Публичные кейсы уменьшения ручного труда с помощью Пинкит, интеграции между разными веб-сервисами и опыт наших клиентов.
По мере роста бизнеса становится всё сложнее поддерживать стандарты работы с клиентами (например, регулярные обзвоны).
Время и расходы на контроль быстро накапливаются и начинают «съедать» бюджет.
Мы нашли решение — и хотим поделиться им с вами.
С помощью технологий искусственного интеллекта можно автоматизировать ключевые этапы взаимодействия с клиентами.
Это позволяет сократить ручную работу, снизить затраты и при этом качественно предоставлять сервис клиентам.
В этой статье покажем на конкретном примере, как вы можете реализовать полный цикл автоматизации.
1. Как автоматизировать контроль обзвонов из Bidzaar через amoCRM, чтобы избавиться от рутины
Наш заказчик активно работает через электронную торговую площадку Bidzaar, где размещает тендеры.
После регистрации участников тендера менеджеры связываются с ними по телефону — звонки проходят через amoCRM.
Но весь процесс начинался с ручной работы: данные из Bidzaar вручную переносились в CRM.
Это занимало время, повышало риск ошибок и тормозило работу отдела продаж.
К тому же, у компании чёткий регламент: каждый звонок должен соответствовать внутренним стандартам — от обязательных фраз до корректной обработки возражений.
Для оценки качества использовалась таблица в Google Sheets, где вручную фиксировались ключевые параметры.
Такая система требовала постоянного контроля, не масштабировалась и не обеспечивала прозрачной аналитики в реальном времени.
Как выглядел процесс и почему он тормозил работу
Чтобы понять, насколько важна автоматизация, давайте разберем, как всё происходило до внедрения ИИ.
1.1. Ручной перенос контактов
После регистрации участника на площадке Bidzaar менеджер вручную копировал данные в amoCRM.
Это занимало драгоценное время и не позволяло оперативно реагировать на новых клиентов.
Потери были ощутимы как по времени, так и по эффективности команды.
1.2. Обзвон клиентов
Далее контакт передавался менеджеру.
Звонки фиксировались в CRM, и если они соответствовали условиям (например, длина более минуты и нужный сотрудник на линии) — запись отправлялась в отдел контроля качества для оценки.
1.3. Ручная оценка звонков
Сотрудник контроля качества прослушивал запись и вручную выставлял баллы по нескольким критериям: наличие ключевых фраз, отработка возражений и т.д.
Результаты вносились в Google Таблицы.
При большом объеме звонков — сотни в день — это превращалось в рутину и замедляло обратную связь.
1. 4. Обработка слов-триггеров
Если в разговоре звучали “тревожные” слова-триггеры, звонок нужно было срочно передать на разбор и сообщить руководителю в Telegram.
Но и здесь всё происходило вручную. Это вело к задержкам, ошибкам и рискам упустить важный сигнал.
1. 5. Ограниченная аналитика
Руководитель анализировал эффективность работы через Google Таблицы.
Без наглядных графиков и дашбордов было сложно понять, где узкие места: кто из сотрудников отрабатывает хорошо, а где чаще всего возникают ошибки.
Вердикт: процесс требовал большого количества времени, усилий и постоянного внимания.
Без автоматизации масштабировать такую систему — практически невозможно.
Если вас интересует интеграция ИИ и Битрикс24, шаблоны интеграций вы можете найти по ссылке.
Решение: автоматизация с ИИ на платформе Пинкит
Чтобы раз и навсегда избавиться от ручной рутины и ускорить работу команды, мы предложили комплексное решение на базе Пинкит, объединив несколько сервисов в единую автоматизированную систему.
Вот как это работает:
Интеграция Bidzaar ↔ amoCRM
Контакты из Bidzaar больше не нужно переносить вручную.Система автоматически создает карточку сделки в amoCRM и назначает ответственного менеджера — всё происходит мгновенно.
Интеграция amoCRM ↔ Yandex SpeechKit + YandexGPT
Звонки, длительностью более одной минуты, автоматически проходят транскрибацию с помощью Yandex SpeechKit.
Затем YandexGPT анализирует текст звонка по заданным критериям: наличие слов-триггеров, качество отработки возражений и другие параметры.
Результаты анализа сразу же появляются в живой ленте сделки в amoCRM — менеджеру не нужно ничего искать вручную.
Выгрузка в Google Таблицы
Все данные автоматически попадают в Google Таблицы, где аккумулируется полная история по звонкам, оценкам и метрикам.
Визуализация через Yandex DataLens
На основе таблиц строится интерактивный дашборд в Yandex DataLens — теперь руководитель в реальном времени видит эффективность работы отдела, слабые места, типичные ошибки и прогресс команды.
Мгновенные уведомления в Telegram
Как только система зафиксирует “опасные” слова-триггеры, руководитель сразу получает сообщение в Telegram. Больше никаких задержек, пропущенных тревожных сигналов или ошибок из-за человеческого фактора.
Мы собрали это решение в виде готового шаблона, которым может воспользоваться любая команда.
В следующем разделе мы покажем, как настроить такую автоматизацию с нуля на платформе Пинкит — без программистов и долгих внедрений.
2. Интеграция Bidzaar и amoCRM
Шаг первый: Откуда
Выбираем триггером регистрацию нового участника закупки на Bidzaar. Интеграция сработает при появлении новых данных:
Шаг второй: Инструменты
Если вам не нужно как-то фильтровать новые контакты из Bidzaar, можно пропустить этот шаг.
