Наш Телеграм

Обработка входящих заявок от клиентов/контрагентов с ИИ: от заявки до КП за 15 минут

Обработка запроса: 15 минут с автоматизацией

Точность подбора номенклатуры превышает 95%

Конверсия входящих обращений растет на 30%

Утро в коммерческом департаменте часто начинается с большого объема поступающих бумаг. Обращения от заказчиков, детализированные списки от партнеров, запросы от поставщиков - все это приходит в самых разнообразных форматах и по множеству путей. Кто-то отправляет упорядоченную таблицу Excel, другой - объемный PDF-документ, а третий - фотографию документа, сделанную на смартфон. Когда нет единой системы, каждое подобное обращение становится уникальной проблемой, требующей ручной обработки, проверки информации и ее занесения в CRM.

То, что должно выполняться быстро и без ошибок, затягивается на часы или даже дни. В то время как ваш специалист вручную сверяет позиции из обращения клиента с внутренним ассортиментом, потенциальный заказчик теряет интерес. Соперник, применяющий передовые технологии, направляет коммерческое предложение уже через 15-20 минут, и ваша фирма рискует упустить контракт, не успев начать его обработку. Такая медлительность - это не просто неудобство в работе, а фундаментальная проблема, прямо влияющая на прибыль и общественное мнение.

Ручная обработка: скрытые потери в торговой воронке

Казалось бы, перенос информации из клиентского запроса в CRM вручную - это обыденность. Однако, такая повседневная задача таит в себе существенные затраты, которые компания вынуждена нести постоянно. Общая сумма расходов на поддержание этого процесса формируется из нескольких составляющих.

Издержки на время сотрудников

Чтобы обработать всего одну заявку, включающую несколько десятков позиций, может потребоваться от 30 минут до нескольких часов. Когда менеджер получает 10-15 таких запросов ежедневно, до половины его рабочего времени уходит не на продажи, а на функции оператора по внесению данных. В масштабах года это приводит к сотням потерянных человеко-часов и сотням тысяч рублей из фонда оплаты труда, которые тратятся на монотонную, низкоквалифицированную деятельность.

Убытки, вызванные неточностями

Основной источник неточностей при передаче информации - это человеческий фактор. Ошибочно скопированный код товара, неверное число, пропущенный пункт - каждая такая погрешность ведет к формированию неправильного коммерческого предложения. Следствием этого становятся затяжные согласования, недовольство заказчика и, в самом неблагоприятном сценарии, потеря контракта. Устранение подобных недочетов обходится дороже, чем их своевременное предотвращение.

Потерянная прибыль от замедленного ответа

В сфере B2B оперативность реакции на обращение нередко играет ключевую роль. Аналитические данные демонстрируют, что фирма, ответившая на запрос за час, получает в несколько раз больше перспектив для оформления сделки, чем та, что ответила лишь на следующий день. Пока ваши сотрудники вручную анализируют многостраничный PDF-файл, потенциальный покупатель уже обсуждает условия с тремя иными поставщиками, сумевшими автоматизировать обработку его заявки.

Основные последствия ручного ввода данных из заявок в CRM: значительные затраты рабочего времени менеджеров на обработку заявок, потери из-за ошибок в артикулах, количестве и ценах, приводящих к неверным заказам и дополнительным расходам.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Автоматизация процесса с помощью ИИ-агентов Платформы МБС.НСИ

Замедленная обработка обращений решается путем полной автоматизации рабочих процессов с использованием умных систем. Платформа МБС.НСИ, через свой модуль "Продажи", применяет комплекс ИИ-агентов, способных поэтапно обрабатывать поступающие документы, преобразуя неструктурированные данные в готовый черновик коммерческого предложения. Этот полный цикл занимает максимум 15 минут.

Опенспейс с белыми столами
1. Автоматизация получения и распределения

Начало работы системы происходит, когда ИИ-агент "Маршрутизатор входящих документов" принимает запрос из любого доступного канала - это может быть корпоративная электронная почта, мессенджер или загрузка на веб-портал. Затем агент проводит анализ содержимого и сопутствующих данных документа, устанавливает его вид и отправителя, после чего перенаправляет для дальнейшей обработки.

2. Умное извлечение информации

ИИ-агент "Экстрактор данных из заявок клиентов" выполняет наиболее сложную часть процесса. Он умеет взаимодействовать с разнообразными форматами:

  • Для структурированных документов (Excel, CSV): Система автоматически выявляет структуру таблиц, обнаруживает столбцы с названиями, артикулами, количеством и прочими характеристиками.
  • При работе с неструктурированными файлами (PDF, Word): Агент применяет методы текстового анализа, чтобы обнаружить таблицы или перечни, содержащие товарные позиции, и извлечь их.
  • Для сканов и изображений: С помощью технологии оптического распознавания символов (OCR) агент преобразует графическое представление в текст, а затем извлекает из него необходимую информацию.

