Менеджер курит, пока конкурент скидывает лиду смету - как с помощью n8n и бесплатной LLM увеличить скорость реагирования на поступающие лиды

Заходит как то в бар бригадир и говорит: Продажники заебали, сколько можно хуйней страдать.

А Даниил отвечает: Ща разберемся.

Что происходит:

1. Клиент оставляет заявку на сайте в 14:00.

2. Продажник видит её в 16:30 (потому что работает на удаленке и ему в целом поебать на трекинг того что в мессенджерах).

3. Смотрит информацию, готовится к звонку и звонит клиенту в 17:00.

4. Клиент отвечает: «А я уже с другими договорился, они мне смету скинули».

В нишах, где высокий чек, скорость ответа == деньги.

Заказчик хотел нанимать ассистента гениальному менеджеру, платить ему 50-60к + налоги, просто чтобы тот сидел и быстро отвечал в WhatsApp.

Я, конечно же как грамотный специалист, заметил возможность и заработать и решить задачу быстрее и дешевле.

А задача такая:

Убрать человеческий фактор из первичной обработки заявки. Сделать так, чтобы клиент получал квалифицированный ответ в течение 2 минут, даже если менеджер спит.

Почему чат-боты из конструкторов не сработали? Они пробовали ставить обычных ботов («Нажмите 1, нажмите 2»). В нише, где важно доверие и адекватность исполнителя, это убивает конверсию. Клиент хочет общения с живым человеком, а не с менюшкой. Ему нужно рассчитать стоимость, спросить про материалы, понять что строитель не наебет.

Поэтому я и решил создать всеми нами любимый за несколько постов AI-ассистент на стеке n8n + LLM

Я не стал писать сложный код с нуля. Я собрал процесс на n8n (low-code платформа), подключив к ней мозги в виде нейросети.

Как это работает теперь:

1. Клиент пишет в WhatsApp/ТГ/Viber(Он все еще существует, прикиньте) или оставляет заявку на сайте.

2. Сообщение летит в n8n. Нейросеть (Mistral справляется с этим великолепно) читает запрос. Она лезет в базу знаний компании (обычный Docx с прайсом и условиями), находит нужную инфу.

Учитывайте, что если клиент спрашивает "сколько стоит ремонт двушки 50м?" бот не просто кидает ссылку на прайс - он считает примерную вилку цен на основе данных из базы, учитывая запрос и пользователя и того, чего не хватает для составления полноценной сметы.

3. Нейросеть пишет ответ в стиле доброжелательного (но не слишком как это обычно у нейросетей) менеджера.

4. В Телеграм на рабочий аккаунт менеджера падает уведомление: "Пришел лид. Хотят ремонт. Я подготовил такой ответ: [Текст]. Отправляем?" Менеджер нажимает одну кнопку: «ОК» или редактирует.

Результат в цифрах

Внедрение заняло 2 недели:

Было 2-3 часа -> Стало 3 минуты (время на то, чтобы менеджер прочитал пуш и нажал кнопку).

Конверсия потеряных лидов сведена к нулю. Конверсия в прямые заявки поднялась на 10-15% от месяца к месяцу. Людей подкупает, что им сразу отвечают по делу и с цифрами.

Допом сделал выгрузку аналитики по лидам, попавшим в воронку.

Ассистента за 60к нанимать передумали. Сервер для n8n стоит
~2000/мес, а API на Mistral вообще бесплатная.

Так что если вы думаете что вам нужен еще человек - забудьте.

Я Даниил, делаю простые и эффективные приложения с использованием самых современных инструментов.

Пишите в телеграм, обсудим проект: @boiwow