Клиент: импортёр японских автомобилей, работает с аукционами Японии (Aleado).
Цель: ускорить подбор лотов под запрос клиента и снизить ручную работу менеджеров.
Результат: время на подготовку подборки сократили с ~2 часов до 15 минут (–88%), конверсию «лид → сделка» повысили на 27%, а пропущенные «горячие» лоты снизили на 45%.

Исходная ситуация

Команда ежедневно отрабатывала десятки запросов на подбор автомобиля «под ключ». Менеджеры вручную просматривали лоты в Aleado, сверяли бюджет и характеристики, конвертировали цены из иены, считали логистику и комиссию, собирали подборку и отправляли её клиенту в мессенджере.

  • Длительные циклы ответа: 1,5–2 часа на подготовку подборки.
  • Упущенные лоты из-за часовых поясов и человеческого фактора.
  • Высокая доля «пустых» лидов: запросы без бюджета/важных параметров.
  • Ошибки при ручном пересчёте стоимости (JPY → ₽) и логистики.
  • Разрозненная коммуникация: мессенджеры/таблицы/почта вне CRM.

Это тормозило рост: маркетинг приводил лиды, но скорость и качество обработки ограничивала ручная работа.

Подход и архитектура

Мы выбрали связку «ВЕБОФИС: CRM» + Telegram-бот как «фронт-дверь» для клиента и ускоритель для менеджера.

  • Telegram-бот собирает требования (марка/модель, год, пробег, бюджет, кузов, привод, приоритеты) в удобном диалоге с подсказками и валидацией.
  • CRM принимает лид через вебхуки, автоматически ставит этап, назначает ответственного, запускает сценарии («подбор → согласование → ставка → инвойс → доставка»).
  • Импорт лотов Aleado (официальные фиды/экспорты из кабинета дилера) поступает планово: сервис нормализует данные, делает быстрый скоринг по требованиям клиента и формирует подборку.
  • Финмодель: конвертация JPY→₽ по курсу ЦБ РФ, калькулятор доставки и комиссий — прозрачно и одинаково для всех заявок.
  • Нотификации: мгновенные пуши менеджеру в Telegram/CRM, клиенту — персональная подборка и быстрые CTA («Поставить ставку», «Спросить менеджера», «Изменить критерии»).

Решение масштабируемое: можно подключать новые источники лотов и расширять сценарии без изменения базовой логики CRM.

Реализация

Процессы. Мы описали целевой пайплайн: «Лид → Бриф в боте → Автоподбор лотов → Ручная проверка → Отправка клиенту → Выбор/ставка → Счёт → Доставка». Для каждого этапа — чек-листы, SLA и триггеры.

Роли/права. В CRM назначили роли: менеджер, аналитик закупок, руководитель. Доступ к ставкам и финпараметрам — по группам. История действий — в едином логе.

Интеграции. Telegram Bot API (диалоги, карточки с кнопками), фиды/экспорты Aleado, валютные курсы ЦБ РФ, почтовый шлюз SMTP. Для внутренних алертов — канал в Telegram.

Алгоритмы. Скоринг лотов по весам: 40% — соответствие бюджету, 30% — техпараметры (год, пробег, кузов), 20% — ликвидность/статус лота, 10% — предпочтения клиента. Итог — рейтинг и короткие пояснения для менеджера.

UX в боте. Шаги-вопросы с масками и подсказками, сохранение черновика, смена критериев одной кнопкой, мгновенный предпросмотр лучших лотов. Для менеджера — быстрые команды: /check, /offer, /bid.

Миграция данных. Импортировали историю лидов и клиентов в «ВЕБОФИС: CRM», расставили этапы и источники трафика, чтобы аналитика «до/после» была корректной.

Мониторинг. Дашборды по SLA, времени реакции, конверсии, пропущенным лотам. Оповещения о деградации импорта/курсов/вебхуков.

Синергию усилили материалами из продуктов на базе ИИ: подключили «Сканер отдела продаж» для контроля дисциплины обработки лидов и позже добавили сценарии консультаций через Нейроконсультанта для типовых вопросов.

Риски и как снимали

  • Доступность источника лотов. Плановые окна обновления, очередь задач и ретраи, алерты при задержках.
  • Скорость и лимиты. Кэширование выборок, пакетная обработка, контроль rate-limit в Telegram, очереди фоновых задач.
  • Корректность расчётов. Единая функция расчёта с журналированием входных параметров; ежедневная сверка курсов ЦБ РФ.
  • Обучение команды. Скринкасты и короткие регламенты внутри CRM, «песочница» бота, горячая линия внедрения первые 2 недели.
  • Юридические/этические аспекты. Используем официальные каналы выгрузки Aleado и правила партнёрского доступа; логируем источники данных.

Результаты

  • Время подготовки подборки: 2 часа → 15 минут (–88%).
  • Время реакции на новый лид: 25 минут → 3 минуты (–88%).
  • Конверсия «лид → сделка»: 8,9% → 11,3% (+27%).
  • Ошибки в расчётах бюджета/логистики: 14 → 2 в месяц (–86%).
  • Пропущенные лоты из-за задержек: –45%.
  • Доля лидов с полным брифом на входе: 38% → 82% (+44 п.п.).

Что дальше

Запланированы: расширение источников лотов (другие японские аукционы), «умный» ранжирующий алгоритм на базе AI (приоритизация лотов по вероятности сделки), личный кабинет клиента в экосистеме ВЕБОФИС (история подборок, статус ставки, оплата), а также публичные отчёты по эффективности воронки.

По теме интеграций и расширений смотрите раздел «Интеграции» и профильный продукт «ВЕБОФИС: CRM».

Хотите так же? Оставьте заявку — подберём план внедрения, подготовим прототип бота под ваши сценарии и интегрируем с CRM без остановки продаж.