Шаг третий: Куда
Создаем контакт в amoCRM.
Шаг четвертый: Сопоставление данных
Сопоставляем поля, заполненные при регистрации в Bidzaar, и поля контакта в amoCRM.
Шаг пятый: Запуск
Запускаем.
3. Интеграция amoCRM и ИИ
Шаг первый: Откуда
Допустим, что звонок всегда записывается в сделку, к которой привязан контакт. Выбираем событие исходящего звонка из сделки.
Шаг второй: Инструменты
Допустим, что используется модуль VoxImplant. который позволяет звонить клиентам прямо из интерфейса amoCRM, не используя рабочий телефон.
Он будет отображать карточку клиента и вести учет всех разговоров с клиентом. С его помощью мы получим данные о звонке.
- Получить информацию о звонке
Используем API-запрос на получение (Метод*GET) с указанием урла /voximplant.statistic.get?filter[CRM_ACTIVITY_ID]={{source.ID}}.
- Скачать запись звонка
Модуль VoxImplant позволяет также получить запись звонка. Получим запись звонка, используя предыдущий шаг.
Используем API-запрос на получение (Метод*GET) с указанием урла {{step1.result.0.CALL_RECORD_URL}}.
Далее уже можем работать с нейросетями - расшифровать звонок и настроить запросы к ИИ для анализа и оценки звонка.
- Распознать речь из звонка файла
Распознаем речь с помощью ИИ, используя данные из предыдущего шага.
- Краткий пересказ
Делаем краткий пересказ звонка, используя языковую модель и данные из предыдущего шага.
Затем уже можем добавлять запрос к языковой модели, которые будут влиять на итоговую оценку звонка. Приведем пару примеров.
- Менеджер назвал свое имя
Используем запрос к ИИ, используя данные из шага Распознать речь из звонка файла.
- Менеджер спросил, удобно ли разговаривать
Используем запрос к ИИ, используя данные из шага Распознать речь из звонка файла.
Далее можно добавить еще запросы, прописать слова-триггеры и другие необходимые вам параметры.
Затем ИИ присвоит баллы за каждое соответствие запросу и посчитает итоговый результат.
Шаг третий: Куда
Обновляем сделку в amoCRM и записываем итоговый результат в живую ленту сделки.
Шаг четвертый: Сопоставление данных
Сопоставляем сделку по идентификатору.
Шаг пятый: Запуск
Запускаем.
4. Интеграция amoCRM и Google Таблиц
Шаг первый: Откуда
Получаем данные из amoCRM в момент обновления сделки.
Шаг второй: Инструменты
Допустим, что данный шаг можно пропустить.
Шаг третий: Куда
Передаем данные в таблицу (создаем новую строку).
Шаг четвертый: Сопоставление данных
Сопоставляем столбцы и поля сделки. Можем вывести, например, сотрудника, совершившего звонок, его отдел, оценку звонка и ошибки в звонке.
Шаг пятый: Запуск
Запускаем.
5. Интеграция Google Таблиц и Yandex DataLens
Подробно останавливаться на настройках не будем, найти инструкцию и шаблон можно здесь.
В итоге получим дашборд такого вида:
6. Итог
Мы создали готовый шаблон интеграции, который полностью закрывает весь цикл работы с клиентами — от автоматического переноса данных из Bidzaar в amoCRM до анализа звонков с помощью ИИ и наглядной аналитики в Yandex DataLens.
Что это дает бизнесу:
- Меньше ручной работы — команда освобождается от рутинных задач;
- Быстрая обработка новых контактов — ни один клиент не теряется;
- Повышение качества сервиса — ИИ помогает отслеживать ключевые ошибки и усиливать сильные стороны;
- Полная прозрачность — руководитель видит реальную картину в цифрах и может оперативно управлять.
Установить шаблон и посмотреть весь кейс можно по ссылке — решение готово к запуску и легко адаптируется под ваш бизнес.
Если у вас есть вопросы, пишите нам в Телеграм или WhatsApp, расскажите о вашем бизнес-сценарии, и наши инженеры помогут настроить интеграцию без ручного труда и разработки.
Если вам нужна интеграция с сервисом, которого в Пинкит нет, или приватное событие/действие, через Пинкитбилдер вы можете самостоятельно настроить авторизацию, необходимые события и действия без разработки с ограниченным доступом к ним.
Подберите свой шаблон интеграции без регистрации здесь.
Алексей Окара,
продакт-менеджер Пинкит
Павел Филатов
|
|
Сервис – это незаменимый инструмент для обмена данными с внешними web-сервисами.
Самые востребованные интеграции по API: Google Sheets, Unisender, СберБанк, HH.ru, Контур.Фокус, GetCourse, Банки, iiko. |
|
Павел Филатов
|
|
А вы уже смотрели наш раздел ""? Здесь мы регулярно публикуем полезные материалы по работе с CRM.
|
|
Павел Филатов
|
|
Для тех, кто идет в ногу со временем, мы проводим регулярные
Если у Вас есть вопросы по настройке, по функционалу или вы просто хотите быть в курсе новых трендов, тогда регистрируйтесь и подключайтесь к нашим вебинарам. Для вас всегда интересные спикеры, разбор задач на примере реальных кейсов, а также подарки самым активным. |