Воронка квалификации лидов через GPT: 5 правил

У вас есть форма «Оставить заявку». В неё пишут все: спамеры, студенты, конкуренты, и иногда — реальные клиенты. Менеджер тратит 4 часа в день на сортировку.

GPT может сделать первичный скрининг за 0.5 секунды на заявку. Вот 5 правил которые работают:

1. Не давайте GPT много задач сразу. Один промпт = одна задача. «Оцени бюджет клиента по описанию и верни число от 0 до 5». А не «оцени бюджет, серьёзность намерений, и сферу бизнеса».

2. Запрашивайте структуру. JSON с полями score, reasons, red_flags. Тогда не нужно парсить текст и можно сортировать в БД.

3. Не доверяйте GPT принятие решений. Используйте его как фильтр, не как судью. Решение «звонить или нет» — за человеком.

4. Контекст важнее модели. GPT-3.5 + хороший промпт работает лучше чем GPT-4 + плохой. Прикрепляйте 3-5 примеров «хороших» и «плохих» заявок прямо в промпт.

5. Логируйте всё. Каждая оценка GPT должна попадать в БД с input + output + human verdict. Через месяц у вас будет датасет для дообучения и метрика точности.

В одном из наших проектов GPT-фильтр снял с менеджера 67% времени на скрининг. Деньги на API: 800₽ в месяц. Экономия на менеджере: 35 000 ₽ в месяц.