Бизнес-чаты в Telegram — это не только флуд, но и доска объявлений с услугами и вакансиями. В нем нет структуры, но есть запросы на поиск подрядчиков, советы или просьбы о помощи. Мы поняли, что если системно отслеживать чаты, то можно найти клиентов для услуг нашего агентства, то есть организовать канал для лидогенерации. Искать эти лиды вручную довольно сложно, и потому с помощью вайбкодинга сделали бота, который автоматически находит потенциальных клиентов в чатах. Рассказываем, как с помощью ИИ и всего за 5000 рублей в месяц мы получили стабильный поток заявок.
Скрытый канал лидогенерации, который есть у каждого b2b-бизнеса
В Telegram есть сотни чатов, где сидят ЛПР или предприниматели. Это не просто флудилки, а каналы для нетворкинга, обмена опытом и помощи. Например, в таких чатах просят порекомендовать подрядчиков для контекстной рекламы или других услуг. Я часто видел такие просьбы и списывался с людьми, если агентство uForce могло помочь. То есть чаты становились каналом лидогенерации, но у меня нет времени, чтобы постоянно отслеживать каждый канал.
Постепенно решили, что этот канал лидогенерации нужно развивать отдельно. Первое, что приходит в голову — посадить менеджера, который читает все чаты в базе агентства. Эту идею сразу отбросили, так как у продавцов много работы и не остается слотов для мониторинга чатов, а платить просто за чтение чатов тоже не хочется. Значит, надо автоматизировать задачу.
На рынке есть предложения, которые помогают мониторить телегу, но мы решили действовать самостоятельно. Внутри компании нашелся бизнес-аналитик, который решил задачу за 8 часов и собрал бота, который «прослушивает» бизнес-чаты в ТГ. Бот создали с помощью ИИ: сделали код, а также загрузили информацию про услуги агентства, чтобы находить и отбирать релевантные сообщения.
Схема работает так:
Есть пул бизнес-чатов → Бот читает сообщения → Находит релевантные услугам агентства (это определяет ИИ) → Направляет менеджерам → Менеджер принимает решение, можно ли работать с этим запросом → Агентство получает лид и менеджеры присылают предложение в личные сообщения аккаунта.
«Работа проходит в белую, то есть мы не залезаем в личные переписки или закрытые каналы. Бот слушает только открытые бизнес-чаты из моей личной базы и базы, которую собрали сотрудники. Поэтому мы не нарушаем правила Telegram и закон о персональных данных».
Антиспам, леммы и анализ намерений: как увеличить эффективность прослушки тг-чатов
Мы самостоятельно собрали бота, так как не хотели тратить деньги на продукт с неясной конверсией, да и это был своеобразный эксперимент. За дело взялся наш бизнес-аналитик, который активно работает с ИИ. В итоге возможностей нейросетей хватило, чтобы написать код для такого бота.
Возможно, кто-то спросит, а зачем этим занимался бизнес-аналитик? Для того, чтобы бот стал каналом лидогенерации недостаточно кода. Нужно прописать логику, чтобы на выходе получать, как можно больше релевантных сообщений. Представьте, сколько в телеге чатов и сколько там флуда. Поэтому эффективность бота зависит от логики работы. Например, в нашем прописаны несколько фильтров:
Антиспам-фильтр, чтобы бот отсеивал очевидный мусор. В чатах тысячи сообщений, которые не подходят для бизнеса. Поэтому прописали критерии для сомнительных сообщений:
-
Много эмодзи подряд. Обычно такое в спам-сообщениях. Пример: «🔥🔥🔥 Лучшая команда по маркетингу ждет тебя!»
-
Шаблонные рассылки с поиском сотрудников. Часто такое оформляют списками. Пример:
Ребята, срочно ищу сотрудников в агентство:
— таргетолога
— дизайнера
— копирайтера
3..Слишком красивые или рекламные тексты, в которых много форматирования, пустых абзацев, призывов и неестественно «продающий» стиль. Пример:
Устали от скучной работы?
Мечтаете о карьере мечты?
Наше агентство ищет супер-звезд:
— ТАРГЕТОЛОГА-ВОЛШЕБНИКА
— ДИЗАЙНЕРА-ГУРУ
— КОПИРАЙТЕРА-БОГА
✨ У нас:
✨ Высокие доходы (от 500к!)
✨ Гибкий график
✨ Крутая команда
Не упусти шанс!
Ждём именно ТЕБЯ! 💫
Бот помечает такие сообщения, как информационный мусор. По нашей статистике в корзину отправляется 20% всех сообщений.
Лемматизация, чтобы определить смысл написанного. Бот смотрит сообщение и приводит каждое слово к начальной форме (лемме), чтобы выделить сообщения, где есть потенциал для работы. Пользователи часто пишут запросы с разными окончаниями, падежами и ошибками, а боту важно найти смысл, а не буквальное совпадение. Например, пользователь пишет: «побежал искать чуваков, которые смогут настроить мне рекламку в Яндексе». Разбираем слова к начальной форме:
-
«бежал», «бегает», «побежит» → здесь слова преобразуются в начальную форму «бегать»;
-
«настроил», «настраивал», «настройка» → все формы сводятся к инфинитиву «настроить».
