ИИ-агент для компании автоперевозок
Автоматизация первой линии общения с клиентами и квалификации входящих заявок через Telegram и чат на сайте для логистической компании.
Проблема
Компания-перевозчик автомобилей по России. Десятки обращений в день через Telegram и чат на сайте. Типовой сценарий: клиент пишет «Сколько стоит перевезти машину из Москвы в Новосибирск?» — и ждёт.
- Среднее время первого ответа — ~30 минут, в нерабочее время — до нескольких часов
- Менеджеры тратили 70% времени на сбор одних и тех же данных: марка, модель, год, маршрут, сроки
- Часть чатов просто «терялась» — клиент не дожидался ответа и уходил к конкурентам
- В CRM попадали «сырые» заявки без ключевых данных — логисты повторно уточняли всё по телефону
Что умеет агент
Квалификация в диалоге
Агент последовательно собирает маршрут, марку и модель авто, год, состояние, сроки и формат доставки — по одному вопросу за сообщение.
Расчёт стоимости в реальном времени
Определяет габаритную категорию и запрашивает актуальные цены из прайс-листа. Клиент получает ориентировочную стоимость прямо в чате.
Нормализация географии
Распознаёт сокращения городов (СПб, Екб, НН), приводит города МО к Москве, предлагает ближайший пункт если города нет в прайсе.
Запись в CRM автоматически
Все данные попадают в Битрикс24: создаётся или обновляется сделка, заполняются поля, сделка переводится на нужную стадию воронки.
Умная передача менеджеру
Когда заявка созрела — агент передаёт сделку живому логисту с полным набором данных: марка, маршрут, цена, контакт.
Два канала, одна логика
Telegram-бот и чат на сайте используют один прайс, одни правила — клиент получает одинаковый опыт независимо от точки входа.
Архитектура решения
Клиент пишет в Telegram / чат на сайте
↓
n8n получает сообщение
↓
Проверка: рабочее время? стадия сделки?
↓
AI Agent (OpenAI GPT)
├── Память диалога (история переписки)
├── Прайс-лист: 3 категории авто (Google Sheets)
└── Системный промпт: квалификация, расчёт, правила
↓
Структурированный JSON-ответ
↓
┌── reply_text → отправка клиенту
├── данные авто/маршрута → обновление CRM
└── handoff = true? → передача менеджеру
Результат
Время первого ответа
~30 мин
< 1 мин
Потеря чатов
15–20%
~2%
Данные в CRM
Частичные
Полные
Время на квалификацию
10 мин/заявка
0
Главный эффект
Менеджеры работают только с квалифицированными заявками. Вместо «Привет, сколько стоит?» они получают готовый лид: марка, модель, год, маршрут, ориентировочная цена, контакт клиента.
Нужно похожее решение?
Этот подход работает в логистике, автосервисах, клиниках, агентствах недвижимости — везде, где есть поток однотипных входящих обращений.
Обсудить задачу