// что это было
Менеджеры тратили много времени на разбор входящих сообщений: «это горячий клиент или спам?», «какой бюджет?», «какая срочность?». Я добавил AI-слой, который классифицирует каждое сообщение по 8 параметрам и выдаёт менеджеру карточку с готовым brief'ом, чтобы он сразу видел приоритет.
// ограничения
- Должно работать в real-time — менеджер видит карточку одновременно с сообщением.
- Должно быть устойчиво к плохо написанным сообщениям (опечатки, ломаная пунктуация, голосовые расшифровки).
- Не должно отсеивать «странные» лиды автоматически — только подсвечивать, решение всегда за человеком.
// решения
- Модель: Claude Haiku 4.5 с XML output для надёжного парсинга в БД.
- Промпт настроен на conservative classification — лучше пометить «нужно уточнить», чем уверенно ошибиться.
- Lead score — числовой, 0–100, рассчитывается по 8 параметрам с явными весами, видимыми в карточке.
- Метрика качества — еженедельная сверка AI-классификации с реальным результатом сделки.
// что получилось
Среднее время реакции на горячий лид сократилось с ~30 минут до ~5 минут — менеджеры видят приоритет сразу. Конверсия в первый контакт выросла на ~15%. AI-классификация совпадает с реальным итогом сделки в ~83% случаев (базовая интуиция менеджера была около 70%).