производство · заявки, документы, контроль

Запрос на расчёт лежит три дня, а клиент уже считает у соседа

Речь не про станки и не про камеры на линии — этим мы не занимаемся. Речь про контур вокруг производства: входящие заявки и запросы на расчёт, подготовка коммерческих предложений из вашей номенклатуры, разбор ТЗ и спецификаций, разбор звонков отдела продаж, сводки по отгрузкам и остаткам, ассистент по регламентам и техдокументации. Карта автоматизации — 0 ₽ и 14 дней.

Получить бесплатную консультацию
Кейс: продавец промоборудования
конверсия +27% за 2 месяца
Кейс: контроль отдела продаж
с 10 часов до 30 минут в неделю
Карта автоматизации
0 ₽ и 14 дней, без обязательств
производство · заявки, документы, контроль — схема внедрения ИИ
01Знакомо?

Пока цех работает по графику, коммерческий отдел живёт в завале

В понедельник на почту падает запрос: PDF со спецификацией на восемнадцать позиций, часть артикулов чужие, часть описана словами «аналог». Чтобы ответить, нужно разобрать документ, сопоставить позиции с вашей номенклатурой, уточнить у технолога два спорных пункта, посчитать сроки под текущую загрузку и собрать это в коммерческое предложение. Реально этим займутся в четверг. К четвергу клиент уже получил два расчёта от других.

Параллельно менеджер каждый день отвечает на одно и то же: есть ли позиция на складе, какой срок изготовления, отгружали ли уже такому-то клиенту и по какой цене. Ответ лежит в 1С, в почте и в голове у снабженца — три разных места, ни одного быстрого. На каждый такой вопрос уходит не полчаса, а переключение внимания, после которого расчёт начинается заново.

Отдельная история — звонки. Их пишут, но не слушают: чтобы разобрать неделю разговоров отдела, нужно потратить рабочий день. Поэтому слушают выборочно, обычно после того, как сделка уже сорвалась. Что менеджер пообещал по срокам, назвал ли цену до согласования, перезвонил ли вообще — выясняется постфактум, когда клиент звонит ругаться.

И весь этот контур не виден в отчётах. Производство отчитывается по выпуску, склад по остаткам, а «сколько запросов на расчёт мы не успели обработать» не считает никто. Эти заявки не отражаются в воронке как потеря — они просто не заводятся.

02Цена бездействия

Сколько вы теряете, пока читаете эту страницу

Считайте не «сколько стоит ИИ», а сколько стоит участок, где запрос на расчёт лежал четыре дня, а КП ушло позже конкурента. Подставьте свои цифры: сколько запросов приходит за день, какая доля остаётся без ответа в первые сутки и сколько для вас стоит средний заказ.

Упущенная выручка в месяц в год —

Приблизительная оценка на ваших вводных — точные цифры считаем на бесплатной консультации.

Вернуть эти деньги
03Как будет

Ваш понедельник, когда запросы перестали лежать в почте

Вы открываете сводку и видите не «разобрать 40 писем», а список готовых черновиков. За выходные пришло девять запросов: по семи ИИ разобрал спецификации, сопоставил позиции с вашей номенклатурой, подтянул цены и историю по клиенту и собрал черновик КП — менеджеру остаётся проверить два спорных артикула и нажать «отправить». Два запроса помечены отдельно: там нестандартные допуски, нужен технолог, и он уже видит задачу с приложенным разбором ТЗ. Рядом — сводка по отгрузкам и остаткам без похода в 1С. Ниже разбор вчерашних звонков: три сделки под риском, в двух менеджер назвал срок, которого нет в графике. Всё это вы просматриваете за кофе, а не выясняете в пятницу, когда клиент уже ушёл.

