GrowthLab — це агентство перформанс-маркетингу для e-commerce, яке пропонує керування рекламою (Google/Facebook Ads), аналітику та оптимізацію конверсії власникам інтернет-магазинів з доходом $50K–500K/місяць, за пакетами $1,500–$5,000/місяць.
Ліди надходили через чат-віджет на сайті без структурованого процесу кваліфікації: кожну розмову доводилося читати й оцінювати вручну, перш ніж менеджер з продажів розумів, чи варто передзвонювати, і не було способу перевірити, чи справді бот кваліфікації ставить правильні запитання та добре опрацьовує заперечення.
— Не було автоматизованого способу кваліфікувати лід прямо в чаті — кожну розмову потрібно було переглядати вручну, перш ніж менеджер міг її пріоритезувати
— Не було видимості того, наскільки добре працює бот кваліфікації: пропущені запитання, неправильно опрацьовані заперечення та неповні дані залишалися непоміченими
— Не було зв'язку між розмовою в чаті та її записом у CRM, через що неможливо було перевірити якість кваліфікації ліда постфактум
— Не було звітності на рівні пайплайну — керівництво не мало регулярного огляду стану воронки, вузьких місць чи ефективності менеджерів
— Рання версія агента кваліфікації мала реальний, виявлений наживо баг: почувши бюджет нижче мінімального, вона повністю пропускала решту запитань BANT і одразу переходила до повідомлення про дискваліфікацію, залишаючи запис у CRM неповним
Я побудувала систему з 3 воркфлоу на n8n, яка охоплює весь життєвий цикл ліда від початку до кінця:
— Чат-бот кваліфікації — AI-агент на базі Claude за чат-тригером на сайті проходить чіткий 6-кроковий сценарій BANT (Бюджет → Повноваження → Потреба → Терміни → Телефон → Закриття), зберігає пам'ять розмови в Postgres і створює/оновлює лід у Zoho CRM через виклик інструменту
— Аналіз якості діалогів — заплановане воркфлоу відтворює розмову кожного нового ліда (пов'язану за session ID) через другого AI-агента, який оцінює власну ефективність бота кваліфікації — помилки агента, реальну проблему клієнта та що спрацювало — і записує це в Google Sheets, після чого позначає лід як оброблений у CRM
— Звітність для CEO — щотижневе воркфлоу поєднує live-метрики пайплайну CRM (ліди за стадією, за власником) з аналізом якості діалогів, і третій AI-агент готує структуроване резюме — вузькі місця, сигнали щодо менеджерів, конкретні рекомендації — яке надсилається прямо в Telegram-канал
Session ID — це нитка, яка все пов'язує: він фіксується на початку чату, зберігається в записі ліда в CRM і повторно використовується воркфлоу аналізу, щоб дістати саме потрібну розмову з пам'яті.