Projelere Geri Dön
NDA CaseКофейниTamamlanmış

Coffee chain: B2B catering intake

Qualifying corporate requests and a draft estimate in minutes

Güncellendi:

пара минутВремя до сметыменьше в ~3 разаПотери заявок в пиктолько тёплые сделкиРабота менеджера
Kısaca

Городская сеть кофеен с кондитерским цехом теряла крупные B2B-заявки на кейтеринг: их обрабатывали вручную через почту, звонки и мессенджеры, и первый ответ мог занять до трёх часов. Мы собрали AI-ассистента в Telegram и Instagram, который сам квалифицирует запрос, сверяет загрузку цеха и присылает готовую смету. Обработка заявки упала до пары минут, потери в пиковые дни сократились примерно втрое, а менеджеры теперь ведут только тёплые сделки.

Sonuçlar

Время до сметы

до 3 часов

пара минут

Потери заявок в пик

терялись в праздники

меньше в ~3 раза

Работа менеджера

ручной пресейл

только тёплые сделки

01

Context

Городская сеть из полутора десятков кофеен с собственным кондитерским цехом. Кроме розницы компания активно продаёт офисный кейтеринг, корпоративные завтраки и торты на заказ, и именно эти B2B-заказы приносят самые крупные чеки. Заявки на них приходили вперемешку по всем каналам сразу: почта, Instagram Direct, WhatsApp и звонки на общий номер. Разбирал их фактически один менеджер вручную, и в загруженный день первый ответ клиенту мог занять до трёх часов.

02

Diagnostics

Мы выгрузили переписку и журнал звонков за полтора месяца и разобрали, куда уходит время. Больше трети рабочего дня менеджера съедала ручная отправка одних и тех же презентаций меню и условий доставки. В праздники, когда заявок втрое больше обычного, линия перегружалась: часть звонков срывалась, а заявки из разных каналов терялись, потому что единого списка просто не было. Каждая упущенная заявка на кейтеринг это не мелочь, а крупный корпоративный чек, ушедший к конкуренту.

03

Problem

Задача была не «повесить чат-бота для галочки», а закрыть настоящую квалификацию. Ассистент должен сам уточнить дату, формат мероприятия, число гостей и бюджет, свериться с реальной загрузкой цеха и сразу собрать черновую смету, при этом звучать по-человечески и в тоне бренда. В идеале менеджеру остаётся только проверить детали и подтвердить бронь, а не вести всю переписку с нуля.

04

Solution

Собрали ассистента, который работает в Telegram и Instagram Direct как единая точка входа для B2B. В диалоге он аккуратно собирает параметры мероприятия, обращается к таблице загрузки кондитерского цеха и проверяет, потянет ли команда заказ на нужную дату. Затем формирует персональное предложение с предварительной сметой и, если клиент готов, фиксирует заявку в общей базе и передаёт менеджеру карточку со всеми деталями. Тон общения задан примерами из реальной переписки бренда, поэтому ассистент звучит как живой сотрудник, а не как безликая форма, и не выдумывает цены, которых нет в прайсе.

05

Implementation Steps

Проект занял около шести недель. Сначала оцифровали меню, тарифы кейтеринга и правила загрузки цеха, чтобы боту было на что опираться. Затем подключили его к таблицам и настроили расчёт предварительной сметы. Отдельную неделю потратили на то, чтобы ограничить «фантазию» ассистента: строгие рамки формулировок, никаких обещаний сверх прайса. После этого обкатали сценарий на части входящих заявок, поправили тон и формулировки по живым диалогам и только затем вывели ассистента на весь поток.

06

Business Impact

После стабилизации ассистент сам ведёт первичную обработку почти всех входящих B2B-заявок. Время от обращения до готовой сметы упало с нескольких часов до пары минут, а доля потерянных заявок в пиковые дни снизилась примерно втрое, потому что всё теперь падает в один список, а не растворяется между каналами. Менеджер перестал работать «разборщиком входящих» и занимается тем, что реально приносит деньги: ведёт тёплые сделки, согласует крупные заказы и развивает партнёрскую сеть. Средний чек по кейтерингу при этом не просел.

Teknoloji Yığını

TelegramInstagramGoogle SheetsMake

Honest Limitations

Ассистент намеренно ограничен в правах. Он не согласовывает скидки выше установленного порога, не решает спорные вопросы по качеству блюд и не подтверждает нестандартные условия доставки. Как только разговор выходит за рамки сценария, бот не импровизирует, а передаёт диалог руководителю направления вместе с полным контекстом переписки, чтобы решение принял человек.

Measurement Methodology

Оценивали по журналу заявок и данным CRM за шесть недель до запуска и шесть недель после стабилизации. Сравнивали время до первой сметы, долю обработанных заявок и конверсию в оплаченный счёт. Все показатели округлены и приведены в диапазонах, чтобы по ним нельзя было вычислить компанию.

Frequently Asked Questions

Как считается стоимость доставки кейтеринга?

Бот берёт расстояние от цеха до адреса по карте и применяет тарифную сетку компании, поэтому клиент видит предварительную стоимость сразу, без ожидания менеджера.

Что если цех перегружен на нужную дату?

Ассистент видит загрузку по таблице и не обещает невозможного: он предлагает ближайшую свободную дату или альтернативный формат, а спорные случаи передаёт менеджеру.

Насколько точна предварительная смета?

Это расчёт по прайсу и параметрам мероприятия, финальную цену подтверждает менеджер после уточнения деталей. Бот не выходит за рамки прайса и не выдумывает цифры.

Why no brand name?

Название сети, адреса точек и имена сотрудников скрыты по NDA. Торговые марки мессенджеров и таблиц указаны только чтобы показать реальный стек интеграций, а не как реклама. Цифры даны в диапазонах и округлены, чтобы по ним нельзя было вычислить конкретную компанию.

İlgili hizmet

Кофейни

Interested in AI Automation?