ИИ-квалификация для сложного оборудования: как производитель азотных станций и генераторов кислорода трансформировал квалификацию лидов с помощью цифровых сотрудников и повысил конверсию на 45%
Внедрение AI-агентов в продажи сложного инженерного оборудования — это не фантастика, а реальность, повышающая эффективность. На примере компании — ведущего российского производителя газоразделительных систем, рассмотрим, как автоматизация первого контакта с клиентом решает операционные проблемы отдела продаж и напрямую влияет на бизнес-результаты.
Инженерные решения требуют экспертных продаж: контекст бизнеса клиента
Компания занимает широкую нишу на рынке: она не просто поставляет оборудование, а проектирует, производит и внедряет комплексные газоразделительные системы (азотные, кислородные, водородные станции) как EPC-подрядчик. Клиенты компании — это флагманы промышленности из нефтегазовой, металлургической, пищевой и других отраслей из России и СНГ. Запрос от такого клиента редко бывает типовым; чаще всего речь идет о кастомизированной установке, спроектированной под конкретные производственные нужды — будь то обеспечение азотом лазерной резки или создание модифицированной атмосферы для упаковки продуктов.
Продажа таких систем — это марафон, а не спринт. Цикл сделки может длиться от полугода до полутора лет, а решение о покупке принимается на самом высоком техническом и управленческом уровне. Ключевые фигуры со стороны заказчика — главные инженеры, технологи, директора по производству — люди, ценящие прежде всего техническую грамотность, точность и оперативность. Первый контакт, первый ответ на запрос — это момент формирования доверия. Задержка или некомпетентный ответ на этом этапе могут стоить компании многомиллионного контракта. Именно поэтому эффективность работы отдела продаж, состоящего из опытных менеджеров и инженеров, становится критически важной.
Продажа таких систем — это марафон, а не спринт. Цикл сделки может длиться от полугода до полутора лет, а решение о покупке принимается на самом высоком техническом и управленческом уровне. Ключевые фигуры со стороны заказчика — главные инженеры, технологи, директора по производству — люди, ценящие прежде всего техническую грамотность, точность и оперативность. Первый контакт, первый ответ на запрос — это момент формирования доверия. Задержка или некомпетентный ответ на этом этапе могут стоить компании многомиллионного контракта. Именно поэтому эффективность работы отдела продаж, состоящего из опытных менеджеров и инженеров, становится критически важной.
Операционный затор: когда рутина тормозит инженерные продажи
Несмотря на высокую квалификацию команды и мощную производственную базу, отдел продаж столкнулся с растущими операционными проблемами, характерными для многих B2B-компаний со сложным продуктом. Поток лидов с сайта, выставок и рассылок рос, но его обработка становилась все более узким местом.
Основная сложность заключалась в первичной квалификации технических запросов. Заявка часто приходила в виде общего описания потребности, например, «нужна азотная станция». Чтобы понять реальную задачу клиента и предложить адекватное решение (адсорбционное, мембранное, криогенное?), менеджеру или инженеру приходилось вступать в длительную переписку или созвоны, задавая каскад уточняющих вопросов: какая чистота газа нужна (в процентах), какая производительность (в нормальных кубометрах в час), какое давление на выходе, требуемое исполнение (стационарное или блочно-модульное)? На сбор этой минимально необходимой информации уходило от нескольких часов до одного-двух рабочих дней, особенно если контактное лицо на стороне клиента было не всегда доступно. В это время потенциальный заказчик, не получив быстрой реакции, мог легко уйти к конкурентам.
Основная сложность заключалась в первичной квалификации технических запросов. Заявка часто приходила в виде общего описания потребности, например, «нужна азотная станция». Чтобы понять реальную задачу клиента и предложить адекватное решение (адсорбционное, мембранное, криогенное?), менеджеру или инженеру приходилось вступать в длительную переписку или созвоны, задавая каскад уточняющих вопросов: какая чистота газа нужна (в процентах), какая производительность (в нормальных кубометрах в час), какое давление на выходе, требуемое исполнение (стационарное или блочно-модульное)? На сбор этой минимально необходимой информации уходило от нескольких часов до одного-двух рабочих дней, особенно если контактное лицо на стороне клиента было не всегда доступно. В это время потенциальный заказчик, не получив быстрой реакции, мог легко уйти к конкурентам.
