Концепт продукта · v0.2

AI‑CRM для мебели

Ниша‑клин: продажа мебели (B2C, входящий поток). Design‑партнёр — фабрика Artis21.

v0.2 — концепт + работающий прототип (см. слайд «Что уже построено»).

1 · Проблема

CRM умирают от трения ввода данных

Менеджеры не заносят сделки, общение утекает в личные мессенджеры — CRM становится «кладбищем неполных данных».
Скорость ответа: задержка на 5 минут → ×10 риск потери лида; ночь и выходные теряются полностью.
Дорогой лид, длинный цикл: CPL ~$120, чек кухни 150–600к ₽, цикл 21–60 дней + 8–14 недель производства.

2 · Видение

Инверсия пользователя

Линейный менеджер заменяется AI‑агентом. Главный пользователь — владелец / РОП, который ставит цели и смотрит на результат.

System of Record → System of Action → System of Intent

3 · Роли

Кто что делает в системе

Роль	Что делает
Владелец / РОП главный пользователь	Ставит цели и ограничения, смотрит дашборд, разбирает очередь эскалаций, утверждает правила
AI‑агент главный «оператор»	Отвечает, квалифицирует, записывает на замер, считает типовую смету, шлёт статусы, допродаёт
Человек‑закрывающий	Замер, сложный дизайн, дорогой close, рекламации — получает готовый контекст от агента
Клиент	Общается через привычный канал: сайт, телефон, Telegram, MAX, маркетплейс

4 · Сценарий

Agent‑loop входящего

1Входящая заявка → ответ за <30 сек, 24/7 → квалификация (тип · бюджет · габариты · стиль · сроки · город)

2Рекомендация из каталога (RAG по коллекциям и ценам)

3Развилка: типовое/дешёвое → ведёт до заказа · кухня/кастом/дорогое → бронь замера или визита в салон

4Сопровождение: статусы производства, защита от отмены, запись на доставку → допродажа и реактивация

На любом шаге при низкой уверенности / триггере → эскалация человеку. Агент уверенно ведёт 80–90% удалённого потока.

5 · Архитектура

Три плоскости

1 · Cockpit владельца

Цели/Intent · guardrails · дашборд (lead→замер→заказ) · очередь эскалаций · разбор звонков · эвалы

2 · Agent Runtime

Planner→executor · память · RAG (каталог, цены, скрипты, возражения) · инструменты (ответ, звонок, замер, смета, счёт, сделка) · guardrails · eval/simulation

3 · Каналы

Телефон (SIP) · Telegram · MAX · веб‑чат · маркетплейсы · email — единый контекст по клиенту

6 · Данные

Interaction‑first, а не жёсткие формы

Сырой поток взаимодействий (транскрипты, переписка, события), из которого агент выводит структуру по запросу:

Client

живой профиль: контакты, предпочтения, история

Conversation

поток по всем каналам в едином контексте

Deal

выводимый этап воронки lead→…→доставка

Intent / Policy / Event

цели владельца + источник истины дашборда

7 · Агентный стек

Из чего собран агент

LLM — гибрид: данные/152‑ФЗ → GigaChat / YandexGPT / self‑hosted; способности → лучшая модель. Маршрут по чувствительности.
Голос: SaluteSpeech / SpeechKit, цель <500 мс, barge‑in (фаза 2; MVP — текст).
Anti‑hallucination: цена/срок/наличие — только из источника истины (каталог/1С) через RAG; неуверенность → эскалация.
Guardrails + eval/simulation: запрещённые обещания, ценовые рамки; прогон агента на синт‑лидах до «боя».

8 · Автономность

Гибрид с порогом уверенности

Действует сам

Высокая уверенность → квалификация, прогрев, типовые возражения, бронь замера, статусы, допродажа.

Эскалация человеку

Чек выше порога, кастом‑дизайн, юр./рекламации, агрессия, скидка сверх полномочий.

9 · Генеративный движок

Онбординг = ядро платформы

Загрузить оффер, прайс, скрипты, записи звонков → движок генерит playbook, конфиг агента, схему данных, draft guardrails.

Убивает

боль «внедрение = 60–70% стоимости и месяцы»

Moat

данные звонков → лучше скрипты → лучше движок

Масштаб

клин → платформа на всю отрасль

11 · MVP для Artis21

Что делаем и что нет

Делаем (за недели)

Omnichannel inbound‑агент (текст): веб + TG + MAX
Рекомендации из реального каталога
Запись на замер / визит + напоминания
Передача горячих лидов + сделка в CRM
Cockpit‑lite: дашборд + правила

НЕ делаем на MVP

Автономный расчёт кастом‑кухни
Автономный close дорогого кастома
Дилерский B2B‑портал
Автоматизация рекламаций

Бо́льшая часть «Делаем» уже реализована в прототипе — см. следующий слайд.

12 · Что уже построено

Прототип обогнал исходный MVP-скоуп

Express + SQLite, мультипровайдер LLM, демо-cockpit на 8 ролей. ✓ работает · ◑ демо/мок · ✗ пока нет.

✓ Работает

Живой LLM-агент: GigaChat / Claude / proxy, structured output
Каналы: веб-чат + реальный Telegram-бот
Квалификация, карточка из диалога, 6-стадийная воронка
Каталог-grounding + сводка 1С (anti-hallucination)
Замер+эскалация (очереди), КП/счёт/смета/оплата
CRM на 8 ролей, аналитика, AI-CFO (what-if/рекомендации)
Дедуп по телефону + обогащение из 1С, drip-кампании
Деплой на прод (GigaChat, 152-ФЗ), SQLite-персистентность

◑ Мок / ✗ нет

◑ 1С — снимок-фид (адаптер готов к живой базе)
◑ Статусы заказа и шаги drip — пока вручную
◑ Голос — демо (SaluteSpeech / Web Speech)
◑ Каналы MAX / звонок / маркетплейс — пока метки
✗ Реальная телефония / email / WhatsApp
✗ RBAC / авторизация / мультикомпания

Подробное сравнение с Bitrix24 и amoCRM — на странице Анализ CRM (§ «наша система vs классика»).

13 · Метрики пилота (6–8 недель)

Как меряем успех

Метрика	Базлайн	Цель
Время ответа на входящую	часы	<1 мин, 24/7
Доля отвеченных лидов (ночь/выходные)	теряются	~100%
Конверсия лид→замер/визит	— (валидировать)	+20–40%
Стоимость обработки лида	ФОТ менеджеров	−50–60%
Утечка лидов между каналами	высокая	→0

14 · Дорожная карта

Клин → платформа

Phase 1 · мес 1–3

MVP inbound‑агент + cockpit‑lite на Artis21; кейс с метриками

Phase 2 · мес 3–6

голос, типовой close, статусы из 1С, генеративный онбординг 2–3 клиентов

Phase 3 · мес 6–12+

движок на всю мебель (~1820 фабрик) → home‑improvement; outcome‑pricing

Дальше: экономика Демо