Почему форма из восьми полей не работала
A/B-тест лендинга показал: расширенная форма снизила конверсию с 3,1% до 1,8%, но качество лидов не выросло — пользователи вводили случайные цифры. Диалоговый интерфейс дал 2,9% CR при более честных ответах: бот переспрашивает мягко («уточните, это бюджет на коробку или под ключ?»).
Сегментация ICP: бюджет от X млн, радиус 120 км от базы, срок старта < 18 мес. Вне критериев — не спам, а nurture: PDF с кейсами и подписка на рассылку, без задачи менеджеру.
Сценарий + LLM для свободного текста
Каркас — finite-state machine: обязательные слоты (тип, площадь, бюджет, локация, срок). YandexGPT обрабатывает свободные реплики («хочу как у соседа, двухэтажный, но подешевле») и маппит в structured JSON для amoCRM. Галлюцинация по бюджету блокируется: если модель не уверена — явный вопрос с вариантами кнопками.
Widget на Next.js-лендинге (static export); WhatsApp — тот же backend через Business API, UTM пробрасываются в custom fields сделки.
Scoring и прозрачность для отдела продаж
Score 0–100: бюджет (35%), география (25%), срок (20%), полнота данных (20%). Metabase-дашборд для РОП: воронка bot → CRM → созвон → КП. Менеджеры поначалу не доверяли «боту» — через две недели перестали спорить, когда увидели, что no-show на созвоны упал: клиент уже проговорил ожидания с ботом.
Еженедельный digest РОП: топ-5 лидов по score и три «упущенных» nurture — marketing подкрутил креативы под ICP, который bot подтвердил данными.
Результаты за квартал
Доля квалифицированных лидов в CRM выросла с 38% до 58% (+52% relative). Время менеджера на первичный контакт сократилось с 22 до 14 минут в среднем — потому что карточка сделки уже структурирована. Два менеджера смогли обрабатывать на 30% больше входящих без найма.
Стоимость лида из контекстной рекламы снизилась на 18% за счёт отсечения явного off-target до оплаты клика менеджерским временем — indirect effect, но CFO это понял.