Smart Follow-Up Scheduler: идеальный момент для звонка

Боль № 1. После получения лидов менеджеры часто «бросают» их в общий список и назначают случайные перезвоны: «позвоню завтра утром». Но «завтра» часто превращается в «через неделю», потому что никто не видел, что в графике клиента нет окна для разговора, а у менеджера в приоритете более срочные задачи. Результат — 20–30% горячих лидов охладевают и уходят к конкурентам.

Боль № 2. Даже если менеджер планирует перезвон, он не знает, писал ли клиент ночью в мессенджер или заходил на сайт. Время контакта выбирается «наугад» — средний чек и конверсия падают, ведь лиды контактируют в разное время суток и по-разному реагируют на звонок.

Боль № 3. Менеджеры используют разные инструменты: кто-то ведёт расписание в Google Calendar, кто-то в Outlook, а кто-то — в бумажном блокноте. Нет единого стандарта и автоматической синхронизации между CRM, календарём и почтой. В итоге задачи «позвонить» ежедневно копятся и раскидываются «на глазок».

Боль № 4. Руководителю невозможно оценить, как быстро и качественно команда обрабатывает лиды: SLА первого контакта не выполняется, но никто не видит узких мест. Постепенно KPI «Time to First Contact» вырастает до 48 часов, а конверсия падает на 15%.

Smart Follow‑Up Scheduler решает эти проблемы сквозным AI‑сценарием. Мы подключаемся к CRM (AmoCRM, Bitrix24), календарям менеджеров (Google Calendar, Outlook), а также к данным о поведении лида: открытие писем, клики, визиты на сайт и ответы в мессенджерах. ML‑модель анализирует все эти сигналы и предлагает точное окно для перезвона: когда клиент скорее всего услышит, и менеджер будет свободен. Сценарий автоматически создаёт задачи в CRM, ставит напоминания в календарь и при необходимости перенормировывает текущие «горячие» задачи. В итоге лиды получают звонок в тот момент, когда готовы говорить, а менеджер планирует день максимально эффективно.

Ключевые эффекты:

• Сокращение среднего Time to First Contact до ≤15 мин после поступления лида.
• +10–20% рост конверсии лид → переговоры благодаря звонкам в «золотые часы» клиента.
• –30% отмененных / пропущенных задач перезвона: AI учитывает занятость менеджера и клиента.
• Повышение дисциплины команды: все follow‑up задачи автоматически планируются и контролируются по SLA.

Как это работает

Интеграция с CRM и календарями

• Подключение через API/REST CRM (amoCRM, Bitrix24): получение новых лидов, статусов, контактных данных.
• Синхронизация календарей менеджеров (Google Calendar, Microsoft Outlook) — задания на звонки, встречи, блок‑часы.
• Если используются другие инструменты (Excel, самописные CRM), настраиваем Webhook или ETL‑пайплайн для опроса таблиц и загрузки данных.
• В результате у AI есть полная картина: когда у менеджера заняты слоты, а когда свободен, а также базовая информация о лидах: UTM, источник, сегмент.

Сбор и анализ «поведения лида»

• Интеграция с ESP для email: получение событий — открытие письма, клик, ответ на письмо.
• Подключение веб‑аналитики (Google Analytics, Яндекс.Метрика): сигналы «посещение сайта», «брошенная корзина», «просмотр ключевой страницы».
• API мессенджеров (WhatsApp Business API, Telegram Bot API): сбор сообщений от лида и время последних взаимодействий.
• В Kafka/Redis накапливаем «сигналы активности» — Timestamp, тип события, UTM, Device, Region.
• AI‑модуль генерирует «Behavior Score»: насколько лид «горяч» и когда он скорее всего доступен (утро, обед, вечер).

Расчет оптимального окна перезвона

• Модель CatBoost + LSTM обучается на истории: когда телефонные звонки привели к успешному разговору (температура лида vs время суток vs день недели).
• Для каждого нового лида вычисляется «Contact Window Score»: оценка каждой 30‑минутной ячейки в следующие 48 часов.
• Выбирается слот с наивысшим «Contact Window Score», при условии, что менеджер в это время свободен (нет встреч/задач).
• Модель также учитывает «рабочие часы» — время, когда менеджер доступен, а лид, судя по behavior‑сигналам, готов отвечать.

Автоматическое создание задач и напоминаний

• Через CRM API создаётся задача «Звонок: перезвонить лиду» с указанной датой и временем начала работой менеджера.
• В календарь менеджера (Google Calendar / Outlook) автоматически добавляется событие «Follow‐Up звонок» с Duration = 15 мин, напоминание за 10 мин.
• Менеджеру в Telegram приходит push: «Новый follow‑up — позвонить лиду X в 11:30 (он готов говорить)».
• Если менеджер подтвердил звонок «взят в работу», задача переходит в статус «В работе», иначе «Ожидание» и за 30 мин до слота AI проверяет занятость и при необходимости пересчитывает.

