Кейс-решение: Как проанализировать скорость ответа менеджера с голой ж****, но с ИИ

Всем привет, сегодня расскажу об одном кейсе автоматизации, который встретился в работе. Показываю на пальцах, как надо и нужно теперь решать подобного рода задачи, так как существует ИИ.

Сегодня не будет файлов скриптов, ни кода, я поделюсь лишь универсальным алгоритмом автоматизации одного процесса, на основе которого вы сможете строить свои системы.

Дано: голая АМО СРМ без возможности выгрузить историю сделок через API (доступ был недоступен из-за «внутренних» проблем). С API было бы проще, но тоже нужна разработка.

Проблема: нужно проанализировать 88к сделок на скорость ответа оператора, разбить всё это по филиалам и месяцам (так как разная сезонность — читайте количество сделок, влияет на скорость ответа).

Решение:

Руками — копировать/вставить — monkey job в прямом виде, очень хотелось этого избежать.
Прикрутить скрипт на Python, который кастомно «отрисует» deepseek + ChatGPT? Да, это нам подходит.

А зачем нам это все надо?

Все прекрасно знают, что чем быстрее отвечает менеджер после оставления заявки, тем выше конверсия.

Пруфы вот:

Быстрый отклик в течение первых 10 секунд после получения заявки увеличивает вероятность дальнейшего взаимодействия с клиентом до 70%. При задержке ответа в 1 минуту этот показатель снижается до 62%, а при ожидании 2 минуты — до 54%. Каждые 10 секунд промедления приводят к потере 1-2% клиентов, которые могли бы стать покупателями. Такие данные говорят о прямой корреляции между скоростью ответа и уровнем конверсии [Jivo.ru, 2025].
Исследования показывают, что связь с клиентом в первые 5 минут после заявки повышает вероятность заключения сделки в 10 раз. Быстрая реакция снижает риск потери лида и увеличивает вовлечённость, что позитивно влияет на бизнес-результаты — улучшение конверсии по итогам внедрения ускоренного отклика может составлять более 25% [Salesai.ru, 2025].
Время ожидания ответа клиентами варьируется в пределах 15–60 минут, при этом около 88% ожидают обратную связь не позднее часа после заявки. Быстрый ответ обеспечивает преимущество компании перед конкурентами и удерживает интерес потенциального клиента [Envybox.io, 2025].

Общий тейк — чем быстрее, тем лучше. Если долго, то это гипотеза к тесту увеличения CR в дальнейшие шаги без какой-либо магии.

Вы же за алгоритмом пришли? Ну поехали:

Давайте сначала разберем универсальную часть, которая подходит и для других систем.

1. Заходим в chat.deepseek.com — рекомендую начинать с него, так как с точки зрения скриптовой части для «дураков», как я, он в идеале подойдет как ни есть кстати, идеально понимает даже самые тупые промты.

2. Дорабатывать скрипт, навешивать функционал — лучше в ChatGPT.

3. Будьте последовательны, сначала доработайте функционал для 1 сделки, потом прикрутите анализ списка, далее формат, в котором будете грузить, тестируйте каждый шаг скрипта.

4. Для того чтобы скрипт понял, что и где искать, копируйте код страницы (CTRL|Command + U) или исследуйте элемент с его копией, копируйте прямо в диалог с GPT-шкой.

Тут я копирую элемент для вставки в чат нейросети.

5. Объясняйте простыми словами, описывайте элементы, он всё поймёт, у меня уже написано 12 скриптов.

6. Для систем с логином лучше отказаться от многопоточности + добавить ручной ввод, поменьше капч и проблем, хоть и дольше.

7. Всю автоматизацию пилите на Selenium — это эмулятор браузера Хром.

Эта часть не меняется ни для одной из систем. Закидывайте ссылку на страницу, ее код, код элементов, опишите, что хотите видеть, и наслаждайтесь работой ИИ.

Ну а теперь к сути кейса:

1ю Сначала понимаем функционал: мне повезло, менеджеры должны позвонить, то есть должен происходить «Исходящий звонок» — у этого звонка есть характеристики даты и времени. Сразу находим код элемента, он пригодится нам для составления промта:

