Telegram-бот для автоматизации продаж и поддержки

Сократили время ответа клиентам с 2 часов до 30 секунд, повысили конверсию на 35% и снизили нагрузку на call-центр на 45%. Бот работает 24/7 и обрабатывает 2500+ заявок в месяц.

Отрасль
Сервис и ремонт техники
Формат
B2C
Сроки
6 недель
Стек
Python, aiogram, PostgreSQL, Redis

О клиенте

Сеть из 12 сервисных центров по ремонту бытовой техники и электроники в Москве и области. Ежемесячный поток: 2000+ обращений через телефон, мессенджеры и сайт. Средний чек ремонта: 4500 ₽.

Высококонкурентный рынок: клиент уходит к конкуренту, если не получает ответ в течение часа. Скорость первого контакта — ключевой фактор конверсии.

Средний бизнес, 50+ сотрудников, выручка 15+ млн ₽/мес

Задача и проблемы

  • Потеря до 30% входящих лидов из-за задержки обработки
  • Время первого ответа: 2+ часа в рабочее время, ночью — до 12 часов
  • Заявки в выходные и праздники оставались без обработки до понедельника
  • Разрозненные каналы коммуникации: нет единой базы обращений
  • Отслеживание статуса ремонта требовало звонка менеджеру
  • 60% звонков в call-центр — типовые вопросы о статусе и ценах

Почему стандартные решения не подошли

Готовые конструкторы ботов не поддерживали интеграцию с внутренней CRM клиента и сложную логику маршрутизации заявок по типу техники и геолокации сервисных центров.

Цели проекта

Сократить время первого ответа

с 2 часов до 1 минуты

Автоматизировать приём заявок

100% заявок через бота, 24/7

Снизить нагрузку на call-центр

минимум на 40%

Повысить конверсию заявок

за счёт мгновенного ответа

Интегрировать с CRM

двусторонняя синхронизация в реальном времени

Наше решение

Telegram-бот с многоуровневой обработкой заявок, интеллектуальной маршрутизацией и полной интеграцией с CRM. Работает 24/7, автоматически классифицирует технику, определяет ближайший сервисный центр и создаёт заявку без участия оператора.

Модуль приёма заявок

Пошаговая форма: тип техники, описание, фото, контакты. Валидация на каждом шаге.

Интеллектуальная маршрутизация

Автовыбор сервисного центра по типу техники, геолокации и текущей загрузке

CRM-коннектор

Двусторонняя синхронизация через REST API: заявки, статусы, история клиента

Система уведомлений

Автоматические сообщения: статус ремонта, готовность, напоминание о самовывозе

Админ-панель

Веб-интерфейс для операторов: очередь заявок, статистика, ручное управление

Архитектура

Микросервисы на Python с асинхронной обработкой. Основной бот на aiogram 3.x, отдельный сервис CRM-интеграции, Redis для кэша и очередей. Отказоустойчивость за счёт репликации.

Интеграции

REST API для CRM, webhook для статусов, Яндекс.Карты для геолокации. Все интеграции работают в реальном времени.

Безопасность

Шифрование персональных данных (152-ФЗ), rate limiting, аудит-лог действий. Защита от спама и DDoS.

Масштабируемость

Docker Swarm с горизонтальным масштабированием. Расчётная нагрузка: до 10 000 сообщений в минуту без деградации.

Как проходила разработка

1

Анализ и проектирование

Аудит бизнес-процессов, интервью с командой. Результат: user flow и архитектура системы. 1 неделя.

2

Прототипирование

Кликабельный прототип диалогов. Согласование всех сценариев с клиентом. 3 дня.

3

Разработка MVP

Базовый функционал: приём заявок, CRM-интеграция, уведомления. 2 недели.

4

Тестирование

Функциональные и нагрузочные тесты (1000 RPS). Устранение дефектов. 1 неделя.

5

Пилотный запуск

Запуск на 3 точках, мониторинг метрик, корректировки по обратной связи. 3 дня.

6

Масштабирование

Раскатка на 12 точек, обучение операторов, передача документации и поддержки. 1 неделя.

Технологии и стек

Backend

Python 3.11
aiogram 3.x
FastAPI
Pydantic

Базы данных

PostgreSQL 15
Redis 7
SQLAlchemy

Интеграции

Telegram Bot API
REST API CRM
Яндекс.Карты API

Инфраструктура

Docker
Docker Swarm
Nginx
Let's Encrypt

Мониторинг

Prometheus
Grafana
Sentry

Результаты

Измеримые результаты

30 секунд

Время первого ответа

было 2+ часа в рабочее время

+35%

Рост конверсии заявок

после внедрения бота

-45%

Снижение нагрузки на call-центр

типовые вопросы автоматизированы

24/7

Обработка заявок

без потери ночных и выходных обращений

+22 пункта

Рост NPS

по результатам опроса через 3 месяца

Качественные улучшения

  • Единая история обращений каждого клиента в CRM
  • Клиенты видят статус ремонта без звонков
  • Операторы работают с приоритетными задачами, не с рутиной
  • Аналитика по типам обращений и проблем
  • Техническая база для масштабирования на новые каналы

Ценность для бизнеса

Срок окупаемости: 2.5 месяца. Ежемесячная экономия: ~180 000 ₽ на ФОТ операторов. Дополнительная выручка от роста конверсии: ~250 000 ₽/мес.

Текущее использование

Бот — основной канал коммуникации: 2500+ заявок в месяц. 78% клиентов выбирают бота вместо звонка.

Возможности масштабирования

Запланировано: интеграция с WhatsApp и VK, AI-классификатор для определения типа поломки по фото.

Сложности и выводы

Сложная логика маршрутизации

Проблема

Сервисные центры специализируются на разных типах техники. Клиент часто не знает точную категорию поломки.

Решение

Двухуровневая система: визуальное меню с иконками для выбора категории, затем матрица маршрутизации с учётом загрузки центров.

Вывод

Визуальный интерфейс повышает конверсию: +25% на этапе выбора категории. Мы применяем этот подход во всех проектах с многошаговым вводом.

Миграция исторических данных

Проблема

50 000+ записей в старой CRM с разным качеством данных. Часть клиентов без контактов Telegram.

Решение

Нормализация данных + механизм привязки Telegram-аккаунта при первом обращении через бота.

Вывод

Миграция данных — критический этап. Теперь мы закладываем 15-20% времени проекта на работу с legacy-данными.

Готовы получить такой же результат?

Опишите вашу задачу — мы предложим решение, сроки и стоимость внедрения.