Разработка AI-агентов для оптимизации бизнес-процессов

Мы создаем интеллектуальных AI-помощников, которые интегрируются в вашу рабочую среду.
Сфокусируйтесь на росте, а не на рутине.
Мы создаем интеллектуальных AI-помощников, которые интегрируются в вашу рабочую среду. Сфокусируйтесь на росте, а не на рутине.
Frankweb digital-агентство — Консалтинговая компания
Автоматизировали бизнес для 37+ клиентов в СНГ

Ваш бизнес может работать эффективнее

Знакомые проблемы, которые решает автоматизация
Сотрудники тратят часы на рутину
Копирование данных, составление отчетов, отправка однотипных писем — всё это отвлекает от действительно важных задач.
Примеры AI-агентов:
  • