AI-система поиска лидов в Telegram для BMW-сервиса

Контекст

О проекте

Клиент NDA

Сфера Автосервис / BMW

Задача

В тематических BMW Telegram-чатах ежедневно появляется большой поток сообщений: обсуждение автомобилей, запчастей, ошибок, обслуживания и ремонта. Задача проекта — автоматически находить среди этого потока людей, у которых есть реальное коммерческое намерение обратиться в сервис, и передавать такие обращения менеджерам для дальнейшей работы.

Основные требования:

→ Мониторить большое количество тематических Telegram-групп
→ Отделять обычное общение от реального коммерческого намерения
→ Анализировать не только одно сообщение, но и контекст переписки пользователя
→ Передавать менеджеру причину квалификации и предлагаемый ответ
→ Автоматически создавать лид в amoCRM
→ Сохранять идентификатор пользователя и ссылку на исходное сообщение
→ Исключить повторное создание лидов из одного диалога
→ Оставить окончательное решение о контакте с клиентом за менеджером

Как решали

Вызовы и решения

Показываем не только результат, но и задачи, которые пришлось решить по ходу проекта

Определение коммерческого намерения

Проблема

В автомобильных чатах большая часть сообщений — обычное общение, советы, продажа запчастей и технические обсуждения. Ключевые слова сами по себе не позволяют надёжно определить потенциального клиента.

Решение

Каждое подходящее сообщение передаётся в AI-классификатор со специально настроенным системным промптом. Модель возвращает признак лид / не лид и объясняет причину квалификации.

Разорванный контекст сообщений

Проблема

Пользователи Telegram часто формулируют одну мысль несколькими короткими сообщениями. Отдельная фраза может выглядеть незначимой, хотя вся цепочка явно показывает намерение обратиться в сервис.

Решение

Система хранит до пяти последних сообщений пользователя в течение одного часа и передаёт AI всю цепочку, сохраняя приоритет последнего сообщения.

Передача лида в amoCRM

Проблема

Найденный потенциальный клиент должен попасть в рабочий процесс продаж: менеджер должен увидеть сообщение, понять контекст переписки и принять решение о контакте. При этом система не должна сама писать клиенту или менять статус сделки.

Решение

Система создаёт лид в разделе «Неразобранное» amoCRM через API. В карточку контакта записываются Telegram-идентификатор и ссылка на исходное сообщение в чате. В заметку лида добавляется полный контекст переписки и черновик ответа, подготовленный AI. Менеджер сам решает, связываться с клиентом и что ему писать.

Ограничения amoCRM и длинные сообщения

Проблема

Кастомное поле amoCRM для сообщения из Telegram имеет ограничение 256 символов. Длинные сообщения приводили к ошибке TooLong и полностью ломали создание лида.

Решение

В кастомное поле передаются первые 250 символов, а полный текст и история сообщений сохраняются в заметке лида. Ограничение CRM больше не приводит к потере данных или сбою сценария.

Защита от повторных лидов

Проблема

После определения лида пользователь может продолжить разговор, и каждое следующее сообщение вместе с контекстом снова выглядит как коммерческое намерение.

Решение

Настроена защита от повторного создания лида из одного диалога. После успешной передачи в CRM система некоторое время не создаёт дубли, а при ошибке интеграции сохраняет возможность повторной попытки.

Итог проекта

Результаты

Ключевые показатели и эффект от реализованного решения.

19 чатов

под мониторингом

AI-анализ

с учётом контекста переписки

Защита от дублей

без повторного создания лида

Двойная передача

менеджеру в Telegram и в amoCRM

Функциональность

Что реализовали

Ключевые модули и возможности, которые вошли в итоговое решение

✓ Мониторинг Telegram-групп через Telethon

✓ AI-квалификация лидов

✓ Контекст из последних сообщений пользователя

✓ Объяснение причины квалификации

✓ Генерация предлагаемого ответа менеджеру

✓ Карточка лида в рабочем Telegram

✓ Создание лид в amoCRM

✓ Сохранение полного контекста в заметке amoCRM

✓ Передача идентификатора пользователя в CRM

✓ Защита от повторного создания лидов

Процесс работы

01

Мониторинг

Реализовано подключение к списку BMW-сообществ через Telethon с получением новых сообщений и данных пользователя.

02

Сбор контекста

Настроено хранение последних сообщений пользователя в чате для передачи AI полной цепочки разговора.

03

AI-квалификация

Подключена интеграция с OpenAI для определения коммерческого намерения с объяснением причины.

04

Подготовка ответа

Реализована генерация черновика ответа для менеджера клиенту.

05

Передача менеджеру и CRM

Настроена одновременная передача карточки менеджеру в Telegram и создание лид в amoCRM с полным контекстом.

Стек проекта

Технологии

Инструменты, которые использовали для реализации этого решения

Python Telethon OpenAI API Telegram Bot API amoCRM API

Хотите так же?

Расскажите о проекте — предложим решение за 24 часа

Быстрая связь:

@websolux websolux@mail.ru