ИИ-система для подготовки коммерческих предложений

О клиенте

Клиент – крупный B2B-дистрибьютор ИТ-оборудования и офисной техники. Компания поставляет корпоративным заказчикам компьютеры, ноутбуки, серверное и сетевое оборудование, оргтехнику и другие решения для оснащения рабочих мест и инфраструктуры.

Компания сотрудничает с тысячами корпоративных клиентов и регулярно получает новые заявки на поставку оборудования.

*Из-за соглашения о конфиденциальности (NDA) название компании не раскрывается.

Ситуация до начала проекта

Менеджеры самостоятельно обрабатывали входящие заявки и готовили коммерческие предложения. На составление одного КП уходило в среднем несколько часов: нужно было изучить запрос клиента, подобрать подходящие позиции, найти и проверить информацию, подготовить текст и оформить документ.

Когда количество заявок и обращений начало расти, ручной процесс стал создавать несколько проблем:

• Менеджеры не успевали обрабатывать весь поток заявок. Все больше рабочего времени уходило на подготовку КП вместо общения с клиентами и продаж.
• Возрастал риск ошибок. При ручной работе было проще пропустить деталь в запросе, некорректно перенести данные или использовать неактуальную информацию.

Заказчик пробовал автоматизировать процесс с помощью готовых ИИ-инструментов. Они помогали выполнять отдельные задачи: например, получать данные из CRM или формировать текст КП по шаблону. Но полностью заменить ручную работу не получалось. Проблема была в том, что типовые решения не были обучены на данных компании. Они не знали ее продукты и особенности ассортимента, не имели доступа к внутренним кейсам и накопленной экспертизе. Менеджерам по-прежнему приходилось дополнять и корректировать КП вручную.

Компания пришла к выводу, что для полноценной автоматизации нужен ИИ-инструмент, который сможет учитывать специфику их бизнеса и контекст конкретного запроса. С этой задачей компания обратилась к нам.

Цель и задачи проекта

Цель проекта — создать десктоп-приложение для автоматической подготовки коммерческих предложений на основе данных из CRM и внутренней документации компании.

Задачи:

1. Обучить ИИ на документации компании, прайсах и примерах существующих коммерческих предложений.
2. Интегрировать приложение с CRM для автоматической передачи данных по заявкам.
3. Обучить сотрудников работе с новым приложением и встроить его в процесс подготовки КП.

Решение

Мы создали ИИ-систему, которая превращает подготовку коммерческого предложения из многочасовой ручной работы в автоматизированный процесс.

Теперь менеджеру достаточно перевести сделку в CRM на этап подготовки КП. Система сама получает данные о клиенте и заказе, находит необходимую информацию во внутренних источниках компании и формирует персональное предложение. Менеджеру остается проверить результат, при необходимости внести правки и отправить КП клиенту.

Мы загрузили в систему внутреннюю документацию компании, прайс-листы и примеры коммерческих предложений, которые уже показали хороший результат в работе с клиентами.

Документы система разбивает на смысловые фрагменты и индексирует, сохраняя дополнительный контекст: категорию продукта, актуальность информации и тип клиента. Это позволяет при подготовке конкретного КП находить не просто похожие документы, а наиболее релевантные данные для конкретной сделки.

Отдельно мы обучили модель на успешных коммерческих предложениях. Она анализирует пары «бриф клиента → готовое КП» и учится воспроизводить структуру документа, тон коммуникации и принципы аргументации, которые используются в компании.

В результате система опирается одновременно на актуальные данные о продуктах и накопленный опыт работы с клиентами.

Работа начинается в CRM. Когда сделка переходит на этап «Подготовка КП», приложение автоматически получает данные о клиенте, составе заказа, продуктах, скидках и условиях оплаты.

Затем система сопоставляет информацию по сделке с корпоративной базой знаний: находит необходимые характеристики, цены, условия и другие сведения, которые нужны для конкретного предложения. Для поиска используется RAG-подход с комбинацией семантического и текстового поиска и дополнительным ранжированием результатов.

На основе найденной информации ИИ формирует коммерческое предложение. При этом модель работает с проверенным внутренним контентом, а не генерирует факты самостоятельно. Это помогает снизить риск ошибок и сохранять в КП актуальные данные компании.

Готовый документ менеджер видит в приложении и может проверить перед отправкой. Он проверяет цены, сроки и юридические формулировки, при необходимости редактирует текст и экспортирует КП в PDF или DOCX. Информация о подготовленном предложении сохраняется обратно в CRM.

Правки менеджеров также становятся частью системы обучения: они показывают, где результат нужно скорректировать, и используются для дальнейшего улучшения модели.

Чтобы встроить решение в ежедневную работу отдела продаж, мы отдельно провели обучение сотрудников.

Программа состояла из трех этапов. Сначала менеджеры познакомились с приложением и правилами проверки сгенерированных КП. Затем отработали работу с системой на реальных сделках под руководством специалистов. После этого новый процесс был встроен в рабочий регламент с понятными метриками: твременем подготовки предложения, количеством правок и другими показателями работы с КП.

Так автоматизация стала частью привычного процесса продаж, а менеджеры получили инструмент, который сокращает рутинную работу, но оставляет за ними контроль над финальным предложением.