🧠 Горячие лиды в Telegram для логистической компании

Что имеем
- Постоянные траты на лиды в Яндекс и Авито
- Нет стабильного потока без бюджета
- Гипотезы работают слабо или нестабильно
- Нужно минимум 15–20 целевых заявок в день
- Цель: вырасти за счёт увеличения объёма лидов

Что сделали - внедрили ИИ-парсер в Telegram:

- Настроили мониторинг ключевых слов (транспорт, фура, перевозка, прицеп и т.п.)
- Бот в реальном времени передаёт заявки из чатов менеджерам
- Менеджеры первыми реагируют и попадают на срочных клиентов
- Всё автоматизировано, бизнесу не нужно постоянно вкладываться в рекламу

✅ Результаты

- До 30 горячих лидов в день с Telegram
- Выручка выросла на 10% за первый месяц
- Парсер окупился за 2 недели
- Все права и инструкции переданы — можно масштабировать самостоятельно

Хотите ии лидогенератор тг под свою сферу, пишите в лс @geodza0

Ремонт квартир — это крайне конкурентная ниша, где подрядчики буквально борются за каждого клиента.

В Telegram-чатах на каждую заявку откликаются десятки мастеров, и даже если у вас хороший Instagram и адекватный прайс — это не даёт гарантии, что клиент выберет именно вас.

Задача стояла — стабильно получать горячие заявки без регулярных вливаний в рекламу. Мы разработали ИИ-парсера, который отслеживает Telegram-группы по ремонту и в реальном времени фиксирует сообщения с запросами клиентов. Ключевые слова вроде "ремонт", "отделка", "плитка", "мастер", "срочно" помогают ИИ точно определять нужные заявки.

Сразу после фиксации запроса, ИИ-агент предлагает подрядчику 2–4 персонализированных шаблона ответа — под сроки, бюджет и тип ремонта. Менеджеры клиента отправляют предложения первым, попадают к клиенту до конкурентов и получают максимум откликов.

Результат: уже в первый месяц от 10 до 20 целевых заявок в день только по Краснодару. Парсер остаётся у клиента навсегда: можно расширять список групп и ключевых слов, запускать по другим городам, создавать новые ниши.

Авито, Яндекс — всё это работает, но конкуренция в Telegram гораздо ниже.

Реклама работает, когда вы выходите за рамки привычных инструментов. Пишите в ЛС @Geodza0 — настрою лидогенерацию под вашу сферу.

#Роботы #Кейс #Ремонт квартир

Банкротство физлиц — услуга сложная и деликатная. Люди не кликают по баннерам, они ищут совет “у своих” — в Telegram-группах по кредитам, долгам, судам.

Мы внедрили ИИ-парсер, который следит за сотнями обсуждений и распознаёт живые сигналы:

“кредит на мне, платить не могу, что делать?”
“банкротился кто-нибудь, реально списали?”
“предложили новый кредит, но долгов много”
“как реструктурировать, если МФО давят?”
“возможно ли списание долгов через суд?”

Что делает ии-парсер:

Передаёт найденные запросы юристу моментально

Генерирует мягкий и адаптированный ответ, чтобы вступить в диалог, а не “впарить”

💡 Такой подход позволяет:

зайти в разговор первым, без давления

предложить решение в момент боли, а не после

избежать конкуренции за рекламу — Telegram ещё не перегрет

Итог — стабильный поток заявок без вложений в трафик и без перегорания бюджета

Пишите в лс если хотите лидген для своей сферы @Geodza0

#Роботы #БФЛ #Юрбизнес

Медиа-команды тратят часы, мониторя Telegram вручную. В потоке — мусор, повторы, личные посты. А пока дойдут до важного — реакционное окно упущено.

Мы внедрили ИИ-систему, которая:

1. Сканирует Telegram-каналы 24/7

2. Распознаёт посты с потенциалом повода (не просто упоминания, а важные сигналы)

3. Классифицирует и отправляет в редакционный канал только нужное

Примеры фраз, которые система ловит:

“Очередь скорых в московскую больницу”
“Полиция оцепила здание администрации”
“Крушение автобуса на трассе М4”
“Арестован чиновник в Краснодаре”
“Пробки после ДТП на мосту в Казани”

Система распознаёт не просто ключевые слова, а контекст — разницу между “пожарная машина проехала” и “сгорел дом с детьми”.

