Когда менеджеры тратят три часа в день на ответы «сколько стоит» и «есть ли в наличии» — это не работа, это потеря денег. Именно с такой проблемой к нам пришёл клиент из оптовой торговли.
Проблема
Компания получала 40–60 входящих запросов в день через Telegram и сайт. Каждый требовал проверки наличия, уточнения условий, формирования КП. Менеджеры не успевали — часть лидов уходила к конкурентам просто потому что не получили ответ вовремя.
Решение
Мы построили RAG-систему на базе знаний компании: каталог, прайс, условия поставки, FAQ. Бот подключили к Telegram и виджету на сайте. Интеграция с AmoCRM — каждая новая заявка автоматически создаёт сделку.
Если бот не может ответить точно — передаёт диалог менеджеру с полным контекстом переписки. Менеджер видит: кто написал, что спрашивал, что ответил бот.
Результат через месяц
- −60% нагрузки на менеджеров по рутинным запросам
- Время первого ответа: с 2–4 часов до 30 секунд
- +35% обработанных лидов — перестали теряться заявки в нерабочее время
- Стоимость внедрения окупилась за 6 недель
Что важно знать
RAG-система работает только с тем что есть в базе знаний. Чем точнее и структурированнее данные — тем лучше отвечает бот. Первые две недели мы дообучали модель на реальных вопросах клиентов.
Это не «поставил и забыл». Система требует периодического обновления базы знаний и мониторинга качества ответов. Но результат того стоит.
