AI kvalifikace prodejních leadů
Německý regionální prodejce oken a dveří se dvěma showroomy přijímal většinu prvních dotazů přes WhatsApp a kontaktní formulář. Obchodníci ztráceli čas na leadech, které nebyly připravené koupit nebo ležely mimo servisní region. Postavili jsme AI agenta, který odbavuje první kontakt, kvalifikuje leady podle rozpočtu, časového horizontu a regionu a domluví konzultaci u zákazníka.
Výchozí situace
Firma má pět obchodníků v terénu a dva showroomy. Denně přicházelo zhruba 30 až 50 prvních dotazů — kombinace „kolik stojí výměna oken v rodinném domě“, „máte termín na konzultaci v tomto měsíci“ a „posíláte do okolí Drážďan“. Obchodníci tyto zprávy odbavovali sami mezi schůzkami, často s několikahodinovým zpožděním. Studie chování zákazníků oken-dveří v Německu ukazují, že kdo nedostane odpověď do dvou hodin, jde dál — a firma reálně cítila, že část leadů takto utíká. Druhým problémem byla kvalita kvalifikace: obchodníci jezdili na konzultace, kde se až na místě dozvěděli, že rozpočet zákazníka je o řád níž než reálné ceny, nebo že objekt je v ochranném pásmu, kde firma nemá oprávnění. Každá taková zbytečná cesta stojí půl dne práce obchodníka plus dopravu.
Řešení
Postavili jsme AI agenta dostupného přes WhatsApp Business a webový formulář, který okamžitě navazuje kontakt — typicky do 30 sekund od první zprávy. Agent vede strukturovaný, ale konverzační dialog: o jaký produkt jde, kolik oken/dveří, jaký objekt (rodinný dům, byt, novostavba, rekonstrukce), v jakém PSČ, jaká je představa o termínu a rozpočtu. Pro otázku regionu má agent geografický gating — pokud PSČ leží mimo servisní oblast, slušně lead odmítá s vysvětlením, místo aby plnil pipeline obchodníka. Pro otázku rozpočtu má agent reálistická vodítka: u rekonstrukce běžného rodinného domu komunikuje cenové pásmo otevřeně, takže si zákazník sám rozhodne, jestli má smysl pokračovat. Kvalifikovaný lead jde rovnou do Twenty CRM s plnou konverzací jako přílohou a agent rezervuje termín konzultace přes Google Calendar konkrétního obchodníka v daném regionu. Architektura: Claude jako jádro, Langflow pro stavový tok, n8n pro integraci s WhatsApp Cloud API, Twenty CRM a kalendářem. Vše GDPR-konformně na Hetzneru ve Frankfurtu.
Výsledek
Agent dnes samostatně odbavuje přibližně 70 % všech prvních WhatsApp leadů. Z toho zhruba třetina je rovnou diskvalifikována (mimo region nebo nereálný rozpočet) a obchodníci je nikdy nevidí. Druhá třetina dostane orientační informace a sama zvolí, že nechce pokračovat. Poslední třetina je kvalifikovaná a má domluvenou konzultaci v kalendáři. Čas obchodníků strávený nad chladnými leady klesl o víc než polovinu. Konverze z konzultace na zakázku stoupla — protože konzultace nyní probíhají téměř výhradně se zákazníky, kteří už znají cenový rámec a jsou v servisním regionu. Vedení mluví o návratnosti projektu do tří měsíců.
Co jsme se naučili
Dva poznatky. Zaprvé: největší riziko AI agenta v prodeji není v halucinacích, ale v přílišné ochotě prodat. První verze agenta byla vyladěna, aby co nejvíc leadů „prošlo dál“ k obchodníkovi. Výsledkem bylo, že obchodníci byli první týden zavalení kvalifikovanými leady, které kvalifikované nebyly — agent se zdráhal řekl ne. Museli jsme přepsat instrukce tak, aby agent uměl s úsměvem odmítnout, a paradoxně to zvedlo důvěru obchodníků v systém. Zadruhé: kvalifikační otázky musí odpovídat tomu, jak skutečně lidé v dané kategorii nakupují. Pokoušeli jsme se na začátku ptát na metráž objektu a typ zasklení — zákazníci to nevěděli a odpadali. Funkční je ptát se na to, co zákazník vidí: kolik oken, jaký objekt, jaký důvod výměny. Technické detaily přijdou na konzultaci.
Podobný problém?
Napište nám pár vět, odpovíme do jednoho pracovního dne.
Poptat projekt