Найдёт ли он нам новых клиентов в интернете?

Нет, и обещать это я не стану. Ранжируется то, что есть в вашей базе или в подключённом источнике данных. Сбор новой базы — отдельная задача с отдельной ценой и отдельными юридическими вопросами, и смешивать её с подбором нечестно по отношению к заказчику.

Почему не хватает обычного фильтра по ОКВЭД?

Потому что один продукт подходит нескольким видам деятельности, а один код объединяет очень разные компании. Смысловой слой собирает кандидатов шире точного фильтра, но финальная выдача всё равно проходит строгие фильтры и дедупликацию — иначе получается длинный список вместо короткого целевого.

Можно подключить нашу CRM?

Да, через API. Подбор встраивается поверх вашей базы, а результат уходит в CRM, а не в очередной изолированный кабинет. Отдельная система, куда менеджеру надо специально заходить, живёт примерно месяц.

Будет ли он вести переписку с клиентом сам?

Не рекомендую и сам такие сценарии не продаю. Готовить черновик — да; отправлять от вашего имени без просмотра — нет. Цена одного неудачного письма в B2B выше, чем экономия времени на сотне удачных.

Как оценить, что это окупилось?

Считать не «процент автоматизации», а долю встреч и сделок из подобранных списков против прежнего способа отбора, и время подготовки к звонку до и после. Оба числа фиксируются до пилота, иначе о результате будут спорить ощущениями.

А если базы компаний у нас нет?

Тогда сначала источник данных, а потом всё остальное. Подбор — это ранжирование существующих записей, и ранжировать пустоту нельзя. Источником может быть открытый реестр юридических лиц, купленная выгрузка или ваша собственная накопленная база; у каждого варианта своя цена, своя полнота и свои ограничения на использование контактов. Разговор об агенте до того, как этот вопрос решён, — разговор ни о чём, и я обычно предлагаю начать со второго сценария: подготовки контекста по сделкам, которые у вас уже есть.

помощник отдела продаж

ИИ-агент для продаж: не «умный чат», а подбор и подготовка сделок

Продажам не нужен собеседник. Им нужен список тех, кому есть что предложить, и собранный контекст по сделке к моменту звонка.

Здесь есть что показать, поэтому начну с конкретного. В партнёрской платформе я встроил подбор компаний: пользователь описывает идеального клиента обычными словами, выбирает регион, размер бизнеса и объём выдачи, а система сопоставляет запрос с каталогом ОКВЭД и ранжирует действующие организации из базы примерно на 200 000 записей. До списания бюджета показывается логика подбора и пример выдачи; в готовом списке есть контакты, процент релевантности и защита от дублей по ИНН в пределах оффера.

Деталь, которая отличает рабочий инструмент от генератора правдоподобия: модель ничего не придумывает. Она формирует критерии и ранжирует строки, уже существующие в базе. Название, ИНН и контакты приходят из источника данных, а не из ответа модели. Список выдуманных компаний с красивыми телефонами менеджер обнаружит на третьем звонке, и после этого инструментом больше не пользуются.

Второй пласт задач — подготовка сделки. Перед звонком нужен не пересказ карточки, а сжатый контекст: что обсуждали в прошлый раз, что обещали, что с тех пор изменилось в данных, какой следующий шаг напрашивается. Это ровно та работа, которая получается хорошо: собрать разрозненное из нескольких систем и предложить черновик, который человек правит за минуту вместо пятнадцати.

Чего делать не советую: отдавать переписку с клиентом без человека и позволять обещать условия. Скидка, срок и обязательство — зона ответственности человека, и не из осторожности, а потому что отвечать за них перед клиентом будет человек.

Что здесь идёт не так

Фраза «компании, которым нужен наш сервис» не превращается в один точный ОКВЭД.
Широкий фильтр даёт тысячи формально подходящих и бесполезных компаний.
Одна организация попадает нескольким менеджерам и получает два одинаковых предложения.
Перед каждым звонком контекст собирают вручную из CRM, почты и таблицы.
Данных по сделке много, а следующего шага в карточке нет.
Тот, кому разрешили обещать условия, однажды пообещает то, чего у вас нет.