Сейчас
Запрос на расчёт в почтеразбирают на третий-четвёртый день, КП уходит позже конкурента
Спецификация на 18 позицийменеджер вручную сопоставляет с номенклатурой полдня
«Есть на складе? какой срок?»ответ ищут в 1С, почте и у снабженца, по десять раз в день
Записи звонков отделалежат неразобранными, слушают после сорванной сделки
С ИИ
Запрос на расчёт в почтеразобран за минуты, черновик КП ждёт проверки менеджера
Спецификация на 18 позицийпозиции сопоставлены автоматически, спорные помечены отдельно
«Есть на складе? какой срок?»ассистент отвечает из ваших данных, менеджер не отвлекается
Записи звонков отделаразобраны все, риски и нарушения регламента подсвечены к утру
04Как это работает

Три шага, и вы не пишете ни строчки кода

  1. 01 · 01 · Шаг 1 · 14 дней, 0 ₽

    Карта автоматизации

    Смотрим коммерческий и документальный контур: как приходят запросы на расчёт, сколько времени занимает подготовка КП, где лежат номенклатура, цены и остатки, что происходит с записями звонков. Считаем в часах и рублях, сколько съедает каждый участок. Отмечаем, что ИИ заберёт целиком, что только начнёт, а где он не нужен — и говорим об этом прямо. Дальше решаете вы, без обязательств.

  2. 02 · 02 · Шаг 2 · пилот

    Один участок на реальном потоке

    Берём самый денежный кусок — обычно это обработка входящих запросов и подготовка черновика КП или разбор звонков отдела продаж. Подключаемся к вашим источникам: почта, CRM, выгрузка номенклатуры и цен. Настраиваем правила под вашу специфику: допуски, аналоги, наценки, сроки под загрузку. Метрику фиксируем до старта, чтобы результат было с чем сравнить, и запускаем на части потока под вашим контролем.

  3. 03 · 03 · Шаг 3 · контур

    Несколько участков и ведение

    Добавляем соседние задачи: разбор ТЗ и спецификаций, сводки по отгрузкам и остаткам, внутренний ассистент по регламентам и техдокументации для цеха и снабжения. Связываем с CRM и учётной системой, чтобы данные не переносились руками. Дальше держим мониторинг качества, дообучаем на накопленных расчётах и разговорах, правим правила под изменения в номенклатуре и отвечаем за работоспособность контура.

05Доказательство

Расчёты уходили на четвёртый день, а сделки — к тем, кто ответил в первый

Кейс Edemium · продавец промышленного оборудования

Компания — поставщик промышленного оборудования с собственной сборкой. Поток запросов стабильный, номенклатура широкая, отдел продаж небольшой и загруженный. Заявок хватало, а план не закрывался.

Проблема была не в трафике и не в цене. Запрос приходил письмом со спецификацией, менеджер откладывал его до окна между звонками, окна не случалось, и расчёт уходил на третий-четвёртый день. К этому моменту клиент уже держал в руках два предложения от других поставщиков и разговаривал с тем, кто ответил первым. Со стороны это читалось как «слабые продавцы».

Вторая половина потерь была не видна вообще. Звонки писались, но разбирать их было некому: чтобы прослушать неделю разговоров отдела, руководитель тратил около десяти часов, поэтому слушал выборочно и обычно уже после того, как сделка сорвалась. Что было обещано по срокам и какие возражения повторяются из разговора в разговор, никто системно не знал.

Собственник заходил в проект осторожно и поставил условие: ИИ ничего не отправляет клиенту сам. Он готовит черновик, менеджер проверяет и отправляет — ответственность за цифру в КП остаётся на человеке.

Собрали два участка. Первый разбирает входящий запрос: вытаскивает позиции из спецификации, сопоставляет с номенклатурой, подтягивает цены и историю по клиенту и собирает черновик коммерческого предложения. Спорные позиции — нестандартные допуски, отсутствующие аналоги — помечаются отдельно и уходят технологу с готовым разбором. Второй участок разбирает все записи звонков и утром выдаёт руководителю сводку: где менеджер не перезвонил, где назвал срок мимо графика, где сделка под риском.

Через два месяца конверсия из запроса в сделку выросла на двадцать семь процентов — в первую очередь потому, что расчёты стали уходить в день обращения, а не на четвёртый. Контроль отдела продаж у руководителя занял тридцать минут в неделю вместо десяти часов: он читает сводку и слушает точечно те три-четыре разговора, которые ИИ пометил.

«Я думал, мы проигрываем по цене. Оказалось, мы проигрывали по дате отправки расчёта».

Кейс реальный, компанию не называем по NDA. Ваши цифры зависят от того, сколько сейчас занимает подготовка расчёта, насколько формализованы номенклатура и правила ценообразования и в каком виде приходят запросы. На карте автоматизации считаем это на ваших данных до начала работ.

