Автоматизована система кваліфікації лідів та інтеграції з CRM на основі ШІ для проєкту інвестування в нерухомість.

Контекст

Бізнес: Nova Center — проєкт інвестування в нерухомість для приватних інвесторів.

Масштаб (приблизно): ~80 заявок на тиждень з лендінгу, які обробляв один адміністратор.

До: заявки з форми Wix вручну копіювали в таблицю й пересилали менеджерам у месенджерах; кваліфікації й роботи в CRM не було.

Мета: обробляти кожен лід миттєво, показувати менеджерам гарячі ліди й тримати всі дані в одному місці.

Проблема

— Ручна обробка лідів займала значний час

— Ліди могли губитися або оброблятися занадто повільно

— Не існувало системи кваліфікації лідів

— Менеджери витрачали час на неякісні ліди

— Дані були розкидані по кількох інструментах

Рішення

Я побудувала автоматизовану систему на основі ШІ, використовуючи n8n, AI-моделі та CRM-інтеграції.

Система: — автоматично захоплює ліди — аналізує намір ліда за допомогою ШІ — класифікує ліди як гарячі / теплі / холодні — надсилає сповіщення в Telegram — зберігає дані в Google Sheets та Zoho CRM — розподіляє контакти по сегментованих списках Klaviyo — оцінює кожен лід за сигналами, такими як заявлений бюджет, терміновість та намір повідомлення, об'єднуючи їх у кваліфікаційний бал

Процес

1. Аналіз — відстежила, як лід йде від форми до менеджера і де втрачається час (ручне копіювання, жодних пріоритетів)
2. Проєктування — визначила критерії hot / warm / cold (бюджет, терміновість, намір) і куди йде кожен тип ліда
3. Побудова — воркфлоу в n8n: форма → AI-кваліфікація → CRM, Google Sheets, Telegram і Klaviyo
4. Тестування — тестові ліди й порівняння рішень AI з ручною перевіркою тих самих лідів
5. Запуск — підключила живу форму лендінгу й додала повторні спроби / обробку помилок, щоб жоден лід не загубився
6. Оптимізація — уточнила промпт кваліфікації й сигнали скорингу за результатами тестів