В результате формируется упорядоченный перечень позиций, готовый к следующим этапам обработки.

3. Сопоставление с ассортиментом и подбор аналогов

Это критически важная стадия, на которой ИИ-агент "Сопоставитель номенклатур" демонстрирует свои возможности. Он берет список позиций, полученный из клиентского запроса, и сверяет его с вашим внутренним каталогом продукции.

Система использует многоступенчатый метод для достижения наивысшей точности:

  • Прямое соответствие: Система ищет по артикулу либо по полностью идентичному наименованию.
  • Векторный поиск: При неточных совпадениях, например, заявка "Болт М6 нерж." от клиента будет сопоставлена с позицией "Болт М6 нержавеющий DIN 933" из вашего каталога. Эта технология распознает значение, а не просто анализирует набор символов.
  • Анализ характеристик: ИИ-агент из наименования выделяет важные параметры (такие как размер, материал, стандарт). Затем он находит товар, обладающий аналогичными характеристиками.

В случае отсутствия точного совпадения, система сама предложит доступные аналоги, помечая их для менеджера. Для каждого совпадения она указывает уровень уверенности, поэтому сотрудник может оперативно проверить лишь неоднозначные позиции.

Практический кейс 1 - обработка запроса от постоянного заказчика

Задача

От крупного клиента приходит заявка в файле Excel, содержащая 150 позиций. Номенклатура в клиентском документе немного отличается от используемой в вашей учетной системе, там встречаются сокращения и внутренние шифры.

Как происходило ранее (вручную)

Ранее менеджер тратил от 2 до 4 часов, сопоставляя каждую строку вручную. Он открывал CRM, затем искал каждую позицию по наименованию или характеристикам, после чего копировал артикул и стоимость. При таком количестве данных вероятность допустить ошибку была весьма высока.

Как стало сейчас (с Платформой МБС.НСИ)
  1. Как только заявка попадает на электронную почту, система сразу же принимает ее в работу.
  2. ИИ-агент "Экстрактор данных" анализирует файл, извлекая 150 позиций. На это уходит всего 10 секунд.
  3. ИИ-агент "Сопоставитель номенклатур" соотносит список с каталогом за 2-3 минуты. Из 145 позиций система находит 95% или более точных совпадений, а 5 позиций с неоднозначностями подсвечивает для проверки.
  4. Система создает черновик сделки прямо в CRM. В него уже внесены все обнаруженные позиции, а также их действующие расценки и имеющийся объем.

Менеджер получает уведомление о готовности. Ему остается проверить пять спорных позиций, подтвердить их и отправить клиенту коммерческое предложение. Весь этот процесс занимает около 10 минут.

Обсудить ваши задачи и возможности автоматизации

Свяжитесь с нами через популярные мессенджеры

Кейс 2: Запрос от нового контрагента в формате PDF

Задача

Потенциальный подрядчик направляет на общий почтовый адрес отсканированный документ в формате PDF объемом в 10 страниц. Это техническая спецификация к проекту. Список необходимых материалов расположен на страницах 5-7 и представлен неструктурированной таблицей.

Как происходило ранее (вручную)

Такие обращения часто откладывались или вовсе оставались без внимания из-за сложности их обработки. Менеджеру пришлось бы вручную вводить десятки наименований, что грозило многочисленными ошибками. Подобная работа могла бы занять целый день.

Как стало сейчас (с Платформой МБС.НСИ)
  1. Система получает PDF-файл.
  2. ИИ-агент "Экстрактор данных" с помощью технологии оптического распознавания символов (OCR) преобразует весь документ в текстовый формат. Затем он анализирует структуру, находит таблицу с материалами на указанных страницах и извлекает 80 позиций.
  3. ИИ-агент "Сопоставитель номенклатур" сравнивает извлеченный текст с данными номенклатурного справочника.
  4. Менеджер получает готовую сделку, где все позиции уже распознаны и сопоставлены.

Благодаря оперативной и профессиональной реакции на такой сложный запрос, компания демонстрирует высокий уровень обслуживания и обретает нового постоянного партнера.

От сотрудника по вводу данных к специалисту по продажам

Внедрение Платформы МБС.НСИ не заменяет сотрудников, а трансформирует их функции. Освободившись от однообразной рутины по работе с документами, персонал может сосредоточиться на задачах, приносящих реальную пользу бизнесу.

