Custom furniture: draft quote in chat
Collecting order parameters and a draft estimate in minutes
بهروزشده:
Производитель мебели на заказ получал много запросов сколько будет стоить шкаф или кухня, но смету считали вручную по несколько дней, и клиенты уходили к тем, кто ответил быстрее. Мы собрали AI-ассистента в WhatsApp, который по шагам выясняет размеры, материал и конфигурацию и сразу выдаёт понятную черновую смету по прайсу. Ответ по цене ускорился с дней до минут, а менеджеры теперь тратят время только на клиентов, готовых к замеру.
نتایج
Ответ по смете
несколько дней
минуты
Сбор параметров
вручную менеджером
по шагам в чате
Фокус менеджера
все запросы подряд
только готовые к замеру
Context
Мастерская делала мебель на заказ: шкафы, гардеробные, кухни под конкретное помещение. Заявки приходили в основном в WhatsApp и из рекламы, и почти каждая начиналась с вопроса о цене. Проблема в том, что честная смета зависит от размеров, материала, фурнитуры и конфигурации, а собрать эти параметры и посчитать всё вручную у менеджера уходило до нескольких дней. За это время клиент успевал получить ответ от более расторопного конкурента.
Diagnostics
Мы посмотрели, из чего складывается путь заявки, и нашли два узких места. Первое: менеджер каждый раз вручную вытягивал из клиента одни и те же вводные, задавая по десять уточнений в переписке. Второе: сам расчёт по прайсу был несложным, но небыстрым, и в очереди из заявок терялись именно горячие. Клиенты на рынке мебели сравнивают несколько мастерских сразу, поэтому тот, кто дал понятную цифру первым, чаще и получал заказ.
Problem
Нужен был ассистент, который берёт на себя рутину пресейла: по шагам и по-человечески собирает размеры, материал, тип фасадов и фурнитуру, а затем сразу считает понятную черновую смету по прайсу мастерской. Важно было удержать баланс: дать клиенту быструю цифру, но не превратить её в обещание точной цены, ведь итог всё равно уточняется на замере. И ассистент ни в коем случае не должен выдумывать материалы или суммы, которых нет в прайсе.
Solution
Собрали ассистента в WhatsApp, который ведёт клиента по короткой понятной цепочке: что за изделие, размеры проёма, материал корпуса и фасада, нужная фурнитура. По ходу он опирается на оцифрованный прайс и правила расчёта мастерской и тут же выдаёт черновую смету с разбивкой, от чего зависит сумма. Заинтересованных он передаёт менеджеру для точного расчёта и выезда на замер. Тон спокойный и консультирующий, а любые цифры строго в рамках прайса, без импровизаций.
Implementation Steps
Проект занял около месяца. Сначала оцифровали прайс, материалы и правила расчёта, чтобы у ассистента была твёрдая опора, а не догадки. Затем выстроили сценарий вопросов так, чтобы он собирал ровно то, что нужно для черновой сметы, и не утомлял клиента лишним. Отдельно закрыли ассистента жёсткими рамками: только позиции из прайса, никаких выдуманных цен. Обкатали на входящих из рекламы, поправили формулировки по живым диалогам и вывели на весь поток заявок.
Business Impact
После запуска ассистент сам ведёт первичный сбор параметров и выдаёт черновую смету почти по всем входящим. Ответ по цене, который раньше растягивался на дни, теперь приходит за минуты, и клиент получает понятную цифру, пока его интерес горячий. Менеджеры перестали быть анкетёрами и работают только с теми, кто уже готов к замеру и договору. За счёт скорости до замера доходит больше заявок, а нагрузка на пресейл заметно снизилась.
پشته فناوری
Honest Limitations
Ассистент считает только черновую вилку по прайсу и не берётся за сложные нестандартные проекты. Изогнутые фасады, редкие материалы, нетиповые механизмы и подгонку по кривым стенам оценивает уже человек на замере. Точную цену всегда подтверждает менеджер, а не бот.
Measurement Methodology
Сравнивали месяц до запуска и месяц после стабилизации: скорость ответа по смете, конверсию из заявки в замер и долю заявок, дошедших до менеджера тёплыми. Все цифры округлены и приведены диапазонами, а суммы в примерах смет условны, чтобы по ним нельзя было опознать мастерскую.
Frequently Asked Questions
Насколько точна черновая смета?
Это предварительная вилка по прайсу и заданным параметрам, а не финальная цена. Точную стоимость менеджер подтверждает после замера помещения.
Какие параметры спрашивает ассистент?
Тип изделия, размеры проёма, материал корпуса и фасада, нужную фурнитуру. Этого хватает, чтобы посчитать понятную черновую вилку.
Что со сложными нестандартными проектами?
Для нетиповых изделий бот не считает цену сам, а предлагает выезд замерщика и передаёт заявку менеджеру.
Why no brand name?
Название мастерской, прайс и портфолио проектов скрыты по NDA. Мессенджер, таблицы и CRM названы только чтобы показать реальный стек интеграций, а не как реклама. Все суммы в примерах смет условны, а цифры округлены до диапазонов.
خدمت مرتبط
Мебель
Interested in AI Automation?