Unit-экономика AI-автоматизации лида: касание, конверсия, payback

Unit-экономика AI-автоматизации лида сходится, когда вы знаете стоимость одного касания, конверсию по этапам воронки и payback 30–90 дней на полном TCO (внедрение + LLM + handoff-FTE) — а не когда «бот дешевле менеджера в месяц».

Я не закупаю и не продаю AI-контур по лидам, пока на салфетке нет: CPL/CPA as-is, cost per touch, lift конверсии, contribution margin и срок отбития. Ниже — формула, таблица, что считать до договора и где обычно врут цифры.

---

Базовая формула (одна страница)

Cost per touch (CPT) = (LLM + каналы + доля FTE на контроль + амортизация внедрения за период) / число касаний
Cost per qualified lead (CPQL) = все AI+HITL затраты периода / SQL (или MQL по вашей жёсткой формуле)
Cost per opportunity = те же затраты / сделки в pipeline с суммой
Payback (дни) = внедрение net / (месячная экономия FTE + доп. валовая от lift − opex AI) × 30

Метрика	Что входит	Чего не забывать
Касание	исходящее/входящее сообщение, звонок-бот, follow-up	ретраи, «пустые» пинги
Квалификация	SQL с обязательными полями	мусор, который агент «нарисовал»
Handoff	минуты человека × ставка	время на разбор плохого summary
Внедрение	setup, интеграции, KB, обучение	20–40% на доводку после go-live
Opex	токены, подписки, мониторинг	пики после рекламы
Lift	доп. SQL/сделки vs baseline	сезонность, смена оффера

Смежный разбор TCO агента: TCO AI-агента и KPI 30–90 дней.

---

Стоимость касания: порядок цифр и чувствительность

Цифры ниже — порядок величины для МСП РФ 2026 (чат/мессенджер), не оферта. Считайте на своих ставках.

Статья на 1 000 касаний	Низкий	Типичный	Высокий	Комментарий
LLM + embedding	800–2 000 ₽	2–6 тыс. ₽	10 тыс.+ ₽	длинный контекст, multi-hop
Канал / BSP	0–3 тыс.	1–5 тыс.	по тарифу	WhatsApp/SMS дороже TG
HITL 5–15% диалогов	3–8 тыс.	8–20 тыс.	30 тыс.+	ставка часа × минуты
Мониторинг / QA	1–3 тыс.	3–7 тыс.	10 тыс.	выборка + алерты
CPT итог	~5–15 ₽	~15–40 ₽	60 ₽+	без амортизации setup

Амортизация внедрения: если setup 120 000 ₽ и вы хотите отбить за 90 дней при 15 000 касаний — +8 ₽ к CPT. Игнорирование setup = «красивый CPT, мёртвый payback».

Рычаги снижения CPT: узкий scope, короткая память, кэш FAQ, меньше hops, stop на low-intent.

---

Конверсия и где AI реально двигает воронку

AI редко «создаёт спрос». Он двигает скорость ответа, полноту полей, follow-up discipline и ночное покрытие.

Этап	Рычаг AI	Типичный эффект при нормальном baseline	Когда эффекта нет
Lead → контакт	first response менее 1 мин	+10–30% дошедших до диалога	трафик уже тёплый и 24/7 люди
Контакт → MQL	скрипт вопросов, BANT-лайт	+5–15%	оффер слабый
MQL → SQL	поля CRM, скоринг, слот	+10–25% «годных»	менеджеры не берут SQL
SQL → win	редко прям AI	косвенно (скорость КП)	длинный B2B-цикл без LPR
No-show	напоминания	−20–40% no-show	слот без ценности

Мини-модель uplift (пример):
10 000 лидов/мес → 8% SQL = 800. CPT-система + люди as-is = 180 ₽/лид на квалификацию.
AI: CPT+opex 35 ₽/лид + HITL, SQL 9.5% = 950.
Доп. 150 SQL × 15% win × средний чек 80 000 × маржа 40% = вклад, который уже можно сравнить с setup.

Считайте contribution, не выручку: иначе payback «рисуется» на валовых 100%.

