Кейс B2B: заявки → CRM и WhatsApp за 72 дня (до/после)

За 72 дня у B2B-сервиса (монтаж/сервис оборудования, ~18 человек в продажах и диспетчеризации) автоматизация «форма сайта + почта + WhatsApp → CRM → квалификация → слот» сократила median time-to-first-touch с 4,8 ч до 11 мин в рабочие часы и подняла долю заявок с заполненным next-step в CRM с 41% до 86% — но только после отказа от «умного бота на всё» и фиксации узкого scope.

Ниже — композитный разбор одного production-контура (цифры округлены, отрасль и бренд обезличены). Это не демо «подключили GPT и выручка ×2», а то, что реально удержалось на 30-й и 90-й день.

---

Контекст «до»: где терялись деньги

Клиент жил в привычной схеме МСП: форма на сайте, письма на общий ящик, менеджеры в WhatsApp Business на личных номерах, CRM «по настроению».

Метрика (baseline, 4 нед.)	Значение	Боль
Входящих заявок / нед.	95–120	Рост сезона, люди не успевали
Median first touch (раб. часы)	4,8 ч	«Горячие» уходили к конкуренту
% заявок без next-step в CRM	59%	Нет прогноза и follow-up
Дубли и «потерянные» диалоги	~12–15%	Разные номера и чаты
Доля мусора (спам, нецелевые)	~22%	Тратили время сильных МОП
Стоимость часа fully loaded (МОП+дисп.)	~1 900 ₽	Считать экономику в часах, не в «магии AI»

Главный запрос звучал как «хотим AI-агента». Рабочий scope, который я согласовал: не продажи целиком, а приём, нормализация, квалификация по 6 полям, создание сделки, первое касание и эскалация человеку при деньгах/срочности/неясности.

---

Что внедрили за 72 дня (этапы)

Фаза	Дни	Что сделали	Результат фазы
0. Baseline	1–10	Выгрузка заявок, разметка топ-тем, карта каналов	Stop-list и KPI go/no-go
1. Контур без «мозга»	11–28	Webhook формы, парсинг почты, единый inbox → CRM	100% заявок в CRM как сущность
2. Квалификация + шаблоны	29–48	Правила + LLM только на извлечение полей и черновик ответа	Shadow 2 нед., правка промптов
3. WhatsApp + слоты	49–62	Официальный канал, шаблоны, слот диспетчера	First touch <15 мин цель
4. Стабилизация	63–72	Алерты, DLQ, отчёт, freeze scope	Приёмка по KPI

Важно: LLM появился не в день 1. Сначала контур данных и владельцы статусов. Иначе «агент» красиво отвечает в пустоту.

Правила агента (жёстко)

• Можно: извлечь компания/город/тип оборудования/срочность, создать/обновить сделку, отправить шаблон «принята, уточним X», предложить 2 слота.
• Нельзя: цена «от себя», обещание выезда «завтра» без слота диспетчера, юр. гарантии, скидки.
• Handoff человеку: бюджет > порога, повторная жалоба, нераспознанный тип работ, клиент просит человека.

---

Метрики 30 / 60 / 90 дней

Пилот считаю от дня cutover контура (не от первого созвона). Ниже — порядок цифр после стабилизации scope.

KPI	До	День 30	День 60	День ~90
Median first touch (раб. часы)	4,8 ч	38 мин	14 мин	11 мин
% заявок с next-step в CRM ≤2 ч	41%	72%	84%	86%
Авто-квалификация ≥4 из 6 полей	0%	58%	71%	74%
Доля handoff человеку в scope	—	39%	31%	28%
Потери/дубли диалогов	12–15%	6%	3%	≤3%
Оценка «ответ по делу» (внутр. аудит 50 диалогов/нед.)	n/a	78%	88%	91%

Что не выросло сразу: конверсия в оплаченный выезд. Она сдвинулась заметнее к 60–90 дню, когда менеджеры перестали тушить «пустые» заявки и получили нормальный pipeline. Обещать «+40% выручки за месяц» в таких проектах — вредная привычка.

