Сырые обращения
Менеджеры вручную уточняли детали, сметчики ждали нормальные исходные данные, часть заявок зависала до ответа специалиста.
Все кейсы
AI / Telegram / заявки
AI-ассистент для обработки заявок строительной компании
Клиенты писали в свободной форме: “нужно посчитать ангар”, “сколько стоит фундамент”, “можете оценить по фото”. CRUX собрал входной слой, который превращает такие сообщения в структурированные заявки для менеджеров, инженеров и сметчиков.
Срок7-14 рабочих дней
Фокускачество входных данных
Результатединый стандарт обработки
AI-сценарий входа
Бот принимает сообщение, определяет тип запроса, собирает данные по объекту, фиксирует фото и документы, задает 1-2 ключевых вопроса.
Чистая карточка лида
Специалисты получают объект, регион, размеры, вид работ, документы, недостающие данные и рекомендацию по следующему шагу.
Контекст
Главная задача
Нужно было не заменить сметчика или инженера, а снять первичную рутину с команды и ускорить путь от первого сообщения клиента до нормальной заявки.
AI-ассистент не пытается сразу выдать финальную смету. Он собирает минимальный набор данных, проверяет, чего не хватает, и передает специалистам подготовленный контекст.
- Клиенты получают быстрый и понятный ответ.
- Менеджеры получают не хаотичную переписку, а карточку лида.
- Сметчики быстрее переходят к расчету вместо первичного разбора.
Анализ входящих заявок
Разобрали, как клиенты пишут в компанию, какие данные указывают, какие вопросы повторяются и где менеджеры теряют время.
Разработка сценария
Заложили прием свободного сообщения, определение типа запроса, уточнения, фиксацию файлов, создание карточки и обновление данных при новых сообщениях.
Настройка Telegram-бота и AI-логики
Бот научился отличать обычного клиента от специалиста, понимать тип объекта и подбирать нужные уточнения.
Тестирование
Проверили сценарии на заявках по ангарам, фундаментам, материалам, ремонту, реконструкции, сметам и фото объектов.
Результаты
Что изменилось после запуска
Результаты описаны без неподтвержденных процентов: только изменения, которые появились в процессе команды.
ОтветAI-ассистент начал отвечать клиентам сразу после обращения
ЗаявкиМенеджеры стали получать структурированные карточки
КомандаСметчики получили более чистые исходные данные
Похожий проект
Нужно структурировать входящие заявки?
Опишите, какие обращения приходят сейчас и кто их разбирает. Подберем сценарий AI-ассистента без лишней архитектуры.