<div class="js-note feed-note-fixer"><div class="feed-note feed-note-external"><div class="feed-note__icon"><div class="feed-note__icon-inner"><svg class="svg-icon svg-notes--feed-phone-dims"><use xlink:href="#notes--feed-phone"></use></svg><span class="feed-note__icon-direction feed-note__icon-direction_out"><svg class="svg-icon svg-notes--feed-arrow-dims"><use xlink:href="#notes--feed-arrow"></use></svg></span></div></div><div class="feed-note__content "><div class="feed-note__header"><div class="feed-note__header-inner "><div class="feed-note__header-inner-nowrap"><div class="js-feed-note__date feed-note__date">10.08.2025 12:18</div>Исходящий звонок <span class="feed-note__date-text">от:</span><span class="feed-note__amojo-user js-amojo-reply " title="Петрушин Данил" data-group-id="" data-id="8671977"><span data-id="8671977" class="control-user_state "></span>Генадиев Данил </span>кому: 79165478041 откуда: +7 935 127-84-82 Резерв</div></div><div class="feed-note__linked"><a href="/contacts/detail/53428862" class="js-navigate-link feed-note__linked-inner" title="Плавкова Ольга">Ортегова Ольга</a></div></div><div class="feed-note__body"><div class="feed-note__call-content">Исходящий звонок <span class="feed-note__call-duration">00:04:45</span><a href="https://sipuni.com/api/crm/record?id=1754817257.883069&hash=6f0f6b440fa6dd17e2d81d81b6e12b16&user=082394" title="" class="feed-note__blue-link feed-note__call-player js-call-play icon--play" data-prepare="sipuni"><span class="feed-note__call-play"><span class="feed-note__call-player-text">Прослушать</span></span></a><a href="https://sipuni.com/api/crm/record?id=1754817207.883069&hash=6f0f6b440fa6dd17e2d81d81b6e12b16&user=082394" class="feed-note__blue-link" title="Скачать" download="">Скачать</a><a href="#" data-code="total" data-model="01k29mbzyr30zmv2tbhdz0szgm" data-link="https://sipuni.com/api/crm/record?id=1754817247.883069&hash=6f0f6b440fa6dd17e2d81d81b6e12b16&user=082394" class="feed-note__blue-link amoai-call-note__link amoai-call-note__link-total" title="Сохранить итоги звонка в примечании сделки">Итоги</a></div><div class="feed-note__call-status"><b>Разговор состоялся</b></div></div></div></div></div>

PS: все данные рандомные

В данном случае мне нужна дата и время звонка после оставления заявок, само время оставления заявки берем просто из выгрузки АМО СРМ — <div class="js-feed-note__date feed-note__date">10.08.2025 12:18</div>.

2. Идем в deepseek - мой промт состоял из текста: А сможешь написать срипт на python который будет заходить по ссылке https://project555.amocrm.ru/leads/detail/39131070 под моим логином и паролем, находить первый звонок копировать оттуда время и дату он находится в элементе: <div class="js-feed-note__date feed-note__date">09.08.2025 10:04</div>

Сначала он не понял, выдавал ошибки, которые я также скармливал в чат, после пары итераций и копирования страницы логина (через CTRL + U) он всё понял и выдал мне рабочую версию скрипта. Так как я сразу словил ошибку при логине (сбивалось), дальше перешел в CHAT GPT и попросил прикрутить ручной логин. По практике логин формы лучше обходить так, чуть перекатываемся в автоматизированное решение, но уж лучше, чем ловить капчи и бодаться.

Далее он переписал, но выделял только дату, я уточняю, что нужно искать дату + указал где (код элемента)

Далее я навешиваю фичи на функционал, хочу обрабатывать несколько сделок.

Далее он явно указывал их в скрипте, а мне надо было лучше задавать файлом txt.

Ну и вывод тоже, он даже подумал, что, где нет исходящего звонка, можно использовать прямое указание на это!

Как видите, на выходе получилось проверить скрипт на выборке, на которую я уже собирал данные вручную, всё совпадает, можно выкатывать в бой. Естественно, нужно учитывать то, что в некоторых воронках сценарий исходящего звонка может отличаться, и в них надо писать свою логику, но в целом вариант рабочий.

Далее я пройдусь еще раз по всей выборке сделок, проверю выборочно штук 50 из разных мест, чтобы проверить корректность данных, построю графики разделения, соберу средние значений, уберу «выбросы» — у нас это перетекание на следующий день, уберу ненужные этапы сделок и воронки на — и отдам эту информацию клиенту и ОП, потому что уже была видна разница в SLI между двумя филиалами в 2 раза, при одинаковом количестве сделок!

Чтобы посчитать время ответа, мне просто нужно из даты и времени создания вычесть дату и время первого исходящего звонка оператора. Дальше несколько усредняющих формул — и вот я уже получил среднее время по каждому из срезов.

На этом всё, не бойтесь, пробуйте ИИ, чем раньше вы начнете, тем лучше. Вас точно не заменит нейросеть, но люди без ее использования будут кратно менее эффективны, чем с ней. Удачи!)