Аргут

Ситуация на старте
До начала проекта компания сталкивалась не только с задачей выстраивания единой системы обработки обращений, но и с более глубокой проблемой — слабой управляемостью работы менеджеров.

Обращения поступали из разных источников, часть коммуникаций велась вне единой системы, а работа сотрудников во многом зависела от личного подхода каждого менеджера. В результате у руководства не было достаточной прозрачности ни по качеству обработки заявок, ни по реальной картине внутри отдела продаж.
Отдельной болью стала именно работа менеджеров. Требовалось не просто фиксировать сделки в CRM, а выстроить систему, которая позволит объективно видеть эффективность каждого сотрудника, контролировать качество его работы и ограничивать возможность обходить регламент.

В такой модели роста компании CRM уже не могла быть просто системой учёта. Бизнесу требовался инструмент, который одновременно объединит коммуникации, усилит контроль над продажами и создаст прозрачную систему оценки работы менеджеров.

Ход проекта
Проект начали с анализа действующих процессов продаж и логики работы отдела. Мы разобрали путь клиента от первого обращения до закрытия сделки, описали реальные сценарии работы менеджеров и зафиксировали точки, где система теряла управляемость.

После этого внедрили amoCRM как единый контур для работы с заявками, коммуникациями и продажами. Далее подключили все основные источники обращений: сайт, мессенджеры, площадки объявлений и телефонию. Это позволило собрать входящий поток в одной системе и исключить потери заявок между каналами.

Отдельным этапом была подключена виртуальная АТС. Все звонки начали автоматически сохраняться в CRM и привязываться к карточкам клиентов. За счёт этого компания получила прозрачную историю коммуникаций и основу для контроля качества обработки обращений.

Ключевым блоком проекта стало внедрение искусственного интеллекта в процессы коммуникации. Мы подключили систему нейросетевого анализа звонков, благодаря которой каждый разговор стал автоматически анализироваться с точки зрения содержания, качества диалога и соблюдения логики общения с клиентом. На основе этого для руководства формируются отчёты, которые позволяют видеть общую картину по отделу продаж и отдельно анализировать работу каждого менеджера.

Для компании это было особенно важно, потому что задача стояла не только в автоматизации коммуникаций, но и в усилении управленческого контроля. Поэтому в рамках проекта были специально разработаны отчёты по работе отдела продаж: как в целом по команде, так и в разрезе каждого менеджера. Отдельным показателем в этой системе стал CQR, который позволяет оценивать качество работы сотрудника не по субъективным ощущениям, а по понятной аналитической модели. В результате руководство получило инструмент, который показывает не просто количество активности, а реальное качество обработки заявок и дисциплину внутри отдела.

Следующим важным блоком стало внедрение AI-агента для чатов на базе OpenAI. Мы адаптировали его под специфику компании, обучили на типовых сценариях обращений и логике первичной квалификации клиентов. В результате AI-ассистент взял на себя значительную часть входящей коммуникации: он обрабатывает сообщения, задаёт уточняющие вопросы, собирает первичную информацию и проводит квалификацию обращения до подключения менеджера.

Если запрос выходит за рамки стандартного сценария, AI-агент передаёт диалог сотруднику. Благодаря этому менеджеры подключаются уже к более предметной коммуникации, когда собран базовый контекст по клиенту и понятен характер запроса.

Отдельное усиление проекта было связано с внедрением ПО Sensei. Этот инструмент позволил дополнительно ограничить менеджеров в обходе регламентов и сделать их работу внутри CRM более дисциплинированной и контролируемой. По сути, была выстроена модель, при которой сотрудник не может формально “вести сделку”, обходя обязательные действия и требования системы.

Таким образом, в компании появился не просто CRM-контур, а управляемая цифровая модель продаж, где искусственный интеллект усиливает обработку коммуникаций, а автоматизация и отчётность создают реальный инструмент контроля отдела продаж.

Что в итоге получил бизнес
В результате проекта компания получила единую систему обработки обращений и управления продажами, где все заявки и коммуникации фиксируются внутри CRM и не теряются между каналами. Работа отдела стала более структурированной, а руководство получило прозрачность не только по входящему потоку, но и по тому, как именно менеджеры работают с клиентами.

Особенно важным результатом стало усиление управленческого контроля. Благодаря специально разработанным отчётам компания получила возможность видеть эффективность всего отдела продаж и отдельно каждого менеджера, включая оценку качества его работы через показатель CQR.
Внедрение искусственного интеллекта позволило автоматизировать значительную часть первичной коммуникации, повысить качество квалификации обращений и усилить аналитику звонков. А автоматизация с помощью ПО Sensei помогла ограничить менеджеров в обходе регламентов и сделать саму модель работы внутри CRM более дисциплинированной и предсказуемой.

В итоге amoCRM в связке с AI-инструментами, управленческой отчётностью и автоматизацией контроля стала для компании не просто системой учёта обращений, а полноценной платформой управления продажами, качеством работы менеджеров и клиентскими коммуникациями.