Тендерний пакет збирається без пропущених вимог
AI розбирає тендерне завдання на вимоги, зіставляє їх із нашими документами й показує, чого в пакеті бракує.
~6 тендерів/міс: було 300 хв, стає 90 хв → ≈ 21 год/міс
Перший крок: Розберіть три завершені тендери: випишіть усі вимоги й позначте, яким документом ви закривали кожну. Три пакети вже дають робочий чекліст, за яким можна перевіряти наступний.
Звідки цифри: Звідки 300→90 хв: консервативна оцінка з практики компаній такого розміру — суцільне читання завдання і ручний збір довідок проти перевірки готової матриці відповідності. Підтверджено 22 досьє лідів (ChatGPT/Perplexity, 22.08.2026).
Кошторис і специфікація рахуються до готової ціни
AI рахує матеріали, роботи й логістику за нашими ж формулами і показує позиції, де потрібне рішення людини.
~14 кошторисів/міс: було 120 хв, стає 30 хв → ≈ 21 год/міс
Перший крок: Формалізуйте ОДИН типовий вид замовлення: що входить, за якими нормами рахується, які надбавки застосовуються. Перевірте формулу на 10 закритих кошторисах і звірте з фактом.
Звідки цифри: Звідки 120→30 хв: консервативна оцінка з практики компаній такого розміру — ручний збір прайсів і норм проти перевірки готового розрахунку з позначеними винятками. Підтверджено 15 досьє лідів (ChatGPT/Perplexity, 22.08.2026).
Звернення клієнта стає повним структурованим брифом
AI збирає вимоги з переписки, фото й голосових у картку заявки та сам питає те, чого бракує.
~60 заявок/міс: було 25 хв, стає 7 хв → ≈ 18 год/міс
Перший крок: Визначте, без яких полів заявку взагалі не можна взяти в роботу, і розберіть за цим переліком 20 останніх звернень. Одразу видно, що питають найчастіше і чого бракує щоразу.
Звідки цифри: Звідки 25→7 хв: консервативна оцінка з практики компаній такого розміру — вичитування листування і ручне складання брифу проти перевірки заповненої картки. Підтверджено 14 досьє лідів (ChatGPT/Perplexity, 22.08.2026).
Обдзвін «сплячої» бази без менеджера
Голосовий AI-агент проходить базу неактивних клієнтів з коротким питанням-пропозицією і віддає менеджеру лише зацікавлених.
~200 дзвінків по базі/міс: було 6 хв, стає 1 хв → ≈ 17 год/міс
Перший крок: Вивантажте з CRM клієнтів без замовлень за останній рік і порахуйте, скільки їх. Сформулюйте одне коротке питання-пропозицію, з яким не соромно подзвонити кожному з цього списку.
Звідки цифри: Звідки 6→1 хв: консервативна оцінка з реальних кейсів нашої бази дзвінків — ручний дзвінок по неактивній базі проти розбору менеджером лише зацікавлених відповідей.
Перша відповідь на заявку — за 3 хвилини, не завтра
Бот миттєво відповідає на нову заявку, ставить кваліфікаційні питання і передає менеджеру вже «теплого» клієнта.
~60 заявок/міс: було 15 хв, стає 3 хв → ≈ 12 год/міс
Перший крок: Заміряйте на 10 останніх заявках час від появи до першої відповіді — одна ця цифра покаже масштаб. Паралельно випишіть 3 питання, які менеджер завжди ставить першими.
Звідки цифри: Звідки 15→3 хв: консервативна оцінка з реальних кейсів нашої бази дзвінків — ручна перша відповідь з перемиканням між каналами проти миттєвої відповіді бота з передачею менеджеру; попит: 41 досьє лідів (22.08.2026).
Підбір рішення за вимогами і готова специфікація
AI зіставляє вимоги клієнта з каталогом — параметри, сумісність, наявність — і збирає специфікацію на перевірку.
~20 підборів/міс: було 45 хв, стає 12 хв → ≈ 11 год/міс
Перший крок: Візьміть 20 запитів, де ви вже знаєте перевірене рішення, і випишіть, за якими саме параметрами його добирали. Ці правила і є основа підбору.
Звідки цифри: Звідки 45→12 хв: консервативна оцінка з практики компаній такого розміру — ручний перебір каталогу і консультація в колеги проти перевірки готового підбору. Підтверджено 22 досьє лідів (ChatGPT/Perplexity, 22.08.2026).