Как превратить хаос в автосалоне в отлаженный механизм с ИИ-ботом и Bitrix24
Бот в автосалоне вытягивает данные из трёх таблиц, работает с Bitrix24 и обрабатывает 500+ диалогов в месяц. Затраты — от 14 руб. за диалог, что дешевле зарплаты даже одного менеджера.
Боты многие воспринимают как инструмент для простых ответов – например, чтобы выдать короткую справку или поздороваться с клиентом. Но в реальных проектах всё гораздо сложнее.
Кейс автосалона Changan, с которым работал наш интегратор Ринат Кубашев, показал, что бот может справляться даже с трёхуровневой архитектурой данных и быть полноценно встроенным в CRM-процессы.
В автосалоне была сложная архитектура – три таблицы плюс своя CRM. Но бот справился и с этим.
В автосалоне бот работал с тремя разными таблицами:
- наличием автомобилей,
- техническими характеристиками,
- условиями кредитования.
Клиенты задавали сложные и разнотипные вопросы:
- Есть ли автомобили в красном цвете с минимальным расходом топлива в городском цикле?
- Сколько разгоняется до сотни седан с гибридной установкой
- Какие авто с красным салоном доступны в комплектации с навигацией и камерой 360 градусов?
Бот не просто отвечает на вопрос. Он должен понять, из какой таблицы брать данные. Всё зависит от ключевых слов в запросе и сценариев диалога.
Настоящее испытание было не в таблицах, а в Bitrix24.
Сложнее всего – настроить открытые линии и сделать так, чтобы лиды были видны сотрудникам. Лиды, которые создаёт бот, не всегда видны менеджерам, потому что они не связаны с отделом. Никак не получалось, чтобы бот отключался и менялся ответственный.
В итоге решение нашли через доработку логики распределения лидов и настройку прав доступа.
Тем не менее, бот в итоге полностью интегрирован в CRM. Он:
- создаёт новый контакт,
- инициирует сделку,
- переводит её между стадиями воронки,
- сохраняет историю переписки в карточке сделки,
отправляет уведомления в Telegram – либо владельцу, либо в групповой чат.
В кейсе автосалона стоимость обработки запросов ботом специально не считалась.
Ринат отмечает: «Честно говоря, не считал. Но бот справляется быстро, и для клиента важнее, что он экономит время сотрудников.»
Чтобы примерно оценить расходы, можно посчитать стоимость диалогов. На платформе Савви сложный диалог обходится в среднем около 14 рублей.
Даже если предположить, что бот в автосалоне за месяц обрабатывает 500 диалогов, это будет стоить около 7 000 рублей в месяц.
Для сравнения, зарплата одного менеджера в автосалоне составляет от 50 000 до 80 000 рублей в месяц. Таким образом, бот значительно дешевле, чем содержание даже одного сотрудника, особенно если учитывать его работу 24/7 и отсутствие ошибок в ответах.
Ринат откровенно признаётся, новичку было бы не очень просто реализовать кейс. Вот его рекомендации для интеграторов и владельцев бизнеса, которые хотят автоматизировать процессы:
1. Изучите документацию
Я сначала делал всё интуитивно. Потратил массу времени. Когда внимательно прочитал руководство Савви, понял причины ошибок и способы их устранения.
Не стоит пренебрегать инструкцией. Даже один-два дня, потраченные на чтение и тестирование, могут значительно сократить время разработки.
2. Формулируйте промпты максимально ясно
Я писал сложные промпты, и бот начинал выдавать слишком размытые или длинные ответы. Чем проще инструкции, тем лучше результат.
Промпты должны быть простыми, без двусмысленности. Это основа корректной работы чат-бота.
3. Автоматическая генерация промптов – лишь отправная точка
В Савви есть функция автоматического создания инструкций и их аудита, но на нее нельзя полностью полагаться. Инструкции всё равно нужно адаптировать под специфику бизнеса.
Автосалон – это пример того, как бот может справляться с большими данными и сложными CRM-интеграциями. Но бывают и другие кейсы, где боты помогают навести порядок в хаосе ежедневной коммуникации.
В следующем кейсе наш интегратор Ринат Кубашев рассказывает, как бот помог агентству недвижимости заменить работу семи менеджеров и перестать терять клиентов в больших Google-таблицах. Там цифры и экономический эффект впечатляют не меньше.
👉 Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить следующий кейс!