Все кейсы
Недвижимость Девелопер загородной недвижимости

ИИ-контур продаж недвижимости: от входящего лида до состоявшегося показа

ИИ отвечает на входящие 24/7, квалифицирует клиента, назначает показ в диалоге и сопровождает его до визита, пока менеджер проводит сложные консультации и показы.

5 контуров

реализованы в единой системе

≈20–35%

оценочный рост назначенных показов

≈15–30%

оценочный рост состоявшихся показов

≈30–50%

оценочное снижение рутины менеджеров

ИИ-контур продаж недвижимости: от входящего лида до состоявшегося показа
Концептуальная визуализация воронки показов · демонстрационные данные

Диагностика

Главный разрыв был между интересом клиента и его приездом

После показа продукт продаёт себя значительно лучше. Слабым местом оказался сам путь до визита: ответить вовремя, квалифицировать, договориться о слоте и удержать договорённость до фактического приезда.

Объекты находятся в 60–70 километрах от Москвы. Для клиента это отдельная поездка, которую легко отложить из-за планов на выходные, погоды, сомнений или желания сначала посмотреть другие варианты.

Менеджеры одновременно отвечали на новые обращения, проводили консультации и уезжали на показы. Пока сотрудник занят на объекте, новые лиды ожидали первого ответа, а уже назначенные визиты оставались без системного сопровождения.

В результате квалифицированный интерес не всегда превращался в доезд. Конверсия зависела от скорости и настойчивости конкретного менеджера.

Критический участок воронки: интерес → квалификация → запись → подтверждение → доезд. Оптимизировать нужно было не количество слотов в календаре, а количество реально состоявшихся показов.

  • Первый ответ задерживается, пока менеджер занят
  • Контекст клиента собирается неравномерно
  • Запись на показ требует ручной переписки
  • Переносы и сомнения обрабатываются несистемно
  • Напоминания зависят от дисциплины сотрудника
  • Отложенный спрос быстро теряет актуальность

Архитектура решения

Один контекст проходит через каналы, ИИ, amoCRM и менеджера

Мы связали входящие каналы, базу знаний, календарную логику и amoCRM. Каждый следующий этап использует историю предыдущего: что искал клиент, какие объекты обсуждал, почему выбрал слот и что мешает приехать.

Архитектура ИИ-контура: каналы обращений, ИИ-агент, база знаний, amoCRM, менеджер и пять цифровых контуров
Архитектура решения: входящие каналы, ИИ-агент, база знаний, amoCRM, менеджер и пять связанных контуров.

Распределение ролей: ИИ поддерживает скорость, последовательность и типовые касания. Менеджер подключается к сложной консультации, нестандартному возражению и закрытию сделки.

Путь клиента

Пять контуров закрывают разные причины потерь

Мы не пытались решить всю воронку одним универсальным ботом. Каждый контур отвечает за конкретное состояние клиента и передаёт результат следующему.

Вход

ответить до потери импульса и собрать контекст

Слот

назначить показ прямо в диалоге

Маршрут

довести запись до фактического приезда

Параллельная работа

не останавливать входящие во время показов

Прогрев

оставаться релевантными до готовности клиента

Контуры 1–2

Ответить в первые минуты и сразу привести диалог к слоту

Первые два контура превращают неструктурированное обращение в подготовленный лид или уже назначенный показ.

Приём входящих 24/7

ИИ подхватывает обращения с сайта, из мессенджеров, чатов, звонков и других подключённых каналов. Он начинает диалог без ожидания свободного менеджера.

Первичная квалификация

За первые минуты агент уточняет интерес, тип объекта, локацию, формат покупки и готовность приехать на показ.

Ответы по базе знаний

Агент консультирует по посёлкам, участкам, домам, планировкам и условиям покупки в границах согласованной базы.

Передача не сырого лида, а контекста

В amoCRM сохраняются история общения, интересующие объекты, причина обращения, готовность к визиту и следующий шаг. Менеджеру не нужно начинать разговор заново.

Свободные окна

ИИ предлагает доступные интервалы, уточняет удобное время и помогает выбрать слот без длинной переписки.

Календарная логика

После выбора времени система фиксирует бронь и создаёт событие в amoCRM с обязательными полями и причиной интереса.

Менеджер подключается к назначенному показу

Если типовой диалог завершён, менеджер получает готовое событие и собранный контекст. Если возникает сложный вопрос, ИИ передаёт диалог раньше — вместе с историей и текущим состоянием клиента.

Контур 3

Цель — не запись в календаре, а факт доезда

Между назначением и визитом система продолжает вести клиента: подтверждает договорённость, напоминает о поездке и реагирует на изменение планов.

Запись

слот и контекст зафиксированы

Подтверждение

дата и готовность проверены

Напоминание

время, адрес и маршрут

Контрольный контакт

проверка перед поездкой

Показ состоялся

статус вернулся в CRM

Сомнение

ИИ уточняет причину и отвечает по базе знаний.

Перенос

Предлагает новые окна и обновляет событие.

Пауза

Фиксирует срок и возвращает клиента в нужный момент.

Нет ответа

Выполняет согласованную последовательность касаний и ставит задачу менеджеру.

Нестандартные возражения не автоматизируются вслепую: система передаёт их менеджеру вместе с перепиской, параметрами интереса и уже выполненными касаниями.

