У клиента была самописная CRM. Продажи всё равно утекали — вот почему
Продавать на Авито, опираясь на «выложил и жди», не получится. Деньги решаются в переписке: кто быстрее ответил клиенту — тот и заработал. И именно этот живой чат стал для нашего клиента узким местом. Хотя CRM у них уже была, и даже своя.
Свою CRM они написали на старте, когда поток заявок был небольшим. Но бизнес вырос, заявок стало в разы больше, и старое решение стало сбоить: накопился техдолг, не хватало кнопок, а часть работы всё равно делали руками, прыгая по вкладкам. Итог закономерный: ответы уходили в «забытые», кто-то ждал по три часа, люди начали просто теряться.
Почему не переехали на готовую CRM
Логичный вопрос: раз своя буксует — может, проще переехать на готовое решение?
Мы это обсудили с клиентом и решили не переезжать. Универсальная CRM заставила бы половину рабочего времени переключаться между окнами и копировать данные руками, а логику продаж пришлось бы подгонять под чужой шаблон. Дешевле и умнее было привести в порядок то, что уже заточено под их бизнес.
Поэтому мы взяли их CRM, вычистили техдолг и достроили её до нормального рабочего инструмента.
Что сделали
Собрали для менеджеров одно окно, чтобы вообще никуда не отвлекаться:
- Сделали чат главным экраном. Запихнули туда шаблоны ответов, быстрые команды, эмодзи, отправку пачки фото и закрытие по Escape.
- Причесали входящий поток. Навесили фильтры по цене и датам, добавили массовое выделение и отдельный архив.
- Перестали гадать, кто ответил. Теперь у каждого сообщения видно: бот написал или живой менеджер.
- Прикрутили ИИ-помощника (через OpenAI): он подсказывает менеджеру ответ, берёт на себя типовые сценарии в переписке и помогает в аналитике.
Где были грабли
Самым сложным оказался не дизайн и не фичи, а сам ИИ-ассистент. «Подключить нейросеть» звучит просто — ровно до того момента, пока она не начинает отвечать живым клиентам.На практике бот далеко не всегда вёл себя так, как надо: игнорировал часть правил, отклонялся от инструкций и промптов, иногда отвечал не по делу. Что пришлось делать: тюнить промпты, добавлять логирование, чтобы видеть, где именно ассистент сходит с рельсов, и по шагам доводить его до предсказуемого поведения.
Из того, что тоже отняло время, но попроще: починили синхронизацию цен и данных с Авито, чтобы внутри всегда была актуальная картина, и вычистили тёмную тему от мерцаний при навигации - косметика.(Стек, если интересно: Next.js, React, TypeScript, база через Prisma, ИИ — OpenAI API. Но клиенту важнее не он, а что всё это работает предсказуемо.)
(Под капотом, если интересно: Next.js, React, TypeScript, база через Prisma, ИИ — OpenAI API)
Что получилось
После переработки клиент посчитал:
- отвечать менеджеры стали примерно в 2 раза быстрее — за счёт шаблонов и быстрых команд;
- конверсия из переписки в продажу выросла примерно на 25%;
- ручных действий во входящих стало примерно на 30% меньше.
Но главное даже не проценты, а то, что заявки перестали теряться. Клиент, который написал на Авито, теперь получает ответ вовремя.
Если у вас похожая ситуация:
Мы небольшая студия из двух senior-разработчиков и беремся ровно за такое: когда своя система обросла техдолгом или коробка начала мешать, а нужно что-то под свой процесс — CRM, интеграции с Авито и маркетплейсами, боты, автоматизация.
Узнали свою историю? Вот сайт: webbuddies.ru, или напишите в телеграм: @webbuddies_manager.