Цифровой сотрудник для отдела продаж: как мы закрыли 200 заявок в день

Задача Ekrom: 30 акций, которые не помещаются в голове

Ekrom больше 15 лет продаёт встраиваемую технику для кухни. У компании два направления. Розница — четыре шоу-рума, где вся техника подключена, есть кулинарные студии, а продажи идут через дизайнеров интерьера и архитекторов. Опт — поставки кухонным студиям и мебельным салонам: когда в торговом центре Екатеринбурга вам вместе с гарнитуром предлагают комплект техники, он вполне может быть от Ekrom.

Сергей начал с истории рынка. Лет семь-восемь назад кухонный комплект состоял из трёх-четырёх приборов, и дизайнер в салоне собирал его без труда. Сейчас это 8–12 позиций: к духовке и варочной панели добавились винные шкафы, кофемашины, подогреватели посуды, пароварки, мойки, измельчители, смесители. Чек на технику часто сопоставим с ценой самой кухни.

В 2022 году европейские бренды ушли, их место заняли российские марки с производством в Турции и Китае, и почти все пошли на маркетплейсы. Производители ответили кухонному каналу двумя ходами: разделили ассортимент на онлайн-линейку и кухонную, а для дилеров придумали продуктовые акции.

• у каждого производителя пять-шесть акций, всего около 30;
• условия вида «купи три прибора — четвёртый за полцены» или «посудомойка за рубль»;
• каскады исключений, которые меняются каждый месяц.

Почему дизайнер в салоне перестал продавать технику

Цена ошибки высокая. Дизайнер продаст холодильник со скидкой, а он по исключению в акцию не входит. Поэтому салоны продавали кухни, а технику обходили стороной, и оптовые продажи Ekrom пошли вниз. Обучение не помогло. Я как программист до появления ИИ вообще не верил, что такие правила получится оцифровать.

Ручной подбор: 180 чатов и 200 заявок в день

Первое рабочее решение было человеческим. В Ekrom собрали отдел подборщиков — сотрудников шоу-румов, которые хорошо знают ассортимент. На каждый салон заводили общий чат, сначала в WhatsApp, потом в Max: туда добавляли всех дизайнеров магазина и двух подборщиков. Дизайнер пишет «духовка чёрная, варочная белая, посудомойка на 45», подборщик собирает корзину на сайте, применяет акции и присылает PDF, который дизайнер сразу показывает покупателю.

Идея сработала слишком хорошо. За полгода чатов стало около 180, подборщиков — четыре вместо двух, и они перестали справляться. Заявка приходила каждые семь-восемь минут, в сумме около 200 в день, а это только один из каналов: часть клиентов пишет на почту и звонит. До покупки доходит примерно две подборки из десяти, то есть большая часть работы уходит впустую. Пики — вечером и в выходные, когда люди после работы заходят в мебельный.

Почему понадобился цифровой сотрудник, а не новые люди

Подборщика с нуля готовят минимум три месяца, и учить его по сути некому: правила, характеристики и сам ассортимент меняются быстрее, чем пишутся инструкции. Анкета на сайте тоже не спасла. Ekrom честно дорабатывал подбор по каталогу, но пятьдесят вопросов никто не заполняет; люди к тому же часто не знают, чего хотят, и пишут в заявке то, чего не существует.

Как работает ИИ-сотрудник поверх Битрикса

Мы начали не с технологии, а с вопроса: сколько клиент готов ждать и как выглядел бы идеальный ответ? Ответ — сразу. Так появился бот в Max, которому можно отправить заявку в любом виде, хоть сокращениями «ДШ, ПМ, вар. панель, 600 мм». Я, кстати, не сразу понял, что Frost и DeFrost — разные вещи. Боту такие тонкости объяснять не нужно, ему нужны правила.

• языковая модель разбирает сообщение и превращает его в список нужных товаров;
• обычный код ищет подходящие позиции на сайте и выбирает самую выгодную комбинацию из 30 каскадных акций;
• собранная корзина прогоняется через Битрикс, чтобы сработали собственные скидочные правила магазина;
• ответ из Битрикса уходит дизайнеру в чат.

