AI-система поиска лидов в Telegram для BMW-сервиса

Контекст

О проекте

Клиент NDA

Сфера Автосервис / BMW

Задача

В тематических BMW Telegram-чатах ежедневно появляется большой поток сообщений: обсуждение автомобилей, запчастей, ошибок, обслуживания и ремонта. Задача проекта — автоматически находить среди этого потока людей, у которых есть реальное коммерческое намерение обратиться в сервис, и передавать такие обращения менеджерам для дальнейшей работы.

Основные требования:

→ Мониторить большое количество тематических Telegram-групп
→ Отделять обычное общение от реального коммерческого намерения
→ Анализировать не только одно сообщение, но и контекст переписки пользователя
→ Передавать менеджеру причину квалификации и предлагаемый ответ
→ Автоматически создавать лид в Неразобранном amoCRM
→ Сохранять Telegram ID, username, группу и ссылку на исходное сообщение
→ Исключить повторное создание лидов из одного диалога
→ Оставить окончательное решение о контакте с клиентом за менеджером

Как решали

Вызовы и решения

Показываем не только результат, но и задачи, которые пришлось решить по ходу проекта

Определение коммерческого намерения

Проблема

В автомобильных чатах большая часть сообщений — обычное общение, советы, продажа запчастей и технические обсуждения. Ключевые слова сами по себе не позволяют надёжно определить потенциального клиента.

Решение

Каждое подходящее сообщение передаётся в AI-классификатор со специально настроенным системным prompt. Модель возвращает признак лид / не лид и объясняет причину квалификации.

Разорванный контекст сообщений

Проблема

Пользователи Telegram часто формулируют одну мысль несколькими короткими сообщениями. Отдельная фраза может выглядеть незначимой, хотя вся цепочка явно показывает намерение обратиться в сервис.

Решение

Добавлен in-memory context cache по ключу chat_id + user_id. Система хранит до пяти последних сообщений пользователя в течение одного часа и передаёт AI всю цепочку, сохраняя приоритет последнего сообщения.

Передача лида в amoCRM

Проблема

Найденный потенциальный клиент должен попадать в существующий процесс продаж с сохранением Telegram-идентификаторов и контекста, но без автоматического решения за менеджера.

Решение

Лид создаётся через API amoCRM в разделе «Неразобранное». В контакт передаются Telegram username, Telegram ID и группа, а после получения lead_id в заметку добавляется полный контекст и предлагаемый AI-ответ.

Ограничения amoCRM и длинные сообщения

Проблема

Кастомное поле amoCRM для сообщения из Telegram имеет ограничение 256 символов. Длинные сообщения приводили к ошибке TooLong и полностью ломали создание лида.

Решение

В кастомное поле передаются первые 250 символов, а полный текст и история сообщений сохраняются в заметке лида. Ограничение CRM больше не приводит к потере данных или сбою сценария.

Защита от повторных лидов

Проблема

После определения лида пользователь может продолжить разговор, и каждое следующее сообщение вместе с контекстом снова выглядит как коммерческое намерение.

Решение

Добавлен cooldown на повторное создание лида для конкретной пары chat_id + user_id. Он активируется только после успешного ответа amoCRM, поэтому при ошибке интеграции система сохраняет возможность повторной попытки.

Итог проекта

Результаты

Ключевые показатели и эффект от реализованного решения.

19

BMW-чатов под мониторингом

5

последних сообщений в AI-контексте

1 час

TTL контекста и защита от дублей

2 канала

Telegram менеджеру + amoCRM

Функциональность

Что реализовали

Ключевые модули и возможности, которые вошли в итоговое решение

✓ Мониторинг Telegram-групп через Telethon

✓ AI-квалификация лидов

✓ Контекст из последних сообщений пользователя

✓ Объяснение причины квалификации

✓ Генерация предлагаемого ответа менеджеру

✓ Карточка лида в рабочем Telegram

✓ Создание Неразобранного в amoCRM

✓ Сохранение полного контекста в заметке amoCRM

✓ Telegram ID и username в CRM

✓ Защита от повторного создания лидов

Процесс работы

01

Мониторинг

Telethon подключается к заданному списку BMW-сообществ и получает новые сообщения вместе с данными пользователя, группы и исходного сообщения.

02

Сбор контекста

Последние сообщения пользователя объединяются в отдельный контекст по конкретному чату и пользователю.

03

AI-квалификация

OpenAI определяет коммерческое намерение и возвращает решение вместе с объяснением причины.

04

Подготовка ответа

Для найденного лида генерируется черновик ответа, но сообщение клиенту автоматически не отправляется.

05

Передача менеджеру и CRM

Менеджер получает карточку в Telegram, а параллельно в amoCRM создаётся Неразобранное с контактом и полным контекстом.

Стек проекта

Технологии

Инструменты, которые использовали для реализации этого решения

Python Telethon OpenAI API Telegram Bot API amoCRM API

Хотите так же?

Расскажите о проекте — предложим решение за 24 часа

Быстрая связь:

@websolux websolux@mail.ru