В рамках проекта, наша команда разработала и внедрила AI-агента подготовки коммерческих предложений (КП) внутри CRM AvadaCRM.
AI-агент может анализировать:
- запрос клиента;
- переписки;
- бриф проекта;
- внутренние прайс-листы;
- базу знаний компании.
На основе данных агент автоматически формирует структурированное коммерческое предложение. Документ создается в формате, аналогичном классическому КП компании, с описанием проекта, архитектуры решения, этапов разработки и предварительной оценкой сроков и бюджета.
Исходная проблема бизнеса
Подготовка коммерческих предложений – сложный и длительный процесс. Менеджеру необходимо изучить запрос пользователя, собрать требования, проанализировать бриф, подобрать соответствующие решения, сформировать структуру проекта, рассчитать сроки, оценить бюджет и подготовить документ. Даже у опытного работника эта работа может занимать от 1 до 4 часов в одно коммерческое предложение.
Есть и другие трудности. Например, информация находится в разных источниках, а часть данных хранится в документах или Google Drive. Кроме того, прайсы и оценки проектов постоянно обновляются. Также необходимо соблюдать стандартную структуру КП.
Концепция решения
Основная цель проекта – автоматизировать подготовку коммерческих предложений внутри CRM. Для этого был разработан AI-агент, который должен значительно ускорить работу менеджеров и снизить нагрузку на команду продаж.
Таким образом, агент может проанализировать обращение потребителей, а также учесть информацию по переписке + использовать данные из внутренних баз для формирования КП.
Источники данных AI-агента
Чтобы генерировать не шаблонные, а действительно релевантные и аргументированные коммерческие предложения, AI-агент работает как единая точка сбора и интерпретации данных. Поэтому каждое предложение формируется не с нуля, а на основе накопленных знаний, проверенных решений и реальных кейсов с учетом специфики бизнеса, потребностей клиента и целей проекта. Рассмотрим, какие именно источники данных при формировании КП использует агент.
- CRM-данные: например, переписка с пользователем, описание лида, заметки менеджеров, история коммуникации.
- Бриф проекта: ИИ-агент может работать в связке с АI-ассистентом (также созданным нашей командой), который формирует бриф.
- Внутренние базы данных: сюда входят прайс-листы, сайты компании, а также каталоги услуг, описание технологий, информация о типовых проектах.
- Документы и база знаний: данные Google Drive, документации компании, презентаций и технические описания решений.
Как работает AI-агент
Работа АI-агента – это не просто автоматизация подготовки коммерческих предложений, а четко выстроен процесс принятия решений: от сбора контекста до формирования аргументированного офера. Цифровой агент не генерирует текст из воздуха — последовательно анализирует, сопоставляет и использует данные, чтобы собрать предложение. Ниже – пошаговые этапы, описывающие полный цикл работы AI-агента.
Шаг 1. Получение запроса клиента
Пользователь посылает заявку через сайт, email или форму. Менеджер или АI-агент ведет с ним коммуникацию. Далее пользователь заполняет бриф с деталями проекта, или вместо него может это сделать цифровой помощник . При этом фиксируется не только обращение, но и контекст: источник лида, поведение пользователя, предварительные взаимодействия.
Шаг 2. Анализ информации
AI-агент изучает переписку, бриф и дополнительные материалы. Цифровой помощник также определяет основные потребности клиента, его психологию и поведенческие паттерны, а также приоритеты, ограничения бюджета и ожидаемый результат.
Шаг 3. Поиск данных
AI обращается к базе знаний: прайсы, примеры проектов, технические решения, страницы сайтов компании, фото, видео, файлы из Google Диска. Используется подход RAG: агент подтягивает только релевантные данные и кейсы под конкретный запрос.
Шаг 4. Формирование коммерческого предложения
Искусственный интеллект самостоятельно создает структуру КП. Она адаптируется под тип клиента (B2B/B2C), сложность проекта и этап принятия решения.
Шаг 5. Проверка менеджером
Работник просматривает документ, вносит корректировки, формирует PDF и отправляет клиенту. Таким образом менеджер держит под своим контролем финальное качество, уточняет акценты и усиливает предложение с учетом переговорной стратегии.
Генерирующий AI-агент
Полноценные коммерческие предложения, которые создает наш AI-агент содержат:
- описание проекта (с учетом контекста бизнеса и его задач);
- цели продукта (с фокусом на измеряемый результат и бизнес ценность);
- архитектуру системы (с пояснением основных технических решений и подходов);
- функциональные модули (с детализацией ролей, сценариев использования и логики работы);
- этапы разработки (с разбивкой на фазы и ожидаемые результаты каждого шага);
- оценку сроков (учитывая сложности и возможные риски);
- предварительный бюджет (с прозрачной структурой расходов и вариантами оптимизации).
Ограничение
AI-агент не заменяет менеджера. Система:
- формирует предварительное предложение;
- не посылает документ автоматически;
- требует проверки менеджером.
Интерфейс внутри CRM
AI-агент интегрирован непосредственно в интерфейс AvadaCRM, позволяющий менеджерам работать с ним в обычной среде без дополнительных переходов между системами. Такая интеграция делает процесс создания коммерческого предложения максимально оперативным и прозрачным: все данные уже под рукой, а управление AI осуществляется интуитивно.
Менеджер может:
- Нажать кнопку “Сгенерировать КП” → агент мгновенно анализирует имеющиеся данные о проекте, собирает информацию из баз знаний и формирует предварительный документ.
- Получить сгенерированный документ → документ готов к просмотру и редактированию, структурированный по блокам, поэтому есть возможность оценить предложение и проверить его содержание.
- Внести изменения → менеджер может корректировать тексты, добавлять уточнения или адаптировать стиль под конкретного клиента, сохраняя все наработки AI.