Экономика грубо (порядок)

• Экономия времени на первичной обработке: ~25–35 ч/нед. команды (не «уволили отдел»).
• Минус: каналы, CRM-доработки, сопровождение знаний, мониторинг — отдельные строки TCO.
• Payback контура (внедрение + 3 мес. сопровождения vs сэкономленные часы + меньше потерь лидов): у этого клиента ориентир 4–6 месяцев, не «со второй недели».

---

Ошибки, которые чуть не похоронили пилот

1. Слишком широкий scope в неделю 1. Хотели и КП, и возражения, и «дожим». Откатили до квалификации + первого касания — метрики поехали вверх.
2. Личные WhatsApp менеджеров. Пока диалоги вне корпоративного канала, CRM врала. Без официального канала кейс не thrives.
3. Знания «в головах» без карточек. Модель выдумывала сроки. Лечится 40–60 карточками с источником правды и запретом импровизации.
4. Нет ежедневного разбора плохих диалогов. Средний score «норм» маскировал 15% токсичных ошибок. Нужны 15–25 fail-кейсов в день на пилоте.
5. KPI только «скорость ответа». Без quality gate команда гнала шаблоны мимо сути. Добавили аудит и stop-list фраз.

Чеклист повторяемости (если копируете)

• Baseline 2–4 недели: объём, first touch, % next-step, топ-темы, стоимость часа
• Один процесс, один owner, записанный go/no-go на день 30
• Все входы → одна сущность в CRM до включения LLM
• 40+ карточек знаний + stop-list + политика handoff
• Корпоративный мессенджер-канал, не личные номера
• Лог каждого ответа: intent, поля, эскалация, оценка
• Shadow или доля трафика, не big bang на 100%
• Алерты на падение success rate и очередь DLQ
• Freeze scope на 2 недели после cutover — не плодить фичи
• Отчёт 30/60/90 с теми же определениями метрик, что в baseline

---

Часто задаваемые вопросы

Сколько людей нужно со стороны клиента?
Один владелец процесса (не «комитет»), доступ к CRM/каналам, 3–5 ч/нед. на разбор ошибок на пилоте. Без owner автоматизация сдувается после месяца.

Обязательно ли сразу LLM?
Нет. Сначала маршрутизация и CRM-дисциплина. LLM имеет смысл на извлечении полей, черновиках и классификации — там, где правила начинают ветвиться.

Почему 72 дня, а не 2 недели?
Две недели = демо в песочнице. Реальные сроки съедают доступы, WhatsApp/шаблоны, грязные данные, обучение смены и приёмка по KPI.

Можно ли повторить на e-commerce или услугах b2c?
Схема та же, другие поля и SLA. В b2c чаще упираются в каталог/остатки; в b2b — в квалификацию и слот эксперта.

---

Читайте также

• Внедрение AI-агента за 90 дней: этапы, цифры и процесс без хайпа
• Контур CRM + webhooks: SLA, мониторинг сбоев и ROI 90 дней
• Очереди, retry и DLQ в автоматизации заявок

---

Готовы разобрать ваш контур заявок без демо-шоу — напишите на raisovich.ru: снимем baseline и скажем, где автоматизация окупается, а где пока рано.

Какие KPI смотреть на 30-й день после cutover?

Median first touch в рабочие часы, доля заявок с next-step в CRM за ≤2 ч и quality-score ответов по аудиту — скорость без quality gate бесполезна.

С чего начинать контур, если CRM ведётся «по настроению»?

Сначала все входы в одну сущность CRM и владельцы статусов; LLM подключают после baseline и маршрутизации, иначе агент отвечает в пустоту.

Почему конверсия в оплату может не вырасти сразу?

Сначала падает first touch и хаос в pipeline; сдвиг конверсии в оплаченный выезд чаще виден к 60–90 дню, когда менеджеры перестают тушить «пустые» заявки.