек написал «цена» — спрашиваем про бюджет.

Событие, по словам экспертов, усилит конкуренцию в сфере ИИ.