- Отправить пользователю → финальный файл можно отправить непосредственно с CRM вместе с сопроводительными файлами. Такой подход ускоряет коммуникацию и снижает риск ошибок.
Архитектура решения
Чтобы обеспечить стабильное качество коммерческих предложений и масштабируемость процесса, AI-агент построен как система взаимосвязанных компонентов. Каждый из них отвечает за отдельную часть обработки данных — сбор информации, ее интерпретацию и генерацию коммерческого предложения и вместе формирует единую логику работы без ручных разрывов в процессе. Ниже мы демонстрируем структуру системы и взаимодействие ее ключевых компонентов.
| Структура системы | Взаимодействие ее ключевых компонентов |
|---|---|
| 1. CRM AvadaCRM | Центральная система управления взаимодействием с клиентами, где хранятся запросы, история коммуникации, брифинги и статусы проектов. Служит единственным источником правды (single source of truth) для контакта с потребителем. |
| 2. Ядро AI-агента | Анализирует заявки пользователей, обрабатывает данные, формирует оценку проекта и управляет логикой генерации коммерческого предложения. Сочетает NLP, бизнес-логику и сценарии принятия решений в едином центре обработки. |
| 3. Внутренняя база знаний компании | С кейсами, технологиями, типовыми решениями и экспертизой, используемой AI для формирования релевантных предложений на основе RAG-подхода. Постоянно обновляется и накапливает опыт реализуемых проектов, повышая точность рекомендаций. |
| 4. База прайс-листов и типовых оценок | Позволяет системе мгновенно рассчитывать ориентировочный бюджет проекта и сложность его реализации. Обеспечивает унифицированный подход к оценке и минимизирует человеческий фактор в расчетах. |
| 5. Модуль автоматического создания документов | Формирует упорядоченное коммерческое предложение на основе собранных данных. Также адаптирует структуру и подачу под пользовательский тип и формат коммуникации (PDF, презентация и т.д.). |
| 6. Интеграция с Google Drive | Для автоматического хранения, организации и доступа к сгенерированным коммерческим предложениям и сопроводительным документам. Гарантирует быстрый доступ команды к актуальным материалам и централизованное хранение документов. |
Технологический стек
AI-агент построен на сочетании технологий обработки природного языка, работы с данными и интеграционных решений. Это позволяет системе не просто генерировать текст, а работать с контекстом, внутренними знаниями компании и бизнес-логикой формирования коммерческих предложений. Далее – набор технологий, обеспечивающих четкость его работы и масштабируемость.
- Обработка природного языка (NLP): обеспечивает понимание пользовательских обращений, анализ переписки, брифов и формирование содержательно корректных коммерческих предложений на основе контекста.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): позволяет агенту обращаться к внутренней базе знаний, подбирать релевантные кейсы, технологии и решения и использовать их при генерации КП.
- AI Content Generation: отвечает за создание упорядоченных коммерческих предложений – от логики подачи до формулировки текстов и аргументации.
- Аналитика данных и логика оценки: служит для расчета сроков бюджета и сложности проекта на основе типовых моделей и накопленных данных.
- Облачная обработка данных: обеспечивает стабильную работу системы, оперативную обработку заявок и возможность масштабирования под разную нагрузку.
- Интеграция с CRM-системой (AvadaCRM): позволяет работать с льдом, историей коммуникации и автоматически применять эти данные для формирования КП.
- Интеграция с Google Drive: служит для сохранения, организации и быстрого доступа к сгенерированным документам и материалам.
- Интеграция с email и веб-формами: гарантирует автоматическое получение обращений пользователей и их передачу в систему для дальнейшей обработки.
- OpenAI API: используется для анализа текстов, создания предложений, структурирования информации и работы с контекстом.
- Python: основной язык разработки, на котором реализована логика работы AI-агента, обработка данных и интеграция между компонентами системы.
Результат
В рамках проекта был разработан AI-агент подготовки коммерческих предложений, интегрированный в CRM AvadaCRM. Агент умеет анализировать запросы клиентов, брифы и внутренние базы данных компании, работать в связи с другими ИИ-инструментами и автоматически формировать готовые к использованию коммерческие предложения.
Благодаря внедрению AI-агента были достигнуты следующие результаты:
- ускорение подготовки КП: время формирования сократилось от нескольких часов до нескольких минут;
- снижение нагрузки на менеджеров: работники тратят меньше времени на рутину и больше на работу с заказчиками;
- стандартизация структуры предложений: все предложения имеют логичную, понятную и единую подачу;
- оперативные ответы пользователям: автоматизация ускоряет коммуникацию и повышает удовлетворенность;
- повышение эффективности команды продаж: решения формируются мгновенно, максимально корректно, учитывая полный профиль и потребности клиента.
Масштабирование решения
AI-агент построен так, чтобы его можно было легко адаптировать к разным типам компаний и процессов. Его логика универсальна, а интеграции с CRM и другими системами делают масштабирование простым.
- CRM системы. AI-агент работает с любыми льдами и историей коммуникаций.
- Агентства разработки. AI генерирует КП для проектов разной сложности.
- IT-компании. Агент поддерживает подготовку предложений для клиентов и внутренних проектов.
- Консалтинговые компании. Искусственный интеллект автоматизирует подготовку презентаций и предложений потребителям.
- Сервисные компании. Цифровой ассистент помогает оперативно сгенерировать коммерческие документы для юзеров и партнеров.
Хотите внедрить AI-агента для подготовки коммерческих предложений?
Проанализируем ваш процесс подготовки КП, подключим нужные источники данных и внедрим решение, которое будет работать в логике вашей команды и CRM. 👉 Оставьте заявку – обсудим ваш проект.
