AI-Powered Sales Qualification & Monitoring System
AI и машинное обучение
Розробив і впровадив мультиагентну AI-систему автоматизації для B2B-агенції performance-маркетингу, яка автоматизує кваліфікацію лідів, аналіз комунікації з потенційними клієнтами та моніторинг ефективності відділу продажів.
Проблема: Менеджери з продажу вручну обробляли вхідні ліди, кваліфікували потенційних клієнтів і оновлювали CRM, що призводило до непослідовної BANT-кваліфікації, обмеженої прозорості якості комунікації та відсутності автоматизованої аналітики ефективності продажів.
Рішення: Розробив комплексне рішення на базі n8n, OpenAI GPT, Zoho CRM, PostgreSQL, Google Sheets та Telegram Bot API.
Система складається з трьох AI-агентів:
Lead Capture Agent взаємодіє з відвідувачами сайту в режимі реального часу, збирає інформацію за методологією BANT (Budget, Authority, Need, Timeline), отримує контактні дані та автоматично створює кваліфіковані ліди в Zoho CRM.
Qualification Analyst отримує історію діалогів із PostgreSQL, аналізує кожну взаємодію за допомогою AI, визначає патерни комунікації та можливості для покращення, присвоює оцінку якості розмови (0–100) і зберігає результати аналізу в Google Sheets.
Sales Analyst Agent об'єднує дані CRM-пайплайну з результатами аналізу комунікацій, формує щоденні управлінські зведення та детальні звіти щодо роботи відділу продажів, які автоматично надсилаються через Telegram.
У межах проєкту також були реалізовані:
проєктування AI-промптів (prompt engineering);
структуровані відповіді AI (Structured Outputs);
інтеграція з CRM;
керування пам'яттю чатів (chat memory management);
автоматизована генерація звітності;
масштабована архітектура workflow у n8n.
Результати:
Автоматизовано 100% первинної кваліфікації лідів із цілодобовою доступністю (24/7).
Стандартизовано процес BANT-кваліфікації для всіх вхідних звернень.
Реалізовано AI-оцінювання та аналіз якості кожної взаємодії з потенційними клієнтами.
Автоматизовано формування щоденних управлінських звітів із практичними рекомендаціями для відділу продажів.
Скорочено обсяг ручної роботи та підвищено прозорість процесів продажу.
Вартість експлуатації системи становить приблизно 65 доларів США на місяць.
Інвестиції в розробку окупилися приблизно за 1,5 місяця.
Проблема: Менеджери з продажу вручну обробляли вхідні ліди, кваліфікували потенційних клієнтів і оновлювали CRM, що призводило до непослідовної BANT-кваліфікації, обмеженої прозорості якості комунікації та відсутності автоматизованої аналітики ефективності продажів.
Рішення: Розробив комплексне рішення на базі n8n, OpenAI GPT, Zoho CRM, PostgreSQL, Google Sheets та Telegram Bot API.
Система складається з трьох AI-агентів:
Lead Capture Agent взаємодіє з відвідувачами сайту в режимі реального часу, збирає інформацію за методологією BANT (Budget, Authority, Need, Timeline), отримує контактні дані та автоматично створює кваліфіковані ліди в Zoho CRM.
Qualification Analyst отримує історію діалогів із PostgreSQL, аналізує кожну взаємодію за допомогою AI, визначає патерни комунікації та можливості для покращення, присвоює оцінку якості розмови (0–100) і зберігає результати аналізу в Google Sheets.
Sales Analyst Agent об'єднує дані CRM-пайплайну з результатами аналізу комунікацій, формує щоденні управлінські зведення та детальні звіти щодо роботи відділу продажів, які автоматично надсилаються через Telegram.
У межах проєкту також були реалізовані:
проєктування AI-промптів (prompt engineering);
структуровані відповіді AI (Structured Outputs);
інтеграція з CRM;
керування пам'яттю чатів (chat memory management);
автоматизована генерація звітності;
масштабована архітектура workflow у n8n.
Результати:
Автоматизовано 100% первинної кваліфікації лідів із цілодобовою доступністю (24/7).
Стандартизовано процес BANT-кваліфікації для всіх вхідних звернень.
Реалізовано AI-оцінювання та аналіз якості кожної взаємодії з потенційними клієнтами.
Автоматизовано формування щоденних управлінських звітів із практичними рекомендаціями для відділу продажів.
Скорочено обсяг ручної роботи та підвищено прозорість процесів продажу.
Вартість експлуатації системи становить приблизно 65 доларів США на місяць.
Інвестиції в розробку окупилися приблизно за 1,5 місяця.