Почему ИИ здесь совсем немного

Мы подключились к сайту Ekrom на Битриксе, не меняя его логику; для клиента результат выглядит как раньше, только считается точнее, а интеграция ничего не сломала. ИИ нужен только на первом шаге, чтобы понять текст. Дальше работает программа без магии. Если попросить DeepSeek собрать коммерческое предложение, ответ будет каждый раз чуть другим, а нам нужна точность: покупатель с неудачной подборкой уходит к конкуренту. Модель — облачный Claude, на нём у нас работает всё; на других проектах для e-commerce хорошо показала себя модель Авито, дообученный Qwen.

Кнопка «ответ неправильный» и бесконечный цикл

Подборка за 10 секунд не идеальна. Примерно в 10% заявок человек подбирал лучше, и Сергей объяснил почему: часть решений субъективна — ручки красиво сочетаются, покупательнице нравится цвет, а в характеристиках этого нет. Поэтому у каждого ответа есть кнопки «правильно» и «неправильно». Если сотрудник Ekrom нажимает вторую, система спрашивает, что не так, например «бренд мог быть другим», меняет код под этот ответ и продолжает работу. Человек нужен только на сложных случаях.

Что стало с подборщиками

Сокращать никого не стали. Подборки оплачивались отдельно, и сотрудники любили эту лёгкую работу. Теперь Ekrom насильно забирает профессионалов из подбора и переводит в премиальное направление, где чеки в разы выше, чем стотысячные комплекты для кухонных салонов. Типовые заявки забирает бот, а люди занимаются тем, где нужен личный разговор с дизайнером и архитектором.

Покупатель в этой схеме промежуточный — кухонный салон, поэтому визуализацию кухни бот не рисует: производители гарнитуров давно показывают технику на эскизе условными чёрными блоками. Бренд можно указать прямо в запросе, и подбор пойдёт по нему. Ekrom может задать и своё правило: если клиент бренд не назвал, предлагать марку, по которой компания хочет вырасти у поставщика. Быстрые продажи через бота — средний и эконом-сегмент, дизайнерские чеки по-прежнему держатся на личном общении.

Почему проекты с ИИ не продаются и как мы это решили

Сергею я задал вопрос со сцены: что ему нужно от подрядчика? Он ответил — честные ответы и понятная цена. По заявкам этого года я вижу три запроса клиентов. Сроки сжались: проект, который раньше шёл полгода-год, теперь ждут за недели, потому что через несколько месяцев идея может устареть. Никто не хочет проблем с интеграцией. И цена должна быть понятной заранее.

С проектами на ИИ это не стыкуется. Подрядчик говорит «сделаем за 800 тысяч», клиент спрашивает, насколько вырастут продажи или упадут расходы, и никто ответить не может: опыта внедрений за три года накопилось мало. Мы предложили Ekrom другую схему. Правки без ограничений: что-то поменялось в бизнесе — мы сразу меняем систему. Своих серверов у клиента нет, оплата по подписке, 36 000 рублей в месяц, включая LLM, API и свежие модели.

Где ИИ продавец не заменит людей

Самое трудное в проекте было не в коде. У любого бизнеса есть негласные правила: это продаём, это нет, здесь маржа хорошая, а здесь мы не зарабатываем. Вытащить их из занятого предпринимателя было тяжелее всего. Это работа для человека, и ИИ её пока не делает.

Консультант как канал продаж

ИИ-консультант — это ещё один канал продаж: Max, сайт, Telegram. У ритейлера рядом есть сайт, мобильное приложение, кассы в рознице; если в мессенджере назвали одну цену, а на сайте другая или не применилась скидка, покупатель потерян. Alto 11 лет делает e-commerce, я как предприниматель — 20 лет, когда-то у меня был свой магазин запчастей. Этот опыт мы собрали в платформу: одно ядро и одна админка, к которой подключены мобильное приложение, розничная витрина, B2B-витрина и консультант. Архитектура headless, стек — Laravel и Next.js, код рассчитан на доработку с ИИ. Подписка — в пределах 100 000 рублей вместо нескольких миллионов за разработку, запуск за пару месяцев.