Динамическая корректировка и оповещения

• Если лид проявил новую активность (открыл письмо, написал в мессенджер) после назначенного слота, модель пересчитывает оптимальный момент и переназначает задачу.
• Если менеджер в назначенный слот не сменил статус на «В работе», за 5 мин бот высылает повторное уведомление и, при игнорировании, переводит задачу на своего тимлида.
• Если заданный слот попадает в выходной или «нерабочее» время (менеджер изменить календарь), AI‑Scheduler автоматически ищет следующий лучший слот и уведомляет менеджера.

Дашборд и аналитика работы follow‑up

• Metabase: вкладка «Follow‑Up Efficiency» — среднее время до первого контакта, конверсия «назначенный звонок → разговор».
• График «Contact Window Score vs Реальный контакт»: сколько раз AI‑прогноз совпал с успешным разговором.
• «Manager Load» — загрузка менеджеров: сколько follow‑up назначено, сколько перенесено или пропущено.
• Heatmap «лучшее время для звонка» по сегментам лидов (B2C vs B2B, регион, источник).

Self‑learning и улучшение стратегии

• Модель переобучается еженедельно: добавляет новые данные — успешные звонки, отказы и часы активности.
• A/B‑тесты: сравнение двух стратегий слотов (наивысший Contact Window Score vs фиксированные «утренние» слоты для всех).
• AI‑инсайты: советы «сдвиньте часы телефонных обзвонов для сегмента B2B на 30 мин раньше» или «делайте обзвон после открытия письма, а не через сутки».

Выгоды и конкурентные преимущества

• Моментальный контакт: лид получает звонок в «золотой час»— вероятность разговора ↑ на 30%.
• Автоматизация рутинных задач: менеджеры не тратят время на выбор времени — AI делает это за них, освобождая до 10 человеко‑часов в неделю.
• Улучшенный SLA: выполнение первого контакта ≤15 мин повышает доверие лидов и конверсию на 15–20%.
• Прозрачность для руководства: в любую минуту видно, сколько follow‑up назначено, сколько завершено и какова эффективность по менеджерам.
• Адаптивность: модель учится на реальных данных и подстраивается под изменения рынка, рабочего графика и поведения клиентов.

Параметры сценария

Гипотеза — Интеллектуальное планирование первого контакта увеличит конверсию в разговор на 15% и сократит среднее Time to First Contact до ≤15 мин.

Цель внедрения — Обеспечить быстрый и своевременный follow‑up с лидами, повысить эффективность менеджеров и удовлетворённость клиентов.

KPI и метрики

• Time to First Contact
• Conversion Rate (Follow‑Up → Разговор)
• Tasks Completed on Time (%)
• Average Contact Window Score
• Manager Overload Rate

Технологический стек — Python (CatBoost, LSTM), FastAPI, Airbyte/Make, PostgreSQL/Redis, Google Calendar API, Outlook API, CRM API, Metabase/Superset, Telegram Bot API, Docker/K8s.

Шаги внедрения

• Анализ текущего процесса обработки лидов — оцениваем время до первого контакта, каналы коммуникации и среднюю загрузку менеджеров.
• Интеграция с CRM и календарями — настраиваем API-доступ, тестируем синхронизацию.
• Настройка сбора поведения лида — подключаем ESP, веб‑аналитику, мессенджеры.
• Разработка и обучение ML-модели — импорт исторических данных, создание Contact Window Score.
• Настройка генерации задач и уведомлений — интеграция с CRM, Telegram Bot.
• Развертывание дашборда и алертов — готовим отчёты в Metabase, настраиваем метрики SLA.
• Тестирование, верификация и обучение команды — менеджеры проходят тренинг, первые звонки назначаются по Планировщику.
• Полноценный запуск и поддержка — мониторим первые результаты, вносим небольшие доработки и переносим проект в прод.

Влияние на бизнес — Рост конверсии, снижение «упущенных» лидов, экономия времени менеджеров, повышение отдачи рекламных вложений.

Влияние на CX — Клиент получает своевременный вызов, ощущает высокий сервис — лояльность и доверие растут.

Доп. идеи улучшения

• Интеграция с системами Call-back обзвона (VoIP) для автоматического старта вызова.
• Расширение на массовые SMS/Telegram/WhatsApp follow‑up с учётом времени.
• Внедрение голосового ассистента для «умного» прозвона ночью.

Вывод

Время отклика — один из ключевых факторов успеха в продажах. Smart Follow‑Up Scheduler превращает хаос планирования в точный алгоритм: AI анализирует не только доступность менеджера, но и мельчайшие сигналы активности лида — открытие писем, посещение сайта, мессенджер‑сообщения — чтобы назначить звонок в «золотой час» именно для каждого конкретного клиента. Лиды не остывают, задачи не теряются, а менеджеры работают в оптимальном режиме, фокусируясь на действительно важных переговорах.