“
Наш продукт сложный. Запрос «нужен азот 99,99%» может означать как небольшую установку для лаборатории, так и огромную станцию для металлургического комбината. Менеджеру нужно было «раскрутить» клиента, задать 10−20 технических вопросов, чтобы просто понять масштаб задачи и тип нужной технологии. На это уходили часы, а иногда и дни переписки или безуспешных попыток дозвониться до нужного специалиста на заводе клиента.
Эта «долгая» квалификация порождала вторую проблему: неэффективное использование времени экспертов. Опытные инженеры и менеджеры, чья основная ценность заключалась в подборе оборудования, расчетах и подготовке сложных ТКП, тратили до трети своего рабочего дня на рутинную первичную коммуникацию, отсев нерелевантных запросов (например, на бытовые приборы или комплектующие) и механический ввод данных в Битрикс. Это напрямую негативно влияло на производительность всего отдела.
Третья сложность — маршрутизация запросов. Не всегда было ясно, кому из специалистов (менеджеру по мембранным установкам, инженеру по криогенике, специалисту по сервису) направить конкретный лид, хотя клиент предпринимал попыку разделения отделов продаж на серийное оборудование / инжиниринговое / сложные проекты. Ручная передача приводила к задержкам и риску, что запрос «зависнет» не у того человека. Добавьте к этому не всегда полную фиксацию информации в CRM и ограниченную доступность для клиентов из удаленных регионов или других часовых поясов — и картина операционного затора становилась очевидной. Руководство компании понимало, что для дальнейшего роста необходимо автоматизировать и оптимизировать именно этот начальный этап воронки продаж.
Третья сложность — маршрутизация запросов. Не всегда было ясно, кому из специалистов (менеджеру по мембранным установкам, инженеру по криогенике, специалисту по сервису) направить конкретный лид, хотя клиент предпринимал попыку разделения отделов продаж на серийное оборудование / инжиниринговое / сложные проекты. Ручная передача приводила к задержкам и риску, что запрос «зависнет» не у того человека. Добавьте к этому не всегда полную фиксацию информации в CRM и ограниченную доступность для клиентов из удаленных регионов или других часовых поясов — и картина операционного затора становилась очевидной. Руководство компании понимало, что для дальнейшего роста необходимо автоматизировать и оптимизировать именно этот начальный этап воронки продаж.
“
Часто бывало так — приходит запрос с сайта, менеджер начинает его обрабатывать, тратит час на выяснение деталей, а потом понимает, что клиенту нужна установка с производительностью, которую может рассчитать только главный инженер. Он пересылает информацию инженеру, тот занят другим проектом… В итоге клиент получает ответ через два дня, когда он уже пообщался с тремя другими поставщиками. Мы понимали, что теряем на этом этапе значительную часть потенциальных сделок.
Выбор Решения
Перепробовав стандартные подходы — найм ассистентов (неэффективно для технических запросов), ужесточение регламентов (демотивирует экспертов), — руководство компании пришло к выводу, что необходимо технологическое решение. Простые чат-боты отпадали сразу из-за неспособности вести сложный технический диалог. Нужен был инструмент, способный не просто отвечать, а квалифицировать: понимать тип запрашиваемого оборудования, задавать правильные технические вопросы, собирать параметры и передавать структурированную информацию нужному специалисту.
Таким решением стала платформа ИИ-сотрудников R1 Sale, которые могли работать 24/7, вести диалог по сложным, ветвящимся сценариям, интегрироваться с CRM, отсеивать нерелевант и интеллектуально маршрутизировать запросы. Ключевым фактором стала возможность «научить» AI специфике газоразделительного оборудования и процессам продаж.
Таким решением стала платформа ИИ-сотрудников R1 Sale, которые могли работать 24/7, вести диалог по сложным, ветвящимся сценариям, интегрироваться с CRM, отсеивать нерелевант и интеллектуально маршрутизировать запросы. Ключевым фактором стала возможность «научить» AI специфике газоразделительного оборудования и процессам продаж.
