AI-агент для оцінки проєктів та підготовки комерційних пропозицій

Вихідна проблема бізнесу

Підготовка комерційних пропозицій – складний і тривалий процес. Менеджеру необхідно вивчити запит користувача, зібрати вимоги, проаналізувати бриф, підібрати відповідні рішення, сформувати структуру проєкту, розрахувати терміни, оцінити бюджет та підготувати документ. Навіть у досвідченого працівника ця робота може займати від 1 до 4 годин на одну комерційну пропозицію.

Існують й інші труднощі. Наприклад, інформація знаходиться у різних джерелах, а частина даних зберігається в документах або Google Drive. Крім того, прайси та оцінки проєктів постійно оновлюються. Також необхідно дотримуватись стандартної структури КП.

Концепція рішення

Основна мета проєкту – автоматизувати підготовку комерційних пропозицій усередині CRM. Для цього був розроблений AI-агент, який повинен суттєво прискорити роботу менеджерів та знизити навантаження на команду продажів.

Таким чином, агент може проаналізувати звернення споживачів, а також врахувати інформацію з листування + використовувати дані із внутрішніх баз для формування КП.

Джерела даних AI-агента

Щоб генерувати не шаблонні, а по-справжньому релевантні та аргументовані комерційні пропозиції, AI-агент працює як єдина точка збору й інтерпретації даних. Тому кожна пропозиція формується не з нуля, а на основі накопичених знань, перевірених рішень і реальних кейсів — з урахуванням специфіки бізнесу, потреб клієнта та цілей проєкту. Розглянемо, які саме джерела даних для формування КП використовує агент.

1. CRM-дані: наприклад, листування з користувачем, опис ліда, нотатки менеджерів, історія комунікації.
2. Бриф проєкту: АІ-агент може працювати у зв'язці з АІ-асистентом (також створеним нашою командою), який формує бриф.
3. Внутрішні бази даних: сюди входять прайс-листи, сайти компанії, а також каталоги послуг, опис технологій, інформація про типові проєкти.
4. Документи та база знань: дані з Google Drive, документації компанії, презентацій і технічні описи рішень.

Як працює AI-агент

Робота АІ-агента — це не просто автоматизація підготовки комерційних пропозицій, а чітко вибудуваний процес прийняття рішень: від збору контексту до формування аргументованого оферу. Цифровий агент не генерує текст з повітря — він послідовно аналізує, зіставляє та використовує дані, щоб зібрати пропозицію. Нижче — покрокові етапи, що описують повний цикл роботи AI-агента.

Крок 1. Отримання запиту клієнта

Користувач надсилає заявку через сайт, email або форму. Менеджер або АІ-агент веде з ним комунікацію. Далі користувач заповнює бриф з деталями проєкту, або ж замість нього може це зробити цифровий помічник. При цьому фіксується не лише саме звернення, а й контекст: джерело ліда, поведінка користувача, попередні взаємодії.

Крок 2. Аналіз інформації

AI-агент вивчає листування, бриф і додаткові матеріали. Цифровий помічник також визначає головні потреби клієнта, його психологію та поведінкові патерни, а також пріоритети, обмеження бюджету й очікуваний результат.

Крок 3. Пошук даних

AI звертається до бази знань: прайси, приклади проєктів, технічні рішення, сторінки сайтів компанії, фото, відео, файли з Google Диску. Використовується RAG-підхід: агент підтягує тільки релевантні дані та кейси під конкретний запит.

Крок 4. Формування комерційної пропозиції

Штучний інтелект самостійно створює структуру КП. Вона адаптується під тип клієнта (B2B/B2C), складність проєкту та етап прийняття рішення.

Крок 5. Перевірка менеджером

Працівник переглядає документ, вносить коригування, формує PDF та відправляє клієнту. Таким чином, менеджер тримає під своїм контролем фінальну якість, уточнює акценти та підсилює пропозицію з урахуванням переговорної стратегії.

Що генерує AI-агент

Повноцінні комерційні пропозиції, що створює наш АІ-агент містять:

• опис проєкту (з урахуванням контексту бізнесу та його задач);
• цілі продукту (із фокусом на вимірюваний результат і бізнес-цінність);
• архітектуру системи (з поясненням основних технічних рішень і підходів);
• функціональні модулі (з деталізацією ролей, сценаріїв використання та логіки роботи);
• етапи розробки (з розбивкою на фази та очікувані результати кожного кроку);
• оцінку термінів (враховуючи складності і можливі ризики);
• попередній бюджет (з прозорою структурою витрат і варіантами оптимізації).

Обмеження

AI-агент не замінює менеджера. Система:

• формує попередню пропозицію;
• не надсилає документ автоматично;
• потребує перевірки менеджером.

Інтерфейс всередині CRM

AI-агент інтегрований безпосередньо в інтерфейс AvadaCRM, що дозволяє менеджерам працювати з ним у звичному середовищі без додаткових переходів між системами. Така інтеграція робить процес генерації комерційної пропозиції максимально оперативним і прозорим: всі дані вже під рукою, а керування AI здійснюється інтуїтивно.

