Кейс: как мы автоматизировали обработку лидов в Битрикс24 с помощью ИИ и n8n

Вводные и цель

• Каналы входящих: корпоративная почта и телефон.
• Проблема: много «мусора» и нерелевантных обращений; менеджеры тратят время на ручной разбор, часть заявок теряется.
• Цель: автоматизировать первичную квалификацию, создать лиды только по «хорошим» обращениям, фиксировать контекст коммуникаций в карточке.

Стек

• CRM: Битрикс24 (Лиды, Сделки, Роботы, Вебхуки).
• Оркестрация: n8n (маршруты, очереди, ретраи, вебхуки).
• ИИ-слой: модели для классификации и извлечения сущностей (тематика, намерение, контактные данные, бюджет, дата, гео).
• Транскрибация звонков: подключение к записи звонков/ATS, конвертация в текст, авто-разметка.

Архитектура потока

1. Входящие письма → n8n

• Узел «Email Trigger»: забираем письма из ящика (IMAP/SMTP hook) с вложениями.
• Препроцессинг: нормализация темы/тела, очистка HTML, извлечение вложений (PDF/DOCX/изображения).
• Извлечение ключевых данных:
  • e-mail/телефон отправителя, название компании/подписанта, продукт/услуга из контекста письма.
  • Парсинг сигнатуры (телефон, должность, сайт).
• Классификация ИИ:
  • «Коммерческий запрос» vs «Спам/некорректное» vs «Сервис/поддержка».
  • Оценка намерения: купить/узнать цену/срочный запрос/партнёрство.
  • Скоринг «качества» по чек-листу: есть контактные данные, понятный запрос, бюджет/сроки/регион, релевантность продукту.
• Решение:
  • Хорошие → в CRM как Лид + теги + приоритет.
  • Пограничные → в очередь «на проверку» с комментарием ИИ.
  • Плохие → архив/авто-ответ (опционально) или в «Нерелевантные».

2. Звонки → транскрибация → n8n → CRM

• Получаем запись разговора из телефонии (URL/файл).
• Транскрибация: преобразуем аудио в текст, помечаем роли (оператор/клиент), детектируем язык.
• НЛП-разбор:
  • Извлекаем контактные данные, намерение, интересуемый продукт, суммы/сроки, конкурентов, сигналы покупки.
  • Качество лида: наличие чёткого запроса, «buying signals», соответствие ICP, отсутствие «шумовых» признаков.
• Решение:
  • Если «хороший» — создаём Лид с прикреплённой расшифровкой, кратким конспектом и ключевыми маркерами.
  • Если «пограничный» — в папку «На ревью» с кратким резюме.
  • Если «плохой» — логируем в «Нерелевантные» без создания лида (сохраняем запись и транскрипт на случай разбирательства).

3. Создание и обогащение Лида в Битрикс24

• Создаём Лид через REST: имя/компания, телефон/e-mail, источник (Email/Call), теги (например: source: email, ai: good, intent: buy).
• Поля лида:
  • Краткое резюме ИИ (3–5 строк), ключевые «интересы», бюджет/сроки (если выделены), регион.
  • Ссылка на транскрипт/письмо, вложения, сентимент разговора.
• Авто-назначение ответственного: по региону/направлению/нагрузке.
• Триггеры роботов: мгновенные задачи менеджеру, SLA на первый контакт, авто-чат/письмо с уточняющими вопросами.

Правила классификации и скоринг

Порог скоринга настраиваем: например, 70/100 → «хороший», 40-69 → «пограничный», ниже 40 → «плохой».

Логирование, мониторинг и контроль качества

• В n8n:
  • Логи по каждому сообщению: решение ИИ, причины, извлечённые сущности, confidence-скор.
  • Ретраи при ошибках доставок в CRM, алерты в случае падения узлов.
• В CRM:
  • Отчёт «AI created leads»: конверсия в Сделку, доля пограничных, обратная связь от менеджеров.
  • Кнопка «Оспорить оценку ИИ» — сигнал обучающему контуру и ручная переклассификация.
• Еженедельный калибровочный отчёт: precision/recall по «хорошим», список типичных ложноположительных/ложноотрицательных кейсов, корректировка правил.

Безопасность и комплаенс

• Обезличивание: в обучающих и диагностических логах персональные данные скрываются.
• Хранение записей звонков и транскриптов в пределах регламентов клиента.
• Доступы к почте/ATS/CRM — через сервисные учётки и токены, с ротацией и аудитом.

Что доработали в CRM

• Кастомные поля лида под метаданные ИИ: intent, score, quality_reason, region, budget_estimate.
• Быстрые ответы/шаблоны писем на основе извлечённых атрибутов (например, подставлять категорию продукта и сроки).
• Роботы: авто-задача «Перезвонить в 15 минут», SLA-таймер, webhook на эскалацию, если нет контакта в срок.

Что получили в итоге

• Менеджеры видят только «хорошие» лиды, не тратят время на шум.
• В карточке уже есть конспект от ИИ и ключевые факты — ускоряется первый осмысленный контакт.
• Потерянных обращений стало меньше: все письма и звонки проходят через единый конвейер.
• Прозрачная аналитика: доля «хороших» из всех входящих, конверсия AI-лидов в сделки/выручку, качество классификации.
• Масштабируемость: легко добавить новые каналы (формы, мессенджеры), правила и языки.

План внедрения за 10 шагов

1. Аудит каналов и метрик, согласование ICP и чек-листа «хорошего лида».
2. Развёртывание n8n, настройка секретов и доступов.
3. Подключение почты, тестовый импорт и нормализация писем.
4. Подключение записи звонков и тест транскрибации.
5. Настройка ИИ-классификации и извлечения сущностей, первичный скоринг.
6. Создание полей и роботов в Битрикс24, пробное создание лидов.
7. Включение очередей/ретраев/логов, алертов.
8. A/B-калибровка порогов «хороший/пограничный», обучение на обратной связи.
9. Запуск в прод, дашборды и еженедельные отчёты.
10. Расширение на новые источники и языки, тонкая настройка промптов/правил.