около 500 обращений в месяц
Made on
Tilda
Кейс / Автобизнес / Автосервис
При потоке около 500 обращений в месяц мастер-приемщик не успевал вручную вести CRM. Мы внедрили AI-транскрибацию звонков, автозаполнение 10+ полей, автоматические статусы и задачи по договоренностям с клиентами.
около 500 обращений в месяц
10+ полей заполняются автоматически
1 месяц на внедрение и доводку
из номера телефона -> в полную карточку сделки
Блок 2 · О клиенте и точка А
У автосервиса во Владивостоке уже была подключена amoCRM, а звонки фиксировались через телефонию. Но при потоке около 500 обращений в месяц в карточку сделки чаще всего попадал только номер телефона.
обращений в месяц проходило через сервис и телефонию
оставался главным содержанием большинства сделок
сделки могли вручную раскидываться по этапам воронки
по маркам, моделям, услугам и качеству обращений
CRM фиксировала факт звонка, но не превращала разговор в данные для продаж, задач и аналитики.
поля заполнялись, если на это оставалось время
не было чистого среза по услугам и авто
договоренности зависели от памяти менеджера
Путь данных после звонка
Менеджер говорит с клиентом как обычно. После разговора amoCRM сама заполняется: в карточке появляются суть обращения, автомобиль, услуга, договоренности и следующий шаг.
Клиент звонит в сервис. Разговор фиксируется в amoCRM через телефонию МегаФон, чтобы обращение не потерялось.
Аудио разговора автоматически превращается в текст. Его уже можно анализировать без ручного прослушивания.
Система понимает автомобиль, нужную услугу, важные нюансы, договоренности и то, что должно произойти дальше.
amoCRM получает структурированные данные вместо пустой карточки: менеджеру не нужно заполнять все вручную.
Если клиент записался, сделка двигается по воронке. Если менеджер пообещал действие, система ставит задачу.
AI после звонка
В автосервисе было около 500 обращений в месяц, но сделки в amoCRM оставались почти пустыми. После доработки CRM сама разбирает звонок, заполняет поля и запускает следующий шаг.
AI достает из разговора марку, модель, год выпуска, двигатель, объем двигателя и тип двигателя.
Система фиксирует услугу свободным текстом и добавляет важные детали: что клиент просил проверить, какие уточнения были в звонке и что нужно передать менеджеру.
Обращение считается целевым, если сервис оказывает нужную услугу и обслуживает такой автомобиль. Если услуга или автомобиль не подходят, лид помечается как нецелевой.
Если клиент записался, сделка переходит в нужный статус. Нецелевые обращения после проверки алгоритма закрываются автоматически.
Когда менеджер обещал расчет, КП, смету, прием автомобиля или другое действие, система ставит задачу на сегодня или завтра.
Доводка качества
Само подключение - только часть работы. Главная ценность была в том, чтобы система стабильно понимала реальные звонки автосервиса.
Неделя 1
Разобрали реальные обращения, собрали промпты под лексику сервиса и сценарии: запись, уточнение работ, консультации, повторные обращения.
Неделя 2
Задали структуру автозаполнения: какие данные забирать из звонка, куда записывать результат и как не превращать сделку в хаотичный текст.
Неделя 3
Проверяли транскрибацию, исправляли определение негатива, целевых и нецелевых обращений, чтобы система не делала выводы по случайным фразам.
Неделя 4
Переслушивали звонки, сравнивали карточки сделок с исходными разговорами и доводили правила до стабильной ежедневной работы.
AI внедряется не ради красивого слова, а ради стабильного результата в ежедневной работе.
Получить аудит CRMРезультат внедрения
Осторожная оценка, не доказанная метрика: 10 полей * 5 секунд * 20 обращений в день = около 1000 секунд ручного заполнения ежедневно.
Роль CRMcar
Получите аудит CRM и обработки звонков. Покажу, какие действия можно снять с мастера-приемщика и автоматизировать через amoCRM и AI.