“
Для нас было критично, чтобы система могла не просто спросить «что вам нужно?», а провести клиента по цепочке вопросов: «Какой газ — азот или кислород?», «Какая чистота в %?», «Какая производительность в Нм³/ч?», «Какое давление на выходе?», «Требуется блочно-модульное исполнение?». Только собрав эти базовые данные, мы можем понять, о чем вообще идет речь и кто из наших специалистов должен этим заниматься. AI-сотрудник обещал именно такую логику
Процесс внедрения
Внедрение AI-сотрудников стало совместным проектом наших специалистов и команды клиента. Процесс занял около 2 месяцев и потребовал глубокого погружения в специфику бизнеса клиента. Мы начали с анализа сотен реальных запросов и совместно с инженерами компании разработали подробные диалоговые сценарии. Это была кропотливая работа: нужно было предусмотреть разные варианты ответов клиента, научить AI понимать технические термины и единицы измерения, настроить логику каскадных вопросов. Например, если клиент запрашивал азот чистотой выше 99,9995%, AI должен был понять, что это нестандартный запрос, требующий внимания инженера по криогенике или специальным установкам, и правильно его маршрутизировать.
Параллельно шла техническая работа по интеграции платформы с Битриксом24 и настройке правил автоматической маршрутизации. Мы добились того, чтобы после диалога с AI у нужного менеджера или инженера в CRM появлялась готовая задача с заполненными полями и полной историей переписки.
Не менее важным этапом было обучение как самой нейросети, так и команды заказчика. AI «скармливали» примеры диалогов и техническую лексику. Сотрудников же нужно было убедить в пользе нового инструмента и научить с ним работать. Инженерный состав поначалу отнесся к идее настороженно. Беспокоило, сможет ли AI корректно понять технические нюансы. Мы провели демонстрации, показали, как AI отсеивает нерелевант, структурирует информацию и освобождает от рутины для экспертной работы.
Пилотный запуск на одном из каналов (лиды с веб-формы) позволил выявить и устранить узкие места. Например, обнаружилась трудность, AI не мог анализировать прикрепленные файлы с ТЗ. Мы доработали логику и AI научился распознавать наличие файла, просить клиента кратко описать суть запроса текстом и прикреплять сам файл к задаче в CRM для изучения специалистом. Этот итеративный процесс калибровки и дообучения был ключом к созданию действительно работающего решения.
Не менее важным этапом было обучение как самой нейросети, так и команды заказчика. AI «скармливали» примеры диалогов и техническую лексику. Сотрудников же нужно было убедить в пользе нового инструмента и научить с ним работать. Инженерный состав поначалу отнесся к идее настороженно. Беспокоило, сможет ли AI корректно понять технические нюансы. Мы провели демонстрации, показали, как AI отсеивает нерелевант, структурирует информацию и освобождает от рутины для экспертной работы.
Пилотный запуск на одном из каналов (лиды с веб-формы) позволил выявить и устранить узкие места. Например, обнаружилась трудность, AI не мог анализировать прикрепленные файлы с ТЗ. Мы доработали логику и AI научился распознавать наличие файла, просить клиента кратко описать суть запроса текстом и прикреплять сам файл к задаче в CRM для изучения специалистом. Этот итеративный процесс калибровки и дообучения был ключом к созданию действительно работающего решения.
На этапе проектирования сценариев возникла интересная задача: как обрабатывать запросы на EPC-контракты (строительство станции «под ключ»)? AI научили распознавать ключевые слова и задавать дополнительные вопросы о наличии площадки и инфраструктуры, после чего такие запросы с высоким приоритетом направлялись напрямую руководителю проектного отдела.
Трансформация Процесса
Внедрение AI-агентов радикально изменило первый этап воронки продаж. Раньше менеджеры вручную разбирали почту и заявки, тратя часы на выяснение базовых технических деталей и ввод данных. Теперь 100% текстовых запросов обрабатывались мгновенно, 24/7. AI проводил первичную техническую квалификацию, отсеивал спам, создавал и заполнял карточку лида в CRM, сохранял диалог и автоматически ставил задачу нужному специалисту.
Теперь инженер, приходя на работу, видел в своей CRM не просто список контактов, а готовые задачи типа «Рассчитать адсорбционную азотную станцию. Параметры: чистота 99,95%, произв. 150 Нм³/ч, давление 8 бар. Клиент — пищевое производство. История диалога AI приложена». Он мог сразу приступать к расчету, не тратя время на выяснение базовых вещей.
Это привело к созданию автоматизированного конвейера квалифицированных лидов. Рутинная работа была снята с высокооплачиваемых специалистов, а РОП получил полную прозрачность и контроль над процессом в реальном времени через дашборды AI-платформы.
