AI CRM для автоматизации B2B-продаж
Для клиента со сложным процессом исходящих продаж мы разработали собственную CRM, полностью адаптированную под его воронки, правила квалификации и каналы коммуникации.
Система автоматически находит и обогащает лиды, собирает доступные контактные данные, сегментирует потенциальных клиентов и управляет email-коммуникациями, повторными касаниями и взаимодействием через Telegram и ВКонтакте.
Благодаря современным инструментам AI-проектирования и разработки рабочую версию CRM удалось создать за шесть недель. Более точная сегментация и персонализация исходящих сообщений позволили увеличить конверсию холодных лидов в клиентов в три раза.
Цитата клиента
«Команда Afterlogic.Works не просто выполнила наше первоначальное ТЗ, а помогла переосмыслить весь процесс продаж. Вместо сложной доработки существующей CRM мы получили собственную систему, точно учитывающую наши воронки, правила квалификации и каналы коммуникации. После запуска объём ручной работы заметно сократился, а конверсия холодных лидов выросла в три раза. Особенно впечатлило, что первую рабочую версию удалось запустить всего за шесть недель»
О клиенте
Клиент — B2B-компания, которая активно использует исходящие продажи для привлечения новых заказчиков. Продажи строятся через email, телефон, Telegram, ВКонтакте и другие доступные каналы. При этом результат зависит не только от количества отправленных сообщений, но и от точности сегментации, формулировки предложения и правильно выбранного момента для следующего контакта.
О проекте
Изначально клиент обратился к нам с задачей доработать Битрикс24 под собственный процесс лидогенерации и исходящих продаж. Битрикс24 поддерживает многие из этих возможностей по отдельности. Однако после анализа процессов стало понятно, что их объединение в единую систему потребует большого количества сторонних модулей, интеграций, синхронизаций и обходных решений. Даже после такой доработки клиент продолжал бы зависеть от ограничений и стратегии SaaS-платформы. Вместо адаптации бизнеса под существующую CRM мы предложили разработать собственную систему, спроектированную вокруг реальных процессов клиента.
Запрос
Перед нашей командой стояла задача создать CRM, которая охватывала бы полный цикл работы с холодными B2B-лидами. Система должна автоматически находить потенциальных заказчиков, собирать доступные контактные данные, квалифицировать и ранжировать лиды по правилам клиента, запускать email-последовательности и повторные касания, формировать индивидуальные отчёты для команды продаж. Отдельным требованием была расширенная сегментация. Кроме стандартных параметров (региона, отрасли, размера компании) должен учитываться язык и культурный контекст лида.
Инструменты
Для ускорения проектирования и разработки мы использовали современные AI-assisted инструменты. Они помогли быстрее описать бизнес-процессы, подготовить прототипы, разработать архитектуру, реализовать интерфейс и провести тестирование.
Команда
Над проектом работала кросс-функциональная команда, в которую вошли бизнес-аналитик, fullstack-разработчики, QA-инженер и проектный менеджер. Разработчики отвечали за архитектуру CRM, модель данных, автоматизации и интеграции. QA-инженер проверял корректность сценариев, обработки данных и переходов между этапами.
Что сделали
Сначала мы провели серию встреч с клиентом и составили подробную карту процесса продаж. Анализ показал, что попытка реализовать всю необходимую логику внутри Б24 создаст слишком сложную систему из сторонних модулей и ограниченных интеграций. Поэтому мы спроектировали новую CRM с нуля.
Автоматизировали поиск и обогащение лидов
CRM самостоятельно собирает потенциальные компании из подключённых источников и дополняет карточки доступными контактными данными:
- Рабочими email-адресами;
- Телефонными номерами;
- Аккаунтами в TG;
- Страницами в ВК;
- Другими социальными профилями;
- Информацией о компании и должности сотрудника.
Все данные объединяются в единой карточке. Система удаляет дубли и связывает сотрудников с соответствующими компаниями.
Реализовали собственную квалификацию и скоринг
Каждый лид автоматически оценивается по правилам клиента.
Кроме региона, отрасли, размера компании и потенциальной стоимости сделки, CRM анализирует специфику бизнеса, роль контакта в принятии решения, язык и предполагаемый стиль коммуникации.
Добавили расширенную сегментацию
Система формирует аудитории с учётом бизнес-, языкового и культурного контекста.
Например, основателю технологического стартапа, руководителю производственного предприятия и владельцу региональной торговой компании могут быть нужны разные аргументы, тон сообщения и уровень детализации предложения.
Объединили каналы коммуникации
Email-последовательности, повторные касания, звонки и задачи для общения в Telegram и ВКонтакте управляются из единой системы.
Менеджер видит всю историю взаимодействия с лидом, запланированные действия и текущий этап воронки. При выполнении заданных условий CRM автоматически создаёт задачу, отправляет уведомление или переводит сделку на следующий этап.
Настроили бизнес-автоматизацию
В CRM реализовали правила распределения лидов, квалификации, смены ответственных, переходов между этапами, напоминаний и внутренней отчётности.
Автоматизация построена вокруг реальных процессов клиента и может развиваться вместе с ними без ограничений стандартной SaaS-платформы.
Результат
За шесть недель клиент получил рабочую CRM, которая охватывает полный цикл исходящих продаж: от поиска лида и сбора контактных данных до коммуникации, квалификации и перехода в статус клиента.
Благодаря более глубокой сегментации холодные сообщения стали точнее и релевантнее. В результате конверсия из холодных лидов в клиентов выросла в три раза.
Клиент больше не зависит от ограничений стандартной облачной CRM. Он контролирует структуру данных, логику автоматизации и дальнейшее развитие системы.
Проект показал, что современная AI-assisted разработка позволяет создавать специализированные бизнес-продукты значительно быстрее и доступнее, чем ещё год назад.