06Пока вы думаете

Что происходит, пока это остаётся «после сезона»

Ничего заметного — в этом и ловушка. Запрос, на который ответили на четвёртый день, не оставляет следа: он не помечен в CRM как проигранный, он просто не превратился в сделку. Технолог, который третий год отвечает на одни и те же вопросы по допускам, не жалуется — он привык. Записи звонков копятся терабайтами и не разбираются, поэтому одни и те же возражения обрабатываются неправильно годами и никто этого не видит. Тем временем закупщик на той стороне сравнивает поставщиков по двум вещам: цена и скорость ответа. По цене вы упираетесь в себестоимость, и там резерва почти нет. По скорости ответа резерв огромный, но он закрывается не наймом ещё одного менеджера, а тем, что разбор входящего перестаёт быть ручной работой. Через год конкурент, который отвечает в день обращения, будет выигрывать у вас не качеством оборудования, а накопленной разницей в количестве вовремя отправленных расчётов.

07Знаю, о чём вы думаете

Честные ответы на главные сомнения

Нам нужен ИИ на линии, а не переписка

Тогда мы вам не подходим, и лучше сказать это сразу. Компьютерное зрение на конвейере, предиктивное обслуживание станков, дефектоскопия — это отдельная инженерная область со своим железом и своими подрядчиками, мы в ней не работаем и браться не будем. Наша зона — коммерческий и документальный контур вокруг производства: заявки, расчёты, КП, спецификации, звонки, сводки, регламенты. Если задача про качество продукции — это не к нам. Если про то, почему запрос на расчёт лежит четыре дня — это к нам.

У нас сложная номенклатура, ИИ в ней не разберётся

Сам по себе — нет. Поэтому он и не работает «сам по себе»: мы подключаем его к вашей выгрузке номенклатуры, прайсам и правилам подбора аналогов, и он сопоставляет позиции по вашим данным, а не по представлениям о рынке. То, что сопоставляется однозначно, идёт в черновик. То, где есть сомнение — нестандартный допуск, отсутствующий аналог, спорный артикул, — помечается отдельно и уходит человеку, а не угадывается. Чем формализованнее у вас номенклатура, тем больше доля первой категории; на карте автоматизации мы честно оцениваем эту долю до начала работ.

Ошибка в расчёте — а отвечать нам перед клиентом

Поэтому в базовой схеме ИИ не отправляет клиенту ничего. Он готовит черновик КП, менеджер проверяет и отправляет — ровно так это устроено в кейсе с промышленным оборудованием, и это было условием собственника. Цена, срок и обязательство всегда проходят через человека. Выигрыш не в том, что расчёт делается без людей, а в том, что человек начинает не с чистого листа и разбора PDF, а с готовой таблицы, где спорные позиции уже подсвечены.

Наши данные и чертежи уйдут на сторону

Обсуждается до старта и фиксируется в договоре. Мы работаем с моделями, которые можно развернуть в российском контуре, и с изолированным доступом к данным; NDA подписываем до того, как увидим первую спецификацию. По 152-ФЗ персональные данные из CRM и записей звонков обрабатываются в рамках согласий, которые у вас уже есть. На карте автоматизации мы отдельным пунктом описываем, какие данные куда попадают — до того, как вы что-то решаете.

Мы уже ставили CRM, толку было мало

CRM хранит данные, но не делает работу. Она не разберёт PDF со спецификацией, не сопоставит позиции с прайсом, не соберёт черновик КП и не прослушает сорок звонков за ночь. Поэтому карточки заполняются наполовину, а половина реальной работы живёт в почте и в голове менеджера. Мы не ставим ещё одну систему, в которую надо вносить данные руками — мы подключаемся к тому, что у вас уже есть, и снимаем ручные операции. Если окажется, что базовый порядок в учёте не наведён, скажем это на разборе: сначала порядок, потом ИИ.

Людей придётся сокращать, коллектив это не примет

На производстве обычно обратная задача: не лишние люди, а недостаток рук в коммерческом отделе и у технолога. ИИ забирает разбор документов, сопоставление позиций и прослушивание звонков — работу, которую и так делают в остатках времени и плохо. Менеджеры при этом успевают отработать больше запросов, а не оказываются лишними: в кейсе с промоборудованием состав отдела не менялся, изменилась скорость ответа. Внедряем вместе с командой и на их реальных документах, а не спускаем сверху.