Архитектура включает:

- LLM-фильтр по поведенческим шаблонам инфоповодов

- Кластеризацию новостей (если об одном и том же пишут 3+ канала)

- Поддержку кастомных критериев — от фамилий до отраслей

Результат — вовремя найденные темы и меньше ручной работы. Никаких “просто ссылок” — только поводы, которые можно брать в работу.

Пишите в лс, если хотите в свой проект ии-поддержку @Geodza0

Юристы проекта “Без долгов” каждый день получали десятки сообщений:

“могу ли списать долг, если брала в МФО?”
“на меня подали в суд, что делать?”
“какие документы нужны для банкротства?”
“если есть алименты — можно банкротиться?”
“сроки списания долгов какие?”

На старте — отвечали вручную, в разнобой. Кто-то быстро, кто-то забывал. Потеря отклика = потеря клиента.

Мы внедрили ИИ-ассистента, который:

1. Анализирует входящий запрос: эмоции, тема, тип проблемы

2. Даёт точный и вежливый ответ — без лишнего давления

3. Передаёт диалог юристу, если запрос тёплый (например: “готов пройти банкротство — что нужно”)

ИИ обучен на сотнях типовых диалогов и знает:

- как успокоить ("не волнуйтесь, такое бывает — решаемо")

- как мотивировать ("если начать сейчас, можно остановить суд")

- как мягко перевести в сделку ("давайте разберём ситуацию — напишите ИНН")

Бонус: юрист может в любой момент вмешаться вручную — бот передаёт всё в CRM.

Итог:

- Снижение потерь на этапе “написали, но не дождались ответа”
- Стандартизация тона — каждый клиент получает внимание и вежливый подход
- Меньше рутинной работы — больше целевых диалогов

Пишите в лс, если хотите в свой проект ии-поддержку @Geodza0

Ну и конечно. Вы можете обратиться ко мне, чтобы внедрить ии технологии в свой бизнес, но многому можете и научиться. Базовый курс по ИИ-Агентам и сообщество для продвинутых иишников. всё в одном месте, вход 5к

Пишите мне в лс если хотите вступить в сообщество и научиться делать такие же решения. @Geodza0

Наш сайт - https://business-n8n.ru/

Telegram-бот для обработки выгрузок из самописной CRM

Что имели:

— Ручная обработка Excel-выгрузок из самописной CRM
— Постоянные затраты времени на копирование и форматирование
— Высокие риски ошибок при агрегации данных
— Зависимость от сотрудников и отсутствие масштабируемости

Цель: ускорить процесс формирования отчётов и снять нагрузку с персонала

Что сделали:

Разработали Telegram-бота с AI-агентом для автоматической обработки файлов

— Бот принимает Excel-файлы напрямую в чат
— Определяет структуру данных и извлекает ключевую информацию: наименование товара, количество, сумма
— Формирует отчёт в структурированном табличном виде
— Отправляет готовый файл пользователю и сохраняет историю обработок


Результаты:

— Обработка отчёта ускорена более чем в 10 раз
— Точность извлечения данных — 99,9%
— Уровень удовлетворённости пользователей — 4,7 из 5
— Решение остаётся у клиента и может масштабироваться на другие отделы

#AI #Автоматизация #Кейс #Бизнес

За AI-автоматизацией к @Geodza0

Голосовой ИИ-Менеджер 🔥

Копируйте номер прям с запятыми, трестируйте. Такого голосового AI-менеджера можно подключить в ваш бизнес) пусть продает 🤙


Звонок — 8 (925) 301-62-21,1415

Или пишите мне @geodza0

AI‑калькулятор сделок в Telegram

Громоздкие Excel‑таблицы превратились в  бота, который считает выгоду за две минуты

Брокерская команда, работающая с высоколиквидным активом. Их прибыль целиком зависит от того, как быстро и безошибочно они сравнивают предложения разных контрагентов.

В чем была проблема?

- Долгие расчёты. Ручное заполнение десятков ячеек занимало в среднем пол‑часа; за это время рынок успевал «уплыть».
- Высокий риск ошибок. Комиссии, дисконты, валютные курсы — одна опечатка могла стоить сотен тысяч рублей.
- Отсутствие прозрачного сравнения. Чтобы понять, какое из пяти‑шести предложений выгоднее, требовалось ещё 10–15 минут ручной сводки.

Цель: «Получить инструмент, который за несколько минут считает рентабельность и сразу показывает лучшую сделку — прямо в телефоне».

Что сделали?

