Воронка квалификации лидов через AI: схема

Классическая воронка квалификации лидов: заявка → менеджер читает → звонит → выясняет → передаёт продажникам или отказывает.

Проблема: менеджер дорогой, медленный, ошибается. AI делает первые 80% работы за 0.5 секунды.

Новая воронка: Заявка → AI-скрининг → BANT-оценка → Маршрутизация на HOT/WARM/COLD.

• Что оценивает AI на этапе BANT:
• Budget — есть ли бюджет (из текста заявки).
• Authority — кто пишет (директор/исполнитель/студент).
• Need — реальная потребность или просто «интересно».
• Timing — когда хотят начать (срочно / в этом году / без срока).

Технология: GPT-3.5 + промпт-шаблон с примерами. 5-7 секунд на оценку, 0.3₽ за заявку. Хранение в БД для последующего анализа точности.

Цифры из кейса агентства недвижимости: До: 120 заявок/день, менеджер успевал обработать 60. После: AI сразу отсеивал 38% (cold), маршрутизировал 42% (warm), помечал 20% (hot). Менеджер занимается только hot+warm (74 заявки) — успевает. Конверсия hot → продажа: 31% против 22% раньше (потому что hot-лиды получают звонок в течение часа, а не через сутки).