Автор: Александр Голованов
Клиент работает в сфере коммерческой недвижимости, где скорость обработки запросов и точность подбора объектов напрямую влияют на конверсию. Рынок особенно нуждается в автоматизации, поскольку объекты быстро меняются, объявления дублируются, а клиенты ожидают мгновенного ответа. При отсутствии единой базы и отсутствии детальных данных от внешних площадок менеджеры тратят много времени на ручные уточнения, что снижает качество сервиса.
Застройщик занимается сдачей и продажей коммерческих помещений разного формата: офисы, склады, помещения свободного назначения. Компания получает лиды из двух ключевых каналов: Telegram-бот и объявления на Авито. При этом у застройщика отсутствовала централизованная база объектов, а процесс подбора вариантов полностью зависел от работы менеджеров.
Проблема заказчика
Компания столкнулась с двумя препятствиями:
• отсутствие единой базы объектов, удобной для поиска и фильтрации
• невозможность автоматизировать подбор помещений, поскольку Авито по API не предоставляет описания объявлений
Бот видел только заголовок и не понимал, какой объект имел в виду клиент. Из-за этого ИИ-логика не могла работать корректно, а вся автоматизация превращалась в простой сбор заявок.
Предложенная автоматизация
Мы предложили гибридное решение: связка Salebot и Nodul с единым «мозгом» в виде ИИ-Агента, обученного работать с обновляемой Google-таблицей объектов. Telegram и Авито стали входящими каналами, а вся обработка данных вынесена в автоматизированный сценарий.
В рамках первого этапа были выполнены ключевые действия:
- создана база объектов в Google Sheets с параметрами: площадь, этаж, цена, фото
- обучен ИИ-Агент, способный анализировать запросы клиентов и находить релевантные варианты
- подключены каналы Telegram-бот и интеграция с Авито
- реализованы клиентские и административные сценарии для актуализации данных
Решение проблемы
Чтобы бот мог полноценно консультировать клиентов Авито, мы создали дополнительный интеллектуальный контур в Nodul, который достаёт недостающую информацию в реальном времени.
Как работает механизм:
- Чат-бот фиксирует отклик с Авито и отправляет в Nodul вебхук с ссылкой и ID клиента.
- Nodul преобразует короткую редирект-ссылку в чистую форму, доступную для парсинга.
- Узел Headless Browser открывает страницу объявления и считывает весь HTML-контент, как реальный пользователь.
- Полученные данные передаются в GPT-4 для интеллектуального анализа: модель извлекает площадь, состояние, преимущества объекта и формирует связное описание.
- Затем текст проходит финальную очистку, чтобы убрать лишние пробелы, спецсимволы и сделать ответ максимально ясным.
- Готовое описание уходит обратно в Salebot, и ИИ-Агент может завершить консультацию корректным подбором.
Помимо этого, в проекте реализованы:
• клиентский сценарий для Telegram
• клиентский сценарий для Авито
• интеграция с Google Sheets
• административный сценарий обновления базы
Такой подход позволил выстроить единый процесс даже в условиях, когда Авито не предоставляет достаточных данных по API.
Вывод
В результате компания получила масштабируемую систему, которая работает круглосуточно и полностью закрывает подбор объектов без участия менеджеров.
Основные улучшения:
• полная автоматизация обработки лидов из Telegram и Авито
• интеллектуальный подбор, основанный на реальном контенте объявления, а не на заголовках
• точные консультации благодаря связке Headless Browser и GPT-аналитики
• значительная экономия времени: менеджеры работают только с квалифицированными клиентами
• единая живая база объектов в Google Sheets
Мы построили рабочий процесс с нуля и создали ИИ-бота, который корректно отвечает даже при неполных данных, что существенно повысило качество консультаций и скорость обработки запросов.