Вместо того чтобы тратить часы на копирование данных, менеджер теперь уделяет время:

Переговорам с ключевыми клиентами

Обсуждение непростых условий, допродажи, построение прочных отношений.

Обработку нетиповых запросов

Решение сложных задач, требующих глубоких знаний продукта.

Анализ воронки продаж и поиск возможностей для роста

Работу над увеличением среднего чека и коэффициента конверсии.

Этот подход не только повышает продуктивность отдела продаж, но и значительно увеличивает удовлетворенность и мотивацию сотрудников, что снижает текучесть кадров.

Итоги

Продолжать обрабатывать входящие заявки вручную - значит сознательно замедлять бизнес-процессы, увеличивать расходы и терять клиентов. Пока ваши специалисты тратят часы на ручной ввод данных, конкуренты, использующие ИИ, уже заключают сделки. Платформа МБС.НСИ превращает обработку заявок из многочасового узкого места в 15-минутный автоматизированный процесс.

Мы интегрируем Платформу МБС.НСИ в вашу ИТ-экосистему. Система будет автоматически принимать, распознавать и сопоставлять все входящие обращения от клиентов и контрагентов, создавая готовые черновики коммерческих предложений в вашей CRM.

В результате, время вашего ответа на запросы увеличится в десятки раз, вы исключите дорогостоящие ошибки ручного ввода, а конверсия входящих обращений существенно возрастет. Менеджеры смогут сосредоточиться на продажах, вместо административных задач.

Свяжитесь с нами, чтобы обсудить специфику ваших процессов. Мы учтем особенности вашего бизнеса и предложим решение, которое действительно работает.

СТАТЬИ ПО ЭТОЙ ТЕМАТИКЕ

13
Января, 2026
Стандартизация НСИ с AI: единый стандарт кодирования номенклатуры для всей компании

Стандартизация НСИ с AI: единый стандарт кодирования номенклатуры для всей компании

ИИ-агенты "Нормализатор НСИ" и "Классификатор номенклатуры" создают единый стандарт кодирования для всей компании. Устранение дубликатов в справочниках позволяет перейти к централизованным закупкам, получать точную отчетность и снизить издержки.
статья
ИИ-РЕШЕНИЯ
24
Июня, 2026
Аудит НСИ с помощью ИИ: поиск и устранение дубликатов в номенклатуре

Автоматическая обработка запросов клиентов с ИИ: как обрабатывать 100+ заявок в день без увеличения штата

ИИ-агент "Экстрактор данных" и "Сопоставитель номенклатур" автоматизируют обработку 100+ заявок в день. Сократите время ответа с 4 часов до 15 минут и увеличьте конверсию на 35%, освободив менеджеров от ручного ввода данных.
статья
ИИ-РЕШЕНИЯ
22
Декабря,
2025
Умная диспетчеризация обращений/лидов при масштабировании: как обработать в разы больше запросов

Умная диспетчеризация обращений/лидов при масштабировании: как обработать в разы больше запросов

При росте бизнеса поток заявок захлестывает первую линию. ИИ-агент "Маршрутизатор входящих обращений" обрабатывает любые пиковые нагрузки без расширения штата, обеспечивая стабильную работу при масштабировании. Измерьте Scalability вашей системы поддержки.
статья
ИИ/ТЕНДЕРНЫЙ ОТДЕЛ
17
Ноября,
2025
Аккредитация поставщиков в Битрикс24

Аккредитация поставщиков в Битрикс24: автоматический скоринг контрагентов и ведение реестра надежных поставщиков

Автоматизируйте проверку и аккредитацию поставщиков в Битрикс24. Минимизируйте риски работы с недобросовестными контрагентами и создайте "чистый" реестр надежных партнеров с помощью интеграций и смарт-процессов.
статья
Битрикс
15
Октября,
2025
Искусственный интеллект в тендерах для фильтрации 1000 лотов за 5 минут

Искусственный интеллект в тендерах для фильтрации 1000 лотов за 5 минут

ИИ-агент "Тендерный Радар" избавляет от ручного поиска на тендерных площадках. Он фильтрует тысячи лотов за минуты, находит релевантные закупки и создает персональную ленту прямо в CRM, чтобы вы не упустили выгодный контракт.
статья
ИИ/ТЕНДЕРНЫЙ ОТДЕЛ
АЛМАТЫ Богенбай Батыра,
д. 86/47, Алматы
info@mbsgroup.kz

+7 727 312 3838

ГРАФИК РАБОТЫ Мы работаем
по будним дням
с 10:00 до 17:00
СОЦСЕТИ Vkontakte
YouTube
Telegram