Словосочетание «Настроить рекламу» подходит для наших задач. Для этого мы собрали базу ключевых лемм — это около 200 терминов, которые напрямую связаны с нашими услугами: «лидогенерация», «яндекс директ», «аналитика», «performance», «email-рассылка», «аудит», «исследование рынка». Менеджеры в процессе работы добавляют новые леммы, чтобы улучшить выборку.
Если в сообщении нет ключевых слов, то бот его пропускает.
Анализ намерения, чтобы отобрать максимально релевантные сообщения. Если месседж содержит нужные термины, то не факт, что перед нами потенциальный клиент. Давайте сравним:
-
«Я вчера сам настроил Яндекс.Директ — кайф!» — человек явно не ищет помощи;
-
«Кто может помочь с настройкой Яндекс.Директа?» — тут уже реальный запрос.
Поэтому важно анализировать намерение пользователей. Бот проверяет конструкцию предложения, чтобы был запрос на решение с триггерами:
-
«нужен»
-
«ищу»
-
«помогите»
-
«посоветуйте»
-
«кто делал»
-
«есть кто-то, кто…»
Третий фильтр помогает отсеять болтовню и оставить только конкретные заявки, с которыми уже можно работать.
Когда сообщение прошло скоринг, то в финале бот с помощью промта для ИИ проводит итоговую проверку, подходит ли сообщение под наши услуги. Для этого написали промт, где собрали все услуги агентства. Если сообщение попадает под эти ключевые слова, то бот отправляет сообщение в корпоративный мессенджер, где менеджеры финально смотрят, можно ли его брать в работу и не ошибся ли бот.
«Бот работает так, чтобы менеджеры могли самостоятельно дополнять его функции. Все промты и команды прописаны в обычных Google-таблицах, и если происходят изменения, то менеджеры могут зайти и внести правки. Например, добавить или убрать какие-то услуги. Команды также прописаны в корпоративном мессенджере и сотрудники могут включить и выключить бот. То есть бизнес-аналитик собрал эту штуку и забыл».
Как мы получили поток лидов за 60 долларов
Для начала расскажу, сколько мы потратили на запуск бота и сколько уходит на поддержание его работы:
-
100 долларов ушло на разработку, а точнее на оплату работы нашего бизнес-аналитика.
-
5 долларов в месяц тратим на оплату сервера.
-
20-50 долларов в месяц тратим на Open AI, хотя были опасения, что разгребание кучи мусора обойдется дороже.
Если бы нанимали отдельного разработчика или посадили на такую работу отдельного менеджера, то расходы стали бы выше. Расходы расходами, но есть ли эффект от работы бота? Да, есть: в среднем из чат-бота приходит 15-22 квалифицированных запросов в месяц — поток не из сотни лидов, но стабильный поставщик заявок, который не отнимает много времени.
Другие цифры из работы бота:
-
Десятки тысяч сообщений в месяц — читает бот в разных чатах.
-
800-1000 сообщений — остается после двухуровневой фильтрации.
-
5-8% — релевантные сообщения после обработки менеджером.
-
50-60% — квалифицированные лиды для агентства из сообщений, которые обработал менеджер.
«Этот инструмент можно использовать, как дополнительный источник на постоянной основе. С одной стороны, он не приносит сверхнагрузки для команды, а с другой — обеспечивает минимум заявок каждый месяц».
Результаты повлияли на решение не интегрировать этого бота с CRM, а связать с корпоративным мессенджером: иначе в CRM попадет куча мусора, который повлияет на общую статистику и снизит общую эффективность менеджеров.
Кому подходит прослушка телеги
Подобные боты полезны любому бизнесу, где клиенты — предприниматели, ЛПР или специалисты, которые отвечают за результат, то есть b2B-сегмент. Важно, чтобы в отрасли были тематические чаты, где общаются и обмениваются опытом участники рынка. Например, это маркетинг, реклама, недвижимость, консалтинг.
«Если предприниматели делают запросы, то спокойно относятся к тому, что к ним в личку приходят с предложениями. Думаю, что в b2c такое работает не очень. Если кто-то в чате спросил про хорошие мангалы, то вряд ли обрадуется, что ему начнут присылать ссылки на сайты или маркетплейсы».
Если хотите такого же бота, то можете собрать его самостоятельно. Наш бизнес-аналитик считает, что для этого вам нужно взять этот материал, загрузить в ChatGPT и попросить построить схему реализации для вашего бизнеса. В Телеге все еще есть народ, несмотря на блокировки. А я в своем канале рассказываю еще больше, как вайбкодинг меняет бизнес.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1024660/