Контур 4

Пока менеджер на показе, входящий поток не останавливается

Самые ценные часы для показов часто совпадают с пиком входящих обращений. ИИ позволяет менеджеру работать с клиентом на объекте, не создавая очередь из новых лидов.

Менеджер

Проводит показ, отвечает на сложные вопросы, помогает сравнить варианты и ведёт клиента к решению.

ИИ-контур

Параллельно отвечает новым клиентам, консультирует по базе знаний, квалифицирует, назначает следующие показы и обновляет amoCRM.

Результат: после показа менеджер возвращается не к хаосу и просроченным ответам, а к подготовленным лидам, назначенным слотам и диалогам, где действительно требуется его участие.

Контур 5

Отложенный спрос получает релевантный прогрев, а не массовую рассылку

Покупка загородной недвижимости редко происходит после одного контакта. Клиент может сравнивать проекты, ждать подходящих условий или вернуться к вопросу через несколько месяцев.

Контекст в amoCRM

Сохраняются интересующие участки, планировки, условия, возражения и причины паузы.

Релевантный повод

Новые объекты, подходящая планировка, изменение условий, акция, новость посёлка или персональное событие.

Реакция клиента

ИИ продолжает предыдущий интерес, фиксирует ответ и определяет, появился ли новый уровень готовности.

Возврат менеджеру

Когда клиент готов обсуждать покупку, менеджер получает диалог вместе с накопленным контекстом.

Не массовая рассылка: каждое касание объяснимо прошлым интересом клиента и ведёт к конкретному следующему шагу.

Отдельный pipeline

Архив и сложные сегменты не смешиваются с текущими входящими

Для недозвонов, архивной базы и отложенного спроса создан отдельный процесс. Он работает рядом с основной воронкой и оценивается по собственным метрикам.

Недозвоны

Повторная попытка контакта по согласованному сценарию.

Архив

Проверка актуальности интереса и возврат в активную воронку.

Отложенный спрос

Касания в момент появления релевантного повода.

Частично неактуальные

Уточнение изменившихся критериев и нового запроса.

Единые метрики: ответ, возврат в активную воронку, назначенный показ, состоявшийся показ и стоимость результата. Это позволяет не смешивать эффективность разных сегментов.

Интеграции

Решение встроено в текущую работу отдела продаж

Система не заменяет amoCRM и существующий контроль. Она связывает каналы, знания, календарь и менеджеров через единый контекст клиента.

IN

Входящие каналы

Сайт, формы, мессенджеры, чаты, звонки и другие разрешённые точки входа.

AI

ИИ-агент

Диалог, квалификация, назначение слота, подтверждения и напоминания.

KB

База знаний

Посёлки, участки, дома, планировки, условия покупки, акции и ответы на вопросы.

CRM

amoCRM

История общения, поля квалификации, события, задачи и статус визита.

CAL

Календарная логика

Свободные окна, бронь, переносы и контроль доступности менеджеров.

BI

Аналитика

Скорость ответа, назначение, подтверждение, доезд и стоимость результата.

Роль Laplace

Мы спроектировали, разработали и интегрировали весь контур

Laplace выступила основным разработчиком и интегратором решения: от диагностики воронки и сценариев диалога до логики amoCRM, календаря и эксплуатационных метрик.

01 · Процесс

Нашли реальное узкое место

Сфокусировали решение не на количестве лидов, а на переходе от квалификации к состоявшемуся показу.

02 · Разработка

Собрали пять контуров

Реализовали входящие, квалификацию, запись, сопровождение, параллельную работу и прогрев.

03 · Интеграция

Связали данные и роли

Настроили обмен с amoCRM, календарём, базой знаний и каналами без двойного ввода.

Предварительный эффект

Рост уже виден, точный когортный замер продолжается

По рабочим наблюдениям после запуска выросли скорость первого ответа, доля подготовленных лидов, количество назначенных показов и доходимость. Пока полного сопоставимого периода нет, поэтому диапазоны ниже публикуются как предварительная оценка, а не как завершённый факт.

ПоказательПредварительная оценкаМеханика роста
Назначенные показыпримерно на 20–35% большеМгновенный ответ, последовательная квалификация и выбор слота прямо в диалоге.
Состоявшиеся показыпримерно на 15–30% большеПодтверждения, напоминания, работа с переносами и контрольный контакт до поездки.
Рутина менеджеровпримерно на 30–50% меньшеИИ закрывает типовые вопросы, квалификацию, запись и повторяющиеся касания.
Первый ответ24/7, без ожидания свободного сотрудникаОбращение подхватывается сразу из подключённого канала.
i

Важно: процентные диапазоны — предварительная оценка по текущим наблюдениям. Финальные значения будут зафиксированы после полного замера на сопоставимых когортах и периодах.

Итог

Менеджер ведёт продажу, а система удерживает непрерывность пути

Девелопер получил не отдельного чат-бота, а связанный контур продаж. Он начинает работу в момент обращения, ведёт клиента к подходящему слоту, поддерживает договорённость до визита и сохраняет контекст для менеджера.

Пока сотрудник проводит показ, новые обращения не остывают. Если клиент пока не готов, система остаётся релевантной и возвращает его в активный диалог при появлении подходящего повода.

Ключевой результат — управляемый переход от интереса к фактическому показу, а не просто рост количества записей в календаре.

Следующий шаг

Разберём вашу воронку и участок, где теряются клиенты

Покажем, как связать входящие, квалификацию, запись, сопровождение и CRM в единый процесс — с понятными контрольными метриками.