Пилот без риска для вас

Запускаем пилот за 2 недели. Вы сами назначаете метрику успеха. Не увидите результата на ней — вернём деньги за пилот. Риск на нас, а не на вас.

08Стоимость

Сколько стоит и когда окупается

Технолог и менеджер по продажам: считают КП между текучкой, отвечают на четвёртый день, вручную сверяют позиции по прайсу, а половину запросов вообще не успевают разобрать. Зарплата, налоги, отпуск — каждый месяц. ИИ-контур: разбирает входящий запрос за минуты, собирает черновик расчёта по вашей номенклатуре и правилам, поднимает историю по клиенту, слушает все звонки без выходных. Пилот — разовые деньги, не оклад.
Консультация
0 ₽Разбор процессов + расчёт окупаемости
  • Разбор воронки и точек потерь
  • Расчёт упущенной выручки в рублях
  • Честный вывод: где ИИ окупится
Получить бесплатно
СтартПилот сценария
от 90 000 ₽Окупаемость 2–4 месяца
  • от 90 000 ₽ — пилот: один участок (обработка входящих запросов с черновиком КП или разбор звонков отдела продаж), подключение к вашей почте, CRM и выгрузке номенклатуры, запуск на реальном потоке под вашим контролем и метрика, зафиксированная до старта.
Запустить пилот
Под ключ
ИндивидуальноПолная связка + ведение
  • от 250 000 ₽ — полное внедрение: несколько участков контура — заявки и КП, разбор ТЗ и спецификаций, речевая аналитика звонков, сводки по отгрузкам и остаткам, ассистент по регламентам и техдокументации, — связка с учётной системой и CRM, дообучение на ваших расчётах и разговорах, мониторинг и ведение.
Обсудить проект
09Частые вопросы

Частые вопросы про ИИ для производства

Вы внедряете ИИ прямо в производственный процесс — на линию, на станки?

Нет, и это принципиально. Компьютерное зрение для контроля качества на конвейере, предиктивное обслуживание оборудования по вибрации и температуре, дефектоскопия — это отдельная инженерная область: промышленные камеры, датчики, интеграция с АСУ ТП. Мы этим не занимаемся и не будем говорить, что занимаемся. Наша зона на производстве — контур вокруг цеха: входящие заявки и запросы на расчёт, подготовка коммерческих предложений из вашей номенклатуры, разбор ТЗ и спецификаций, речевая аналитика звонков отдела продаж, сводки по отгрузкам и остаткам, внутренний ассистент по регламентам и техдокументации. Если ваша задача про качество продукции на линии — честнее сказать об этом сразу, чем взяться и не сделать.

С чего обычно начинают производственные компании?

Почти всегда с одного из двух участков. Первый — обработка входящих запросов на расчёт: ИИ разбирает письмо и спецификацию, сопоставляет позиции с номенклатурой, подтягивает цены и историю клиента и собирает черновик КП, а менеджер проверяет и отправляет. Второй — разбор записей звонков отдела продаж, когда руководитель понимает, что контроль занимает день в неделю и поэтому не делается. Выбирают по деньгам: если теряются запросы — начинают с первого, если проваливается исполнение и обещания менеджеров — со второго. На карте автоматизации мы считаем оба варианта на ваших цифрах и показываем, какой участок вернёт деньги быстрее.

Как ИИ разбирает спецификацию, если она приходит сканом или в чужом формате?

Текстовые PDF, Excel, письма в теле сообщения разбираются напрямую. Сканы и фотографии проходят через распознавание, и качество здесь честно зависит от исходника: чистый скан читается хорошо, мятая копия с печатью поверх таблицы — хуже, и такие строки помечаются как требующие проверки, а не додумываются. Чужие форматы и чужие артикулы — обычная ситуация, поэтому сопоставление идёт по вашим правилам подбора аналогов, а всё неоднозначное уходит человеку с пометкой. Долю позиций, которые в вашем потоке разберутся автоматически, мы оцениваем на реальных документах до начала работ.

Нужно ли менять 1С и учётную систему?

