Ассистент по квалификации лидов в недвижимости
Пример результата пилота — цифры приведены для иллюстрации, пока их не заменят данные подтверждённого клиентского кейса.
Команда из сферы недвижимость обратилась в ALTE с рабочим процессом, который перестал масштабироваться. Прежде чем что-либо разрабатывать, мы провели аудит процессов и анализ инфраструктуры и данных — чтобы понять, как устроена работа, какие данные и системы задействованы, кто ими пользуется и какие действуют ограничения.
Бизнес-задача
Ручная сортировка лидов и медленные ответы отнимали у брокеров время — более 650 лидов в месяц.
Выводы аудита
Аудит показал, как в действительности устроена работа, где ИИ создаёт наибольшую ценность, какие системы и данные задействованы и какие роли доступа и инфраструктура понадобятся решению. По его итогам мы подготовили техническое задание и определили MVP с фиксированным объёмом.
Настройка инфраструктуры и данных
Мы описали потоки данных, роли доступа и точки интеграции, чтобы решение работало безопасно внутри среды клиента — с защитой персональных данных на уровне архитектуры и контролем со стороны человека там, где цена ошибки высока.
Решение
Рабочий процесс приёма и квалификации лидов на базе ИИ, связанный с логикой CRM и правилами передачи брокеру.
Результат
- 38% быстрее первый ответ
- 24% больше квалифицированных лидов при маршрутизации
- 12 ч экономии времени отдела продаж в неделю
Что масштабировать дальше
После подтверждения пилота следующий шаг — распространить решение на смежные рабочие процессы, укрепить инфраструктуру и развернуть его для большей части команды, опираясь на измеримые результаты, а не на предположения.
По теме: Недвижимость и девелопмент · ИИ-услуги · Записаться на вводный звонок
Есть похожий процесс? Давайте проведём аудит.
Расскажите о своём рабочем процессе и бизнес-цели — ALTE поможет понять, можно ли превратить его в решение на базе ИИ с измеримыми результатами.