+40%
целевых лидов в месяц
Кейс / AI-ассистенты
+40% качественных лидов для застройщика
Внедрили ИИ-ассистента 24/7 для мгновенной квалификации клиентов и автоматизации первичных продаж. Время ожидания ответа сократилось с 2 часов до 30 секунд.
30 сек
до первого ответа
ROI 1000%+
в первый год
О клиенте
Девелоперская компания, управляющая тремя жилыми комплексами с активным входящим трафиком около 500 запросов в месяц.
До автоматизации продажи полностью зависели от скорости ручной обработки заявок менеджерами в рабочее время.
Точка А. Проблема/Задача
Медленная реакция
Среднее время ожидания ответа составляло 2 часа, и за это время горячий клиент уходил к конкурентам.
Потеря лидов 24/7
Заявки, поступившие вечером и в выходные, простаивали без внимания, что приводило к потере до 30–40% потенциальных сделок.
Неэффективный ФОТ
Менеджеры тратили по 15 минут на базовую квалификацию каждого клиента вместо закрытия сделок.
Точка Б. Результаты в цифрах
150 -> 210 / мес.
Кол-во лидов
+40%
2 часа -> 30 сек
Время ответа
12% -> 18%
Конверсия в встречу
+50%
15 мин -> 5 мин
Квалификация лида
< 1 месяца
Окупаемость
1000%+
ROI за год
| Метрика | До внедрения | С Sir Logic |
|---|---|---|
| Кол-во лидов | 150 / мес. | 210 / мес. (+40%) |
| Время ответа | 2 часа | 30 секунд |
| Конверсия в встречу | 12% | 18% (+50%) |
| Время на квалификацию | 15 мин. | 5 мин. |
Сроки, бюджет и окупаемость
- MVP (рабочий макет): от 5 дней. Полный запуск: до 3 недель.
- Окупаемость по результатам кейса: менее 1 месяца.
- Бюджет разработки: от 120 000 руб. - окупается с одной дополнительной продажи квартиры.
- Потенциальная дополнительная выручка: от 3 до 5 млн рублей в месяц.
Автоматизация сняла налог на ожидание: ИИ помог вернуть потерянные заявки, что дало рост выручки на 3-5 млн рублей в месяц. Нагрузка на отдел продаж снизилась на 60-70%, и команда переключилась с рутинной квалификации на живые показы и закрытие сделок.
Решение
Развернули интеллектуального AI-ассистента, интегрированного с сайтами на Tilda и AmoCRM, чтобы обеспечить мгновенный захват и прогрев каждого обращения.
Корпоративная база знаний (RAG)
ИИ обучен на спецификациях квартир, планировках, ипотечных условиях и сроках сдачи очередей.
Автономный агент захвата
Система инициирует диалог в MAX/Telegram сразу после заявки и удерживает клиента до подключения менеджера.
Модуль автоматической квалификации
ИИ определяет тип клиента и бюджет, передавая в CRM уже заполненную карточку с контекстом.
Интеграция с CRM-процессом
Заявки и статусы синхронизируются в реальном времени без ручного дублирования.
Стек: Python (FastAPI), локальная LLM-модель для приватности данных, RAG-система, интеграция через Webhook с AmoCRM.
Кому подойдет такое решение
- Застройщики и агентства недвижимости при объеме от 100 лидов в месяц.
- Клиники и диагностические центры для записи и консультаций 24/7.
- B2B-компании со сложным продуктом, где клиенту нужен быстрый доступ к техпараметрам.
- EdTech и онлайн-школы для консультаций по программам и тарифам.
Что получили в бизнесе
Автоматизация сняла налог на ожидание: ИИ помог вернуть потерянные заявки, что дало рост выручки на 3-5 млн рублей в месяц. Нагрузка на отдел продаж снизилась на 60-70%, и команда переключилась с рутинной квалификации на живые показы и закрытие сделок.