Теперь инженер, приходя на работу, видел в своей CRM не просто список контактов, а готовые задачи типа «Рассчитать адсорбционную азотную станцию. Параметры: чистота 99,95%, произв. 150 Нм³/ч, давление 8 бар. Клиент — пищевое производство. История диалога AI приложена». Он мог сразу приступать к расчету, не тратя время на выяснение базовых вещей.
Это привело к созданию автоматизированного конвейера квалифицированных лидов. Рутинная работа была снята с высокооплачиваемых специалистов, а РОП получил полную прозрачность и контроль над процессом в реальном времени через дашборды AI-платформы.
Результаты
Эффект от внедрения цифровых сотрудников проявился быстро. Уже через месяц компания зафиксировала значительные улучшения:
«Мы стали быстрее готовить ТКП. Раньше на сбор первичной информации и передачу инженеру уходило много времени, теперь инженер получает задачу почти мгновенно. Это позволило нам сократить общий срок подготовки предложения клиенту в среднем на 1−2 дня, что в нашем конкурентном бизнесе очень важно».
В ходе проекта пришлось решать и нестандартные задачи. Например, AI нужно было научить корректно обрабатывать запросы на редкое оборудование (электролизные генераторы водорода) или ситуации, когда клиент настаивал на немедленном общении с человеком. Для редких запросов были созданы правила маршрутизации напрямую главным специалистам. Для клиентов, не желающих общаться с «ботом», была предусмотрена опция быстрого переключения на менеджера с передачей уже собранной информации. Эти доработки сделали систему более гибкой и клиентоориентированной.
Опыт клиента доказывает, что цифровые сотрудники — это мощный инструмент для оптимизации продаж даже в такой сложной B2B-сфере, как производство и поставка кастомизированного инженерного оборудования.
- Радикальное ускорение: среднее время от получения запроса до выхода на сделку сократилось в 2 раза.
- Рост конверсии лидов. Благодаря быстрой и качественной обработке лидов доля первичных запросов, успешно прошедших квалификацию и признанных целевыми, выросла на 45%. Это произошло за счет минимизации потерь лидов на входе и более четкой, стандартизированной обработки.
- Менеджеры и инженеры освободили около 30% рабочего времени от рутины, что позволило им глубже прорабатывать проекты, быстрее готовить ТКП и больше общаться с перспективными клиентами.
«Мы стали быстрее готовить ТКП. Раньше на сбор первичной информации и передачу инженеру уходило много времени, теперь инженер получает задачу почти мгновенно. Это позволило нам сократить общий срок подготовки предложения клиенту в среднем на 1−2 дня, что в нашем конкурентном бизнесе очень важно».
- Информация в CRM стала более полной, структурированной и актуальной.
В ходе проекта пришлось решать и нестандартные задачи. Например, AI нужно было научить корректно обрабатывать запросы на редкое оборудование (электролизные генераторы водорода) или ситуации, когда клиент настаивал на немедленном общении с человеком. Для редких запросов были созданы правила маршрутизации напрямую главным специалистам. Для клиентов, не желающих общаться с «ботом», была предусмотрена опция быстрого переключения на менеджера с передачей уже собранной информации. Эти доработки сделали систему более гибкой и клиентоориентированной.
Опыт клиента доказывает, что цифровые сотрудники — это мощный инструмент для оптимизации продаж даже в такой сложной B2B-сфере, как производство и поставка кастомизированного инженерного оборудования.
Ключевые выводы и перспективы развития
- AI не заменяет, а усиливает экспертов. Автоматизация рутинной квалификации освобождает время инженеров и менеджеров для решения задач, требующих их глубоких знаний и опыта.
- Скорость и точность на входе критичны. Мгновенная и технически грамотная обработка первичного запроса напрямую влияет на конверсию и лояльность клиентов в B2B.
- Глубокая настройка — залог успеха. Эффективность AI-агента зависит от того, насколько точно его сценарии и база знаний отражают специфику продукта и бизнес-процессов компании.
- Прозрачность и управляемость. AI-платформа предоставляет руководству отдела продаж ценные данные для анализа и оперативного управления воронкой.
Внедрение цифровых сотрудников позволило не только решить текущие операционные проблемы, но и заложить основу для дальнейшего масштабирования продаж без пропорционального увеличения штата.
Ваши менеджеры и инженеры тратят слишком много времени на первичную обработку запросов? Узнайте, как цифровые сотрудники могут повысить эффективность вашего отдела продаж.