Что здесь автоматизируется и по каким данным

Задача	Что делает система	Откуда берутся данные
Подобрать целевые компании	Переводит портрет клиента в критерии и ранжирует базу	Ваша база организаций и справочник видов деятельности
Не звонить дважды	Проверяет ИНН по всему офферу до добавления в список	Записи о контактах внутри платформы
Объяснить, почему компания подходит	Показывает релевантность и признаки, на которых она основана	Поля карточки организации
Подготовить контекст к звонку	Собирает историю и предлагает следующий шаг	CRM, переписка, документы по сделке
Черновик письма или предложения	Готовит вариант, который правит человек	Данные сделки и ваши шаблоны
Условия и скидки	Не делает ничего	Решение и ответственность остаются у человека

Что входит

анкета целевого клиента на языке бизнеса, а не классификаторов
смысловое сопоставление запроса с отраслями и признаками
строгие фильтры по региону, размеру и статусу компании
предпросмотр логики и примера выдачи до расхода бюджета
скоринг релевантности с объяснением по каждой компании
дедупликация по ИНН между менеджерами и каналами
сводка по сделке и предложение следующего шага
выгрузка результата в вашу CRM через API

Для кого

B2B-командам, у которых уже есть база компаний или CRM, а менеджеры всё ещё отбирают целевых клиентов и собирают контекст руками.

Услуга: AI-интеграции и агенты Механика процесса: AI-подбор клиентов и партнёров

Частые вопросы

Найдёт ли он нам новых клиентов в интернете?: Нет, и обещать это я не стану. Ранжируется то, что есть в вашей базе или в подключённом источнике данных. Сбор новой базы — отдельная задача с отдельной ценой и отдельными юридическими вопросами, и смешивать её с подбором нечестно по отношению к заказчику.
Почему не хватает обычного фильтра по ОКВЭД?: Потому что один продукт подходит нескольким видам деятельности, а один код объединяет очень разные компании. Смысловой слой собирает кандидатов шире точного фильтра, но финальная выдача всё равно проходит строгие фильтры и дедупликацию — иначе получается длинный список вместо короткого целевого.
Можно подключить нашу CRM?: Да, через API. Подбор встраивается поверх вашей базы, а результат уходит в CRM, а не в очередной изолированный кабинет. Отдельная система, куда менеджеру надо специально заходить, живёт примерно месяц.
Будет ли он вести переписку с клиентом сам?: Не рекомендую и сам такие сценарии не продаю. Готовить черновик — да; отправлять от вашего имени без просмотра — нет. Цена одного неудачного письма в B2B выше, чем экономия времени на сотне удачных.
Как оценить, что это окупилось?: Считать не «процент автоматизации», а долю встреч и сделок из подобранных списков против прежнего способа отбора, и время подготовки к звонку до и после. Оба числа фиксируются до пилота, иначе о результате будут спорить ощущениями.
А если базы компаний у нас нет?: Тогда сначала источник данных, а потом всё остальное. Подбор — это ранжирование существующих записей, и ранжировать пустоту нельзя. Источником может быть открытый реестр юридических лиц, купленная выгрузка или ваша собственная накопленная база; у каждого варианта своя цена, своя полнота и свои ограничения на использование контактов. Разговор об агенте до того, как этот вопрос решён, — разговор ни о чём, и я обычно предлагаю начать со второго сценария: подготовки контекста по сделкам, которые у вас уже есть.

Есть процесс, который просится под агента?

Опишите его — скажу, где агент окупится, где хватит обычной автоматизации, а где модель только добавит риск.

Обсудить проект

Смежное по ИИ-агентам

ИИ-ассистент для бизнесаОбщая модель в окне чата отвечает про сферическую компанию. Ассистент полезен ровно настолько, насколько видит контекст того, кто задал вопрос.Внедрение ИИ в бизнесИИ внедряют не в компанию, а в конкретный поток работы. Если поток не назван и не посчитан, внедрять нечего — есть только бюджет и презентация.ИИ-агент для поддержкиПоддержка ломается не на сложных обращениях, а на потоке одинаковых. Агент разумно забирает именно этот поток — и обязан вовремя признать, что дальше не его дело.

Все страницы про ИИ-агентов

Разбор по теме

Все разборы