39 поток · ИИ для бизнеса
Внедрено и работает
B2B · производство продуктов
1000+ лидов → 100+ КП → 5 новых клиентов
Как сыроварня «Альдини» связала amoCRM и AI-прозвон, пересобрала путь от холодного лида до первой поставки и превратила ИИ из демонстрации в рабочий инструмент отдела продаж.
AI × CRM
управляемая система продаж
Контур
amoCRM
Квалификация
LPTracker
Следующий шаг
КП и разбор
Результат
Первая поставка
Цифры зафиксированы участником в итоговом отчёте от 13 июля 2026 года.
В кейсе отдельно отмечено, что уже работает, что находится в первичной настройке,
а что собрано технически, но ещё не введено в регулярную эксплуатацию.
Точка перехода
Не «поставить бота», а собрать управляемый процесс
В центре проекта был не сервис сам по себе. Задача — отделить первичный прозвон от работы менеджера, вернуть результат квалификации в CRM и сделать следующий шаг по каждой сделке однозначным.
Прозвон как ручная активность
- Первичная работа с базой зависела от загрузки менеджера.
- Отказ и недозвон не становились отдельными объектами анализа.
- После отправки КП не был жёстко зафиксирован следующий шаг.
- Путь до дегустации, договора и первой поставки был недостаточно прозрачен.
CRM → AI-прозвон → КП → разбор → поставка
- Лиды выделяются в отдельный этап для звонка AI-ботом.
- CRM получает структурированный результат квалификации.
- КП отправляется по типу клиента и удобному каналу.
- Ключевым событием стал предметный разбор КП, образцы и дегустация.
- Первая поставка и активный клиент отделены от этапа заключения договора.
Что сделано
Четыре изменения внутри живого отдела продаж
Итог обучения — не перечень изученных нейросетей, а новая логика работы с B2B-базой, менеджерами и следующими действиями в CRM.
Пересобрана воронка
Статусы описаны как конкретные состояния сделки. Выделен ключевой этап, сформирован оффер и определён обязательный следующий шаг.
Запущен AI-прозвон
LPTracker связан с amoCRM. Лиды передаются в звонок и возвращаются с результатом квалификации и нужным статусом.
Систематизированы КП
Предложение отправляется с учётом типа клиента — сеть, дистрибьютор или HoReCa — и выбранного канала коммуникации.
Подключён СПИН-помощник
Установлен виджет для подсказок менеджеру, контроля квалификации, фиксации возражений и анализа точек потери лидов.
Целевая архитектура
Три воронки вместо одной длинной трубы
Разделение по типу работы делает ответственность прозрачной: сначала массовая квалификация, затем доведение до первой поставки, потом развитие действующего клиента.
01
Лидоруб
Первичный контакт и квалификация
- Лид получен
- Передан в AI-прозвон
- Отказ — в анализ
- Недозвон — в анализ
- Нужно подключение менеджера
- Нужно отправить КП
- КП отправлено, назначен разбор
02
Охотник
От разбора КП до первой поставки
- Разбор КП проведён
- Запрошены пробники
- Дегустация назначена
- Проведён анализ ассортимента и цен
- Договор отправлен
- Договор заключён
- Прошла первая поставка
03
Фермер
Развитие и удержание клиента
- Активный клиент
- Повторный заказ
- Расширение матрицы SKU
- Контроль дебиторской задолженности
- Обратная связь и рекламации
- Реактивация клиента
- Апсейл и развитие объёма
Технический контур
Как лид проходит через amoCRM и LPTracker
AI не ведёт сделку «где-то сбоку». Он получает лид из CRM, собирает конкретные данные и возвращает результат в тот же рабочий контур.
1. Сделка в CRM
Статус «Для прозвона AI-ботом».
2. Webhook
Лид передаётся из amoCRM в LPTracker.
3. AI-прозвон
Тип клиента, РЦ, ЛПР, телефон, канал КП.
4. Возврат результата
Отказ, недозвон, менеджер или отправка КП.
5. Следующее действие
Нужное КП и дата предметного разбора.
Не отправка КП, а переход к предметному разбору
Само коммерческое предложение ещё не означает движение сделки. Значимое событие наступает, когда клиент переходит к обсуждению условий, запрашивает образцы, назначает дегустацию и сравнивает ассортимент и цены.
Статус инструментов
Что уже работает, а что ещё требует запуска
В кейсе нет попытки выдать техническую готовность за внедрение. Каждый элемент отмечен по фактическому состоянию на дату отчёта.
LPTracker + amoCRM
AI-прозвон активно используется. Лиды передаются в работу, квалификация возвращается в CRM, по результату назначается следующий статус.
Nextbot + amoCRM
Чат-бот создан и технически связан с CRM. Потенциальные сценарии: ответы на первичные вопросы, выдача каталога и прайса, сбор контактов. На дату отчёта в регулярной работе не используется.
СПИН-помощник amoCRM
Виджет установлен и прошёл первичную настройку. Следующий этап — обучение на реальных диалогах, проверка полноты квалификации, возражений и следующего шага.
Продажи переведены в систему: CRM → AI-прозвон → КП → разбор → пробники → договор → поставка. ИИ стал рабочим инструментом, а не демонстрацией.
Следующий этап
Теперь — не только добывать, но и развивать клиента
Главный следующий фокус — полноценная фермерская воронка: повторные заказы, расширение SKU, дебиторка, обратная связь и реактивация.
Запустить фермерский контур
Отделить сопровождение действующего клиента от процесса первой продажи.
Ввести KPI для Nextbot
Протестировать сценарии, измерять конверсию в контакт, запрос прайса и квалифицированную заявку.
Обучить СПИН-помощника на диалогах
Использовать реальные разговоры для контроля вопросов, возражений и следующего шага.
Разбирать причины потерь
Регулярно анализировать отказ, недозвон и сделки, где потребовалось вмешательство менеджера.
Николай Логачев
Проект совершенствования процессов продаж сыроварни «Альдини». B2B-продажи, новая воронка, AI-квалификация и связка с amoCRM.
ИИ для бизнеса: не про нейросети — про EBITDA
Участники работают не с учебными примерами, а со своими процессами: находят точки потерь, проектируют архитектуру, связывают AI с CRM и фиксируют, что реально внедрено.
Хотите собрать AI-контур вокруг реального процесса?
Начинать стоит не с выбора бота. Сначала нужно определить точку потери, следующий шаг воронки и данные, которые система должна возвращать в CRM.
— Бесплатные Сайты и CRM.