1. Перенесли бизнес‑логику из Excel в Python‑ядро. Учли четыре типа сделок, шесть разновидностей комиссий, три пункта назначения и курсовые разницы.
2. Запустили Telegram‑бота на Telethon. Команды /новая_сделка, /добавить_контрагента, /сводка закрывают весь сценарий пользователя.
3. Подтянули внешние данные. Бот автоматически берёт рыночные котировки и курсы валют; при необходимости позволяет вводить значения вручную.
4. Сделали мгновенное сравнение. После ввода параметров появляется компактная сводка: предложения ранжированы по итоговой прибыльности, а самое выгодное подсвечено.
5. Организовали автоотчётность. Каждая рассчитанная сделка дублируется в отдельный чат‑архив — прозрачность для руководства и аудитора.

Итоги спустя две недели

- Скорость. Расчёт сделки сократился примерно с 27 до 2 минут — быстрее на 92 %.
- Надёжность. Ошибки из‑за человеческого фактора упали с 6–7 до одной в месяц (и то на тестовых граничных кейсах).
- Производительность. Количество обработанных предложений выросло в 3–4 раза; команда заключает больше сделок при тех же ресурсах.
- Экономия ресурсов. Освободилось около 180 человеко‑часов в месяц — это экономит компании порядка 240 000 ₽ только на ФОТ аналитиков.

Дальнейшее развитие

- Подключение второго поставщика цен для арбитража.
- Автоматическое создание карточек сделки в CRM.
- White‑label‑версия для партнёрских брокеров.

Ну а пока бот очень экономит время команде брокеров =)

ИИ-Аудиогид. Определяет любой объект по фото, находит уникальные факты об этом объекте в интернете, формирует интересный рассказ и озвучивает его прям в telegram 🦾

Кейс: ИИ-продавец-консультант для E-commerce

Создали полноценного ИИ-продавца (в диалоге — «Мария») для Telegram-магазина. Этот бот не просто "отвечает" на вопросы, а активно ведет клиента по воронке: от приветствия и выявления потребностей до оформления заказа и сбора контактов.

Что имеем (Типичная проблема розницы):

Пропущенные обращения: Клиенты пишут ночью, в выходные или во время пиковой нагрузки. Менеджер не успевает ответить, клиент "остывает" и уходит к конкуренту.
Падение лояльности: Долгие ответы или шаблонные "Здравствуйте, уточняем" раздражают клиентов.
Рутинная работа: Менеджеры тратят часы на базовые вопросы: "а какой цвет?", "а какой бюджет?", "а что есть в наличии?".

Что умеет ИИ-продавец (на основе диалога):

- Работает 24/7: Моментально отвечает на 100% обращений, не упуская ни одного лида.
- Проводит полную квалификацию: Сам выясняет, что ищет клиент (аксессуары), для кого (жене в подарок), предпочтения (сумки, классика/яркое, цвет) и ориентировочный бюджет.
- Презентует товары: На основе ответов предлагает релевантные варианты из каталога, сразу с ценами (например, "Элегантная сумка-тоут — 12 900 руб." или "Лаконичная сумка — 10 500 руб.").
- Информирует об акциях: В нужный момент сообщает о скидках ("У нас сейчас новинки от популярных брендов со скидками до 30%").
- Оформляет заказ: Получив окончательный выбор клиента (например, "красная сумка кросс-боди"), бот предлагает оформить заказ, собирает контактные данные (имя и телефон) и отправляет подтверждение.
- Совершает повторные продажи: (Как указано в вашем описании) Бот может "догонять" клиентов акциями и новыми поступлениями.

Итог: Бизнес получает неутомимого продавца, который обрабатывает всех клиентов, повышает лояльность за счет скорости и доводит каждого до целевого действия — заказа.

початиться и потестировать бота можно тут @torgovlia_rozhitca_mpp_bot

Кейс: ИИ-Администратор для фитнес-клуба

Разработали ИИ-ассистента, который заменяет администратора на ресепшене. Бот (в диалоге — «Анна») не просто отвечает, а полноценно консультирует и записывает клиентов на пробные занятия.

Что имеем (Типичная проблема фитнес-клуба):

Пропущенные заявки: Клиенты пишут в нерабочее время (ночью, рано утром), ресепшен не отвечает, лид "остывает". Высокая нагрузка: Администраторы заняты гостями в клубе и не успевают обрабатывать чаты и звонки. Долгая запись: Ручная обработка заявки, сверка расписания, сбор контактов — все это занимает время и создает "узкое горлышко".