Ключевые изменения, которые вы заметите через 90 дней после запуска:

Time to First Contact ≤ 15 мин

1. AI‑модуль будет автоматически назначать оптимальные окна для первого звонка: учитывая, что лид открывает письмо в 9:45, модель назначит встречу на 9:50, когда клиент уже «на волне интереса».
2. Менеджер получит уведомление в Slack/Telegram сразу после появления лида в CRM и больше не будет «проваливать» первые 30–60 минут.
3. В среднем вы снизите время первого контакта с 45–60 мин до 10–15 мин, что увеличит шанс разговора на 30 % и повысит лояльность клиента.

Conversion Rate (Follow‑Up → Разговор) +15–20%

• Когда звонок приходит вовремя — в момент пика интереса — вероятность, что клиент ответит и согласится на разговор, резко возрастает.
• AI‑модель учится на истории: если лид из сегмента B2C обычно отвечает вечером, Scheduler будет предлагать именно вечерние слоты для этого сегмента.
• Сегмент «теплых» лидов (LeadScore ≥70) получит приоритетные окна, а «холодные» лиды будут распределяться по моделям nurture, чтобы не «перегружать» менеджера бесполезными звонками.

Tasks Completed on Time ≥90%

• Благодаря автоматическому созданию и переназначению задач, менеджер никогда не пропустит звонок, даже если у него внезапно появится встреча: AI‑Scheduler пересчитает и предложит следующий оптимальный слот.
• Электронные карточки напоминаний автоматически обновляются в CRM, а календари синхронизируются в реальном времени с Google Calendar или Outlook.
• Руководитель видит в дашборде, что 9 из 10 задач «Перезвонить» выполнены вовремя, что позволяет планировать ресурсы и не держать сделки «в подвешенном» состоянии.

Average Contact Window Score ≥0,75 (из 1,0)

• Scheduler рассчитает Contact Window Score для каждой 30‑минутной ячейки: модель учитывает часы активности конкретного лида, региональные часовые пояса и предпочтения (B2B-лиды предпочитают утро, B2C — вечер).
• В 70% случаев звонки будут назначаться в «золотой слот» (Contact Window Score ≥0,8), когда вероятность ответа максимальна.
• Модель также адаптируется: если в ходе общения выясняется, что клиент предпочитает субботние утренние звонки, Scheduler учтёт это в будущем для подобных лидов.

Manager Overload Rate −25%

• AI‑Scheduler берёт на себя рутинную сортировку и планирование — менеджер больше не тратит время на ручное выставление напоминаний и поиск «свободных окошек».
• Если нагрузка на менеджера достигает 80% (больше 10 назначенных звонков в день), Scheduler автоматически переназначит менее «горячие» задачи на другого свободного специалиста из команды.
• В результате менеджеры будут освобождены от механической работы и смогут уделять больше времени глубокому анализу потребностей клиента и качественным переговорам.

Дополнительные выгоды и непрямые эффекты:

• Улучшение клиентского опыта: лид получает звонок в тот момент, когда на самом деле «думает» о продукте, а не через несколько часов или дней после первого касания. Это повышает ощущение заботы и профессионализма.
• Снижение стресса в команде: менеджеры будут работать в режиме «без перегрузок» — расписание составляется так, чтобы не было одновременных пиков звонков.
• Повышение прозрачности для руководства: подробные отчёты показывают, сколько лидов было обработано вовремя, сколько раз автоматический Scheduler предсказал успешное окно, и как это влияло на ROI рекламных кампаний.

Примеры реальных кейсов:

• E‑commerce (электроника). До внедрения Scheduler среднее время до первого звонка составляло 43 мин, конверсия «звонок → интерес» была 22%. Через месяц с Scheduler Time to First Contact опустился до 12 мин, конверсия выросла до 36% (+14 п.п.), а доход от новых сделок увеличился на 18%.
• B2B (услуги консалтинга). Ранее менеджеры не успевали дозвониться до ключевых лиц: средний Time to First Contact — 2 дня, что давало «холод» 70% лидов. Scheduler сократил этот показатель до 14 мин, что повысило конверсию B2B‑звонков с 8% до 24% (+16 п.п.), а средний чек сделки вырос на 12%.
• Финансовые сервисы. «Холодные» лиды превращались в сделки крайне редко: Time to First Contact ~ 1 час, из них 60% контактов не состоялись. Scheduler снизил этот показатель до 10 мин, и «успешных» разговоров стало 72% (+12 п.п.), что добавило +3,8 млн ₽ выручки за первый месяц.