---

Payback 30 / 60 / 90 дней — три сценария

Сценарий	Setup	Opex/мес	Экономия FTE + lift/мес	Payback	Вердикт
Узкий follow-up + ночь	40–80 тыс.	8–20 тыс.	25–50 тыс.	30–60 дн	часто go
First-line + CRM qualify	90–180 тыс.	15–40 тыс.	40–90 тыс.	45–90 дн	go при данных
«Универсальный AI-отдел продаж»	250 тыс.+	50 тыс.+	туман	120+ дн	no-go без пилота
Рекламный всплеск без HITL	средний	токены ×3	CSAT↓, SQL мусор	никогда	стоп

30 дней: только операционный payback (экономия часов + скорость), lift ещё шумный.
60 дней: CPT и CPQL стабилизируются, можно судить о масштабе.
90 дней: полный TCO, решение scale / freeze / kill.

Сравнение «сам vs подрядчик» по unit-экономике: сам vs подрядчик AI-автоматизации.

---

Что считать до закупки (чеклист заказчика)

Обязательный пакет цифр:

• Лиды/мес и источники (3 месяца)
• Конверсии L→MQL→SQL→win и средний цикл
• Средний чек и маржа (не только выручка)
• FTE часов на квалификацию/follow-up и ставка
• SLA ответа as-is (p50/p90)
• % мусорных лидов и no-show
• Бюджет setup + ежемесячный opex-потолок
• Owner процесса и CRM-поля «источник истины»

Красные флаги в КП подрядчика:

1. ROI в % без CPT и без маржи.
2. «Заменит 3 менеджеров» без baseline часов.
3. Нет статьи handoff и QA.
4. Payback 14 дней на B2B с циклом 60+.
5. Нет пилота на 1 канал / 1 источник.

Зелёный пилот: 1 канал, 1 сегмент, 2–4 недели, заранее зафиксированные KPI (CPT, SQL rate, handoff quality, CSAT).

---

Часто задаваемые вопросы

С чего начать, если CRM кривая и цифр нет?

Сначала 2 недели ручного учёта: источник, время первого ответа, этап, причина отказа. Без этого AI автоматизирует хаос и CPT будет «красивым», а SQL — мусором.

Включать ли рекламный CPL в unit-экономику AI?

В CPT AI — нет (это cost of media). В решении «масштабировать закупку лидов» — да: AI меняет допустимый CPL, если растёт SQL rate и падает cost per SQL.

Какой payback считать нормой для МСП?

Для узкого контура follow-up/first-line я ориентируюсь на 30–90 дней при честном TCO. Дольше 120 дней — либо широкий scope, либо слабый baseline, либо не тот процесс.

Чем cost per resolved отличается от cost per touch?

Touch — любое касание. Resolved — закрытое обращение/квалификация до критерия. Для поддержки удобнее resolved; для лидов — CPQL и cost per opportunity. Не смешивайте в одном слайде.

---

Читайте также

• TCO AI-агента: KPI и стоимость владения 30–90 дней
• Сам vs подрядчик: unit-экономика AI-автоматизации
• Cost per resolved: unit-экономика AI за 90 дней

---

Посчитаю CPT/CPQL и payback на ваших цифрах до внедрения — без «ROI с потолка»: https://raisovich.ru

Почему «бот дешевле менеджера в месяц» — плохая unit-экономика?

Нужны CPT, CPQL, contribution margin и payback на полном TCO (setup + LLM + handoff-FTE); сравнение окладов без касаний, lift и маржи рисует ROI, который не сходится на 60–90 день.

Что включает cost per touch и зачем амортизировать setup?

CPT = LLM, каналы, доля FTE на контроль и амортизация внедрения / число касаний; setup 120 тыс. ₽ на 15 000 касаний за 90 дней добавляет порядка 8 ₽ к CPT — без этого payback «мёртвый».

На каких этапах воронки AI реально двигает конверсию лида?

Скорость first response, полнота полей CRM, дисциплина follow-up и ночное покрытие — типичный uplift lead→контакт и MQL→SQL; «создание спроса» и прямой win в длинном B2B AI делает редко.