Что умеет ИИ-администратор (на основе диалога):

Работает 24/7: Моментально отвечает на 100% обращений и не упускает ни одного клиента. Квалифицирует клиента: Сам выясняет цель (похудеть, набрать массу, поддержать здоровье) и предпочтения (зал, групповые, персональные). Продает пробное занятие: На основе цели клиента (в диалоге — "набор массы") предлагает самый релевантный продукт — бесплатную пробную персональную тренировку. Полностью оформляет запись: Выясняет удобную дату (завтра) и время (вечером), собирает контактные данные (имя и телефон) и сам подтверждает запись. Разгружает ресепшен: Бот сам выполняет всю рутинную работу по первичной записи. Рассылает акции и напоминания: Может информировать базу о спецпредложениях и напоминать о записи.

Итог: Фитнес-клуб получает ИИ-администратора, который работает без выходных, закрывает 100% входящих обращений, автоматически записывает "холодных" лидов на пробное занятие и полностью разгружает ресепшен.

початиться и потестировать бота можно тут @fitnes_mppbot

Кейс: ИИ-менеджер по продажам для B2B

Создали ИИ-ассистента для B2B-компании. Этот бот выступает в роли ИИ-менеджера по продажам (пресейл), который встречает, квалифицирует и "прогревает" клиентов до сделки.

Что имеем (Типичная проблема B2B-продаж):

Долгий цикл сделки: Клиенту нужно время на "подумать", он изучает кейсы, сравнивает КП.
Дорогие лиды: Стоимость привлечения в B2B высокая, упускать заявки нельзя.
Нехватка времени у менеджеров: Специалисты тратят время на первичную квалификацию лидов, вместо того чтобы общаться с уже "теплыми".

Что умеет ИИ-менеджер по продажам (на основе диалога):

Работает 24/7: Моментально отвечает на 100% обращений, не упуская ни одного дорогого B2B-лида.
Квалифицирует клиента: Сам выясняет приоритетные задачи (нужны лиды, повышение узнаваемости, улучшение конверсии) и опыт (настраивали рекламу сами).
Презентует услуги: На основе цели (в диалоге — "нужны лиды") предлагает релевантные услуги (лидогенерация, рекламные кампании, аналитика).
Продает следующий шаг (Консультацию): Бот не пытается продать сложную B2B-услугу в чате. Его главная цель — продать бесплатную консультацию ("разберём ваши текущие каналы").
Оформляет встречу: Сам выясняет удобную дату (сегодня) и время, собирает контактные данные (имя и телефон) и подтверждает встречу.
Греет клиентов: (Как указано в вашем описании) Может автоматически рассылать нужные КП и кейсы, чтобы "дожимать" клиента до сделки.

Итог: B2B-компания получает ИИ-менеджера по продажам, который разгружает отдел продаж, берет на себя всю рутину по квалификации и прогреву, и поставляет живым менеджерам уже "теплых" клиентов, готовых к консультации.

початиться и потестировать бота можно тут @b2b_marketing_mppbot

Кейс: ИИ-продавец для онлайн-школы

Для онлайн-школы мы создали ИИ-ассистента «Ольгу». Это не просто автоответчик, а полноценный менеджер по продажам, встроенный в чат.

В чем главная боль онлайн-школ?

Трафик дорогой. Лид, который пришел с рекламы, стоит денег. Если он написал ночью, а менеджер ответил только утром, лид уже "остыл" или ушел к конкурентам. Кроме того, менеджеры тратят 90% времени на рутинную квалификацию: "какой у вас опыт?", "что интересует?".

Как ИИ-менеджер «Ольга» решает эту задачу?

1. Работает 24/7 и мгновенно вступает в диалог.
2. Он не просто отвечает, а ведет клиента по скрипту. В диалоге видно, как он выясняет тему (финансы), текущий опыт (уже есть бизнес) и главную цель (разобраться в финансах).
3. На основе этих ответов, бот презентует релевантную программу и ее пользу для клиента (практика, гибкий график).

Ключевая задача бота в этой воронке — не "продать в лоб" дорогой курс, а продать лид-магнит (бесплатный пробный урок). Это снимает у клиента страх покупки.

Бот сам предлагает пробный урок, выясняет удобное время (понедельник 18:00), собирает контакты (имя и телефон) и подтверждает запись.

Итог: Онлайн-школа получает систему, которая 24/7 "ловит" 100% лидов, квалифицирует их и автоматически доводит до ключевого этапа воронки — пробного урока. Менеджеры по продажам получают уже "теплых", квалифицированных клиентов, готовых к общению.

Потестить бота можно тут @online_school_mppbot