Лидогенерация Стяжка МО

Как ИИ-агенты превратили холодные звонки в горячие заявки: кейс «Стяжка_МО»

Представьте классический бизнес в сфере B2B-услуг. Компания «Стяжка_МО» — надёжный подрядчик, который делает промышленные полы и стяжку для складов, цехов, торговых центров. Качество работ — отличное, портфолио — солидное. Но отдел продаж из трёх человек буквально тонул в рутине: обзвон баз, бесконечные «алло, мы делаем стяжку…», 95% отказов и выгорание менеджеров. Лидогенерация напоминала попытку найти иголку в стоге сена вслепую. Воронка протекала на самом верху: на 100 холодных звонков приходилось лишь 2-3 более-менее внятных контакта, а до коммерческого предложения доходили единицы. Нужен был прорыв.

Ситуация: рутина, которая съедала прибыль

Проблема «Стяжки_МО» была типичной для многих растущих компаний:

• Целевая аудитория размыта. Звонили всем, у кого в названии был «склад» или «производство», не понимая реальной потребности в услуге прямо сейчас.
• Человеческий фактор. Настроение менеджера, усталость к концу дня, шаблонные скрипты — всё это снижало эффективность диалога.
• Нулевая масштабируемость. Чтобы увеличить количество контактов в 2 раза, нужно было нанять ещё столько же менеджеров, что резко повышало затраты.
• Дорогой лид. При учёте зарплат, соцвзносов и софта стоимость одного входящего запроса (не факт, что клиента!) зашкаливала за 15-20 тысяч рублей.

Было очевидно: нужен не просто новый инструмент, а принципиально иной подход к первому контакту. Так мы пришли к идее внедрить ИИ-агентов для лидогенерации.

Действия: не робот-автоответчик, а интеллектуальный помощник

Мы не стали заменять живых менеджеров на запись. Наша задача была — подготовить для них «разогретую» почву. Мы разработали и внедрили систему ИИ-агентов, которая работала в несколько этапов.

Этап 1. Интеллектуальный поиск и сегментация

Вместо бездумного обзвона базы, ИИ-агент анализировал открытые данные:

• Сайты компаний (строящиеся объекты, разделы «новости», «контакты»).
• Публикации на региональных бизнес-порталах о новых производствах.
• Профили в соцсетях руководителей и компаний.

Критерием был не просто род деятельности, а контекст: упоминание о строительстве, расширении, реконструкции помещений. Так мы нашли не «просто склад», а «склад, который планируется ввести в эксплуатацию в IV квартале». Это принципиально.

Этап 2. Персонализированный первый контакт

Здесь в дело вступал ИИ-агент для продаж. Он не просто отправлял шаблонное письмо. На основе собранных данных генерировалось краткое, но сверхрелевантное сообщение. Например:

«Добрый день, [Имя]. Вижу в новостях вашей компании, что запускаете новую линию на производстве в Подольске. Часто при монтаже нового оборудования требуется подготовка или усиление полов. Мы специализируемся на промышленных стяжках, которые выдерживают нагрузки от станков. Возможно, этот вопрос сейчас на повестке?»

Такие сообщения отправлялись через мессенджеры и профессиональные соцсети. Ключевое — агент мог вести короткий диалог: отвечать на уточняющие вопросы, предлагать полезный материал (например, калькулятор предварительной сметы) и главное — фиксировать согласие на разговор со специалистом.

Этап 3. Квалификация и передача «тёплого» лида

Если ИИ-агент получал позитивный отклик и понимал, что потребность есть, он сразу же:

• Записывал все ключевые данные (объект, сроки, специфику).
• Назначал удобное время для звонка.
• Передавал в CRM карточку лида с полной историей диалога и пометкой «Готов к разговору с менеджером».

Таким образом, наш менеджер по продажам звонил не «в никуда», а человеку, который уже знал о компании «Стяжка_МО», обсудил предварительные детали с ботом и ждал звонка для уточнения деталей. Роль менеджера сместилась с «охотника» на «эксперта-закрывателя».

Результат: цифры, которые говорят сами за себя

Мы запустили пилот на 2 месяца. Вот сравнение ключевых метрик «до» и «после» внедрения системы ИИ-агентов:

Самым впечатляющим для владельца «Стяжки_МО» стал не только рост количества заявок, а качество воронки. Менеджеры перестали «гореть» и начали заниматься тем, что у них лучше всего получается — глубокой проработкой проекта и закрытием сделок. За те же 2 месяца объём заключённых договоров вырос на 210%.

Выводы: что можно взять на вооружение

Кейс «Стяжка_МО» — это не история про волшебную кнопку. Это история о грамотной автоматизации рутины с помощью ИИ для бизнеса. Вот основные принципы, которые сработали и которые можно применять в других нишах:

• ИИ — не замена, а усилитель. Не увольняйте менеджеров. Освободите их время от монотонной, низкоэффективной работы и поручите им финальные, самые важные переговоры.
• Контекст — король. Современная лидогенерация для бизнеса невозможна без анализа данных. ИИ-агент идеально подходит для сбора и анализа открытой информации, чтобы выходить на клиента с максимально релевантным предложением.
• Масштаб без потери качества. Один ИИ-агент может вести тысячи диалогов одновременно, чего физически не может сделать человек. Это позволяет в разы увеличить воронку на входе.
• Снижение стоимости лида — ключевой KPI. Как видно из таблицы, разница в 14 раз. Эти средства можно реинвестировать в развитие других направлений или в улучшение самого сервиса.
• Старт с пилота. Не нужно сразу автоматизировать всё. Начните с одного канала (например, Telegram) и одной узкой задачи (поиск и первый контакт). Отработайте модель, посмотрите на цифры, а потом масштабируйте.

ИИ-агенты для лидогенерации перестали быть футуристической концепцией. Это рабочий инструмент здесь и сейчас, который меняет правила игры, особенно в конкурентных B2B-сегментах. Они берут на себя самый трудный и «грязный» участок работы — выход на холодного клиента, — и передают человеку уже подготовленного, заинтересованного собеседника. Результат — рост продаж, снижение затрат и, что немаловажно, сохранённые нервы и мотивация вашей команды.

Если ваша лидогенерация тоже буксует, возможно, пришло время дать ей интеллектуальное ускорение. Обсудите с нашими специалистами, как подобный подход можно адаптировать под вашу бизнес-модель.