Анонимизированный кейсLynx AI Case Study

Как продавец автозапчастей в Узбекистане управляет около 10 000 заявок в месяц с помощью AI

Lynx AI объединил клиентские обращения, AI-подбор товаров, работу менеджеров и контроль рассрочек в один измеримый процесс для компании из сферы автозапчастей.

Опубликовано: 2026-07-17Все кейсы
AI-воронка продаж, подбор автозапчастей, mini app менеджеров и контроль рассрочек
≈10 000
входящих заявок в месяц
2 канала
Instagram и Telegram
2 воронки
AI и менеджеры
1 контур
заявка, продажа и рассрочка

Как движется заявка

  1. 01

    Сообщение клиента поступает из Instagram или Telegram

  2. 02

    AI определяет намерение и помогает подобрать нужный товар

  3. 03

    Простые обращения обслуживаются в AI-воронке

  4. 04

    Готовая к продаже заявка передаётся менеджеру с контекстом

  5. 05

    Менеджер работает с заявкой в mini app и получает уведомления

  6. 06

    Статус оплаты или рассрочки отслеживается в том же процессе

  7. 07

    При просрочке система запускает автоматическое напоминание

01

Что происходило до единой системы

Компания получала большой поток обращений через Instagram и Telegram, но не видела его как единую воронку. Сообщения, подбор товара, передача менеджеру и дальнейшая оплата жили в разных операционных шагах.

Руководитель не мог быстро ответить, сколько обращений действительно поступило, какие из них обработал AI, какие перешли менеджерам, где остановилась продажа и кто отвечает за следующий шаг.

  • Разрозненные обращения из Instagram и Telegram
  • Нет единого статуса и владельца каждой заявки
  • Сложно сравнивать AI-воронку и работу менеджеров
  • Ручной контроль рассрочек и просроченных платежей
02

Как Lynx AI связал клиентский сервис и продажи

Первая линия клиентского сервиса была автоматизирована AI-агентом. Он принимает обращение, понимает запрос и использует товарный парсер, чтобы помочь с подбором автозапчасти по доступному каталогу и данным компании.

Архитектура разделяет две разные задачи. AI-воронка обслуживает и квалифицирует входящий поток, а воронка менеджеров отвечает за обращения, где нужен человек, уточнение, согласование или завершение продажи.

  • Единый входящий поток из двух мессенджеров
  • AI-понимание запроса и подбор товара
  • Передача менеджеру вместе с собранным контекстом
  • Раздельная аналитика AI и человеческой воронки
03

Mini app и контроль работы менеджеров

Менеджеры получают подготовленные заявки в отдельном mini app. В карточке сохраняется источник, контекст диалога, выбранный товар, текущий статус и следующий шаг. Уведомления напоминают о новых и необработанных обращениях.

Для руководителя это создаёт операционную прозрачность: можно видеть нагрузку, движение заявки, конверсию по этапам и работу каждого менеджера. Кейс не заявляет неподтверждённый рост конверсии; ценность на этом этапе в том, что конверсия стала измеримой и управляемой.

  • Очередь заявок и ответственный менеджер
  • Статусы и следующие действия в одной карточке
  • Уведомления по новым и задержавшимся обращениям
  • Контроль конверсии по менеджеру и этапу воронки
04

Автоматизация рассрочек и напоминаний

После продажи процесс не заканчивается. Система продолжает отслеживать график рассрочки и статус оплаты, чтобы менеджеру не приходилось вручную собирать список клиентов для контакта.

Если очередной платёж не поступил, запускается автоматическое напоминание. Сложные случаи остаются доступными менеджеру, поэтому автоматизация не отрывается от реального финансового процесса компании.

  • Статусы активных рассрочек
  • Контроль даты очередного платежа
  • Автоматические напоминания при отсутствии оплаты
  • Передача исключений ответственному сотруднику
05

Почему этот сценарий применим не только к автозапчастям

В основе решения лежит не конкретный каталог, а повторяемая бизнес-модель: большой входящий поток, подбор товара или услуги, квалификация, передача человеку, контроль продажи и последующих платежей.

Такую архитектуру можно адаптировать для e-commerce, дистрибуции, строительных материалов, техники, мебели, медицинских услуг и других компаний, где Instagram и Telegram являются полноценными каналами продаж.

Вопросы о внедрении

Это реальный проект или демонстрационный сценарий?

Это реальное внедрение Lynx AI. Название клиента скрыто, но отрасль, структура процесса и используемые функции описаны без подмены вымышленным брендом.

Почему количество заявок указано приблизительно?

Поток меняется по сезону, а клиент не предоставлял аудит точного среднемесячного значения для публичной публикации. Поэтому мы честно используем формулировку «около 10 000», а не создаём ложную точность.

AI полностью исключает менеджеров?

Нет. AI автоматизирует первую линию, подбор и квалификацию. Менеджеры подключаются к обращениям, где требуется консультация, согласование или завершение продажи.

Можно ли адаптировать систему под другой каталог и CRM?

Да. Товарный слой, правила воронки, роли менеджеров, уведомления и платёжные статусы настраиваются под процессы конкретной компании.

Хотите собрать такую же управляемую воронку?

Покажите нам текущий путь заявки от сообщения до оплаты. Lynx AI предложит архитектуру AI-воронки, передачи менеджеру, аналитики и последующих напоминаний.

Обсудить похожий проект

Решения, использованные в архитектуре

ИИ-агенты для бизнеса в Узбекистане

ИИ-агенты для продаж и поддержки: лиды, заявки, CRM, Telegram и Instagram.

Открыть решение

Telegram-чатбот для бизнеса в Узбекистане

AI чат-бот в Telegram: заявки, консультации, поддержка и CRM.

Открыть решение

Instagram-чатбот и автоответы Direct в Узбекистане

AI-бот в Direct: лиды, запись на консультацию и ответы 24/7.

Открыть решение

Автоматизация бизнес-процессов с ИИ в Узбекистане

Продажи, поддержка и back-office: CRM/ERP, телефония, Telegram и Instagram.

Открыть решение

Материалы по теме

Messaging AI

Telegram и Instagram AI-боты для бизнеса в Узбекистане: лиды, CRM и Direct

Разбираем, как Telegram и Instagram боты превращают мессенджеры в sales-канал: лиды, Direct, FAQ, handoff, CRM-sync и контроль качества.

Открыть статью

Automation

Автоматизация бизнес-процессов в Узбекистане: где AI даёт быстрый эффект

Практический разбор, где AI-автоматизация быстрее всего снимает ручной труд: заявки, CRM, документы, маршрутизация задач и связка между системами.

Открыть статью