Задача
Сеть автосервисов получала обращения через Telegram, MAX и сайт. Клиенты спрашивали о цене ремонта, свободном времени, запчастях и условиях обслуживания.
Менеджеры не успевали отвечать, особенно вечером и в выходные. Часть клиентов уходила, не дождавшись консультации.
Что сделали
- 01
Ответы клиентам
Консультирует об услугах и условиях обслуживания круглосуточно.
- 02
Уточнение запроса
Узнаёт марку, модель автомобиля, проблему и удобное время.
- 03
Проверка расписания
Получает свободные окна из YCLIENTS и создаёт запись после проверки доступности.
- 04
Карточка в CRM
Сохраняет контакт, историю переписки и причину обращения.
- 05
Передача сотруднику
Подключает менеджера или мастера для точного расчёта и нестандартных вопросов.
Как реализовали
GPT-6 Luna обрабатывает типовые обращения. Более сложные вопросы при необходимости передаются GPT-6.1 Sol.
Через API система получает цены, услуги и расписание. Записи передаются в YCLIENTS, а контакты и история — в CRM. Python и FastAPI связывают компоненты, PostgreSQL хранит данные, Redis и n8n участвуют в обработке событий и задач.
Верная цена и свободное время
Модель не должна предлагать занятое время или называть придуманную стоимость. Поэтому цены и свободные окна поступают только из подключённых систем. Перед созданием записи время проверяется повторно.
Если стоимость зависит от диагностики, консультант использует доступный предварительный диапазон или предлагает запись к мастеру. Точную сумму без основания не называет.
Результат
- Клиент может получить консультацию и записаться без ожидания менеджера.
- Типовые обращения обрабатываются автоматически. Сотрудники подключаются к вопросам, в которых нужно их решение.
Цели пилота
Это целевые показатели для проверки на пилоте, не подтверждённые результаты внедрения.
- Типовых обращений — без участия менеджера
- 70%
- Целевое время первого ответа
- 5–10 секунд
- Целевой относительный рост конверсии из обращения в запись
- +12%