Менеджер може:

• Натиснути кнопку “Згенерувати КП” → агент миттєво аналізує наявні дані про проєкт, збирає релевантну інформацію з баз знань і формує попередній документ.
• Отримати згенерований документ → документ готовий до перегляду та редагування, структурований за блоками, тому є змога оцінити пропозицію і перевірити її зміст.
• Внести зміни → менеджер може коригувати тексти, додавати уточнення або адаптувати стиль під конкретного клієнта, зберігаючи всі напрацювання AI.
• Відправити користувачеві → фінальний файл можна надіслати безпосередньо з CRM разом із супровідними файлами. Такий підхід прискорює комунікацію і знижує ризик помилок.

Архітектура рішення

Щоб забезпечити стабільну якість комерційних пропозицій і масштабованість процесу, AI-агент побудований як система взаємопов’язаних компонентів. Кожен із них відповідає за окрему частину обробки даних — збір інформації, її інтерпретацію та генерацію комерційної пропозиції — і разом формує єдину логіку роботи без ручних розривів у процесі. Нижче демонструємо структуру системи та взаємодію її ключових компонентів.

Технологічний стек

AI-агент побудований на поєднанні технологій обробки природної мови, роботи з даними та інтеграційних рішень. Це дозволяє системі не просто генерувати текст, а працювати з контекстом, внутрішніми знаннями компанії та бізнес-логікою формування комерційних пропозицій. Далі — набір технологій, що забезпечують чіткість його роботи і масштабованість.

• Обробка природної мови (NLP): забезпечує розуміння користувацьких звернень, аналіз листування, брифів і формування змістовно коректних комерційних пропозицій на основі контексту.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): дозволяє агенту звертатися до внутрішньої бази знань, підбирати релевантні кейси, технології та рішення й використовувати їх під час генерації КП.
• AI Content Generation: відповідає за створення впорядкованих комерційних пропозицій — від логіки подачі до формулювання текстів й аргументації.
• Аналітика даних і логіка оцінки: слугує для розрахунку термінів, бюджету та складності проєкту на основі типових моделей і накопичених даних.
• Хмарна обробка даних: забезпечує стабільну роботу системи, оперативну обробку заявок і можливість масштабування під різне навантаження.
• Інтеграція з CRM-системою (AvadaCRM): дозволяє працювати з лідами, історією комунікації та автоматично застосовувати ці дані для формування КП.
• Інтеграція з Google Drive: служить для збереження, організації та швидкого доступу до згенерованих документів і матеріалів.
• Інтеграція з email та веб-формами: гарантує автоматичне отримання звернень користувачів та їхню передачу у систему для майбутнього опрацювання.
• OpenAI API: використовується для аналізу текстів, генерації пропозицій, структурування інформації та роботи з контекстом.
• Python: основна мова розробки, на якій реалізована логіка роботи AI-агента, обробка даних та інтеграції між компонентами системи.

Результат

У рамках проєкту було розроблено AI-агента підготовки комерційних пропозицій, інтегрованого у CRM AvadaCRM. Агент вміє аналізувати запити клієнтів, брифи та внутрішні бази даних компанії, працювати у зв'язці з іншими ШІ-інструментами й автоматично формувати готові до використання комерційні пропозиції.

Завдяки впровадженню AI-агента було досягнуто наступних результатів:

• прискорення підготовки КП: час формування скоротився від кількох годин до кількох хвилин;
• зниження навантаження на менеджерів: працівники витрачають менше часу на рутину та більше на роботу із замовниками;
• стандартизація структури речень: усі пропозиції мають логічну, зрозумілу і єдину подачу;
• оперативні відповіді користувачам: автоматизація прискорює комунікацію та підвищує задоволеність;
• підвищення ефективності команди продажів: рішення формуються миттєво, максимально коректно, беручи до уваги повний профіль і потреби клієнта.

Масштабування рішення

AI-агент побудований так, щоб його можна було легко адаптувати до різних типів компаній і процесів. Його логіка універсальна, а інтеграції із CRM та іншими системами роблять масштабування простим.

• CRM-системи. АІ-агент працює з будь-якими лідами й історією комунікацій.
• Агентства розробки. АІ генерує КП для проєктів різної складності.
• IT-компанії. Агент підтримує підготовку пропозицій для клієнтів і внутрішніх проєктів.
• Консалтингові компанії. Штучний інтелект автоматизує підготовку презентацій та пропозицій для споживачів.
• Сервісні компанії. Цифровий помічник допомагає оперативно згенерувати комерційні документи для користувачів та партнерів.

Бажаєте впровадити AI-агента для підготовки комерційних пропозицій?

Проаналізуємо ваш процес підготовки КП, підключимо потрібні джерела даних та впровадимо рішення, яке працюватиме у логіці вашої команди та CRM. 👉 Залишіть заявку – обговоримо ваш проєкт.