Мы научили AI оценивать «здоровье» клиентов в Битрикс24 и ставить задачи менеджерам
Представьте: у менеджера 200 клиентов.
По каждому в Битрикс24 за несколько лет накопились сделки, звонки, письма, чаты, счета, платежи и комментарии. А теперь менеджеру нужно понять, с кем все хорошо, кто начал «остывать», где появился риск потерять клиента и кому пора что-нибудь предложить.
Вручную это сделать можно. Но вряд ли кто-то захочет тратить на это каждый день несколько часов. Поэтому я решил проверить, сможет ли AI сделать эту работу вместо менеджера.
Что мы придумали
Сделали в Битрикс24 кнопку, по которой AI собирает историю конкретного клиента из разных частей CRM. Она смотрит сделки, коммуникации, звонки и их расшифровки, счета, финансовые данные и связанные объекты.
А потом пытается ответить на простой вопрос: «Что сейчас происходит с этим клиентом?»
На выходе получаем:
— оценку «здоровья» клиента;
— краткое резюме;
— возможные риски;
— точки роста;
— рекомендации менеджеру.
Причем здесь важен не сам рейтинг.
Допустим, один клиент купил на миллион рублей полгода назад и с тех пор никак себя не проявлял. Другой потратил столько же, но регулярно что-то покупает и общается с менеджером.
По обороту они выглядят одинаково. По факту — совершенно разные клиенты. AI как раз пытается учитывать этот контекст.
Но я решил не останавливаться на отчете
Потому что еще один отчет менеджеру особо не поможет. Он посмотрит на него, скажет «надо бы связаться» и… возможно, поставит задачу себе на когда-нибудь.
Поэтому связал анализ с действием. Если AI рекомендует связаться с клиентом, прямо из результата можно создать задачу. Система сама формирует описание и превращает рекомендацию в чек-лист. Остается выбрать ответственного и срок.
Получается:
данные → AI → анализ → рекомендация → задача
И вот это мне кажется самым интересным во всей истории. AI здесь не просто отвечает на вопрос и не рисует очередной красивый дашборд. Он использует накопленные в CRM данные, чтобы помочь принять решение и сразу запустить следующий шаг.
Но есть один нюанс
AI не умеет читать мысли менеджеров.
Если звонки не записываются, сделки не ведутся, результаты переговоров нигде не фиксируются, а половина информации хранится исключительно «в голове у Васи из отдела продаж», анализировать особо нечего.
Поэтому хороший AI-сценарий начинается не с нейросети. Он начинается с нормально собранных данных.
И, кстати, эту же механику можно применять не только к клиентам. Например, анализировать сервисные обращения, рекламации, закупки, проектные задачи — везде, где в CRM уже накопилась история.
В итоге AI учитывает не только то, что менеджер написал в карточке клиента, но и содержание самого разговора.
*Технически приложение сделали на VibeCode. Для анализа используем BitrixGPT 5.5, а для расшифровки звонков — Whisper Large v3 Turbo.
А вы бы доверили AI решать, с каким клиентом менеджеру нужно связаться в первую очередь? Или такие решения лучше все-таки оставлять человеку?