Задача
Клиент ведет базу потенциальных клиентов в Google Sheets и использует Apollo для поиска контактов, но менеджеры тратили время на ручную проверку дубликатов, обогащение компаний и расстановку приоритетов. Необходимо было автоматизировать: фильтрацию новых компаний, обогащение через Apollo, приоритизацию с помощью AI и создание понятных задач в виде обновленных строк в таблице и уведомлений в Telegram.
Решение
Я построил в n8n многошаговый воркфлоу, который реагирует на любые изменения в Google Sheets. Автоматизация проверяет, является ли компания новой или уже в базе, обращается к Apollo API для обогащения данных, проходит по каждой записи в цикле и передает информацию в AI‑модель (через OpenRouter) вместе с промптом‑инструкцией. AI определяет приоритет и формирует структурированный ответ, который через Structured Output Parser преобразуется в четкие поля для обновления второго листа. После обновления строки система отправляет в Telegram готовое сообщение с ключевой информацией и статусом, чтобы сейлзы сразу видели, с кем работать в первую очередь.
Результат
Клиент получил полностью автоматизированный цикл: добавил/обновил компанию в Google Sheets — система сама проверила дубликат, извлекла данные из Apollo, оценила лида через AI, обновила структуру в таблице и отправила понятное задание в Telegram. Это убрало ручную рутину, уменьшило количество ошибок, ускорило реагирование на новые лиды и дало прозрачный, воспроизводимый процесс приоритизации B2B‑контактов.
Клиент ведет базу потенциальных клиентов в Google Sheets и использует Apollo для поиска контактов, но менеджеры тратили время на ручную проверку дубликатов, обогащение компаний и расстановку приоритетов. Необходимо было автоматизировать: фильтрацию новых компаний, обогащение через Apollo, приоритизацию с помощью AI и создание понятных задач в виде обновленных строк в таблице и уведомлений в Telegram.
Решение
Я построил в n8n многошаговый воркфлоу, который реагирует на любые изменения в Google Sheets. Автоматизация проверяет, является ли компания новой или уже в базе, обращается к Apollo API для обогащения данных, проходит по каждой записи в цикле и передает информацию в AI‑модель (через OpenRouter) вместе с промптом‑инструкцией. AI определяет приоритет и формирует структурированный ответ, который через Structured Output Parser преобразуется в четкие поля для обновления второго листа. После обновления строки система отправляет в Telegram готовое сообщение с ключевой информацией и статусом, чтобы сейлзы сразу видели, с кем работать в первую очередь.
Результат
Клиент получил полностью автоматизированный цикл: добавил/обновил компанию в Google Sheets — система сама проверила дубликат, извлекла данные из Apollo, оценила лида через AI, обновила структуру в таблице и отправила понятное задание в Telegram. Это убрало ручную рутину, уменьшило количество ошибок, ускорило реагирование на новые лиды и дало прозрачный, воспроизводимый процесс приоритизации B2B‑контактов.