Нет. Мы подключаемся к тому, что у вас уже стоит, — читаем выгрузки номенклатуры, цен и остатков, работаем с почтой и CRM через API или регулярные выгрузки. Переписывать учёт, менять конфигурацию или переезжать на другую систему не требуется: ИИ-контур живёт сбоку и обращается к вашим данным, а не заменяет их хранилище. Единственное условие — данные должны быть доступны в машиночитаемом виде. Если номенклатура и цены сейчас существуют только в головах и в разрозненных файлах, мы скажем это на разборе: сначала базовый порядок, потом автоматизация.

Что именно даёт разбор звонков отдела продаж?

ИИ расшифровывает все записи и разбирает их по вашим критериям: перезвонили ли по заявке и как быстро, назвал ли менеджер срок и совпадает ли он с графиком производства, была ли озвучена цена до согласования, какие возражения прозвучали и как их отработали. Утром руководитель получает сводку и список разговоров, которые стоит послушать лично. В кейсе с продавцом промышленного оборудования это сократило контроль отдела с десяти часов до тридцати минут в неделю. Важное отличие от выборочного прослушивания: разбираются все звонки, а не те три, до которых дошли руки, поэтому повторяющиеся системные ошибки становятся видны.

Сколько это занимает по времени от старта до первого результата?

Карта автоматизации — 14 дней и 0 ₽: разбираем процессы, считаем потери и показываем расчёт окупаемости. Пилот на один участок — недели, не полгода: сначала собираем контур на ваших реальных документах и записях, прогоняем на архиве, чтобы вы сравнили результат с тем, что делали руками, потом запускаем на части живого потока. Вы смотрите черновики КП и сводки по звонкам и говорите, что не так, — правки идут по ходу. Объём увеличиваем только после того, как результат вас устраивает.

У нас небольшой поток запросов — окупится ли это?

Может и не окупиться, и мы скажем это на разборе, до денег. Ориентир простой: если в неделю приходит несколько десятков запросов на расчёт или подготовка одного КП занимает часы ручной работы — участок окупается за первые месяцы. Если запросов пять в месяц и каждый уникальный проект под индивидуальную разработку, автоматизировать подготовку КП смысла мало, и честнее начать с другого — например, с ассистента по техдокументации или с разбора звонков. На карте автоматизации мы считаем окупаемость на ваших цифрах и показываем расчёт, а не продаём внедрение всем подряд.

Кто отвечает за результат и что если не сработает?

Метрику успеха вы назначаете сами до старта пилота — скорость подготовки расчёта, доля запросов с ответом в первые сутки, конверсия из запроса в сделку, часы на контроль отдела. Мы фиксируем её текущее значение до начала работ, чтобы результат было с чем сравнить. Если по итогам пилота движения по вашей метрике нет — возвращаем деньги за пилот. Это стандартное условие, а не акция: нам невыгодно браться за участок, который не даст эффекта, поэтому такие случаи мы отсеиваем ещё на бесплатном разборе.

Станьте первым в своей нише, кто отвечает на запрос в день обращения

В промышленных закупках выбор редко решается качеством презентации. Закупщик сравнивает поставщиков по цене и по тому, кто прислал внятный расчёт раньше. По цене вы упираетесь в себестоимость и почти всегда стоите там же, где соседи. По скорости ответа разрыв между компаниями сейчас огромный: у большинства запрос лежит в почте до того момента, когда у менеджера появится свободный час. Это не даёт эффектного скачка выручки — это убирает потери, которых не видно в отчётах, потому что необработанный запрос нигде не помечается как проигранная сделка. Тот, кто закроет этот участок первым в своей нише, получит преимущество, которое конкурент не увидит и потому не скопирует.

Хочу быть первым в своей нише
10Точка подключения

Разберём ваш поток заявок бесплатно

14 дней, 0 ₽, без обязательств. Смотрим, как у вас приходят запросы на расчёт, сколько времени занимает подготовка КП и что происходит с записями звонков. Показываем на бумаге: какие участки ИИ заберёт целиком, какие только начнёт, а где он не нужен. Если увидим, что дело не в ИИ, а в порядке в номенклатуре и учёте — скажем это прямо на разборе, а не после оплаты.

Написать в Telegram

Получить бесплатную консультацию