Треть лидов ждала ответа сутками — бот-квалификатор окупился за 3 недели
3 неделиокупаемость внедрения
Конверсия заявки в демо
было15%
стало28%
Неявки на демо
было25%
стало8%
≈3 минутыпервое касание лида вместо часов ожидания
Исходная ситуация
B2B-сервис с потоком входящих заявок с сайта и рекламы. Менеджеры разбирали лидов вручную: до трети заявок ждали первого касания от двух часов до суток, часть записавшихся на демо просто не приходила — никто не напоминал. Маркетинг лил бюджет, продажи не успевали его отрабатывать.
Что сделали
В проекте запустили бота-квалификатора: он выходит на связь в первые минуты после заявки, задаёт 4–5 вопросов, отсеивает нецелевых, целевым сразу предлагает слоты демо и потом напоминает о встрече. Менеджеры перестали тратить время на «просто спросить» и получают календарь с прогретыми встречами.
Показатели
| Метрика | Было | Стало | Как считали |
|---|---|---|---|
| Первое касание лида | 2 часа – сутки | ≈3 минуты | заявка → первое сообщение, по CRM |
| Конверсия заявки в проведённое демо | 15% | 28% | CRM, месяц к месяцу |
| Неявки на демо | 25% | 8% | назначено/проведено |
| Окупаемость | — | 3 недели | стоимость внедрения / прирост маржи с дополнительных демо |
Границы и что не вошло
Квалификатор работает на входящем потоке — холодную базу он не греет, это другая задача. Скрипт вопросов пришлось дважды переписывать по живым диалогам: первые версии отсеивали слишком агрессивно.
Похожий процесс у вас?
Опишите его в двух строках — разберу бесплатно и письменно: что автоматизируется, что это даст в цифрах и во что обойдётся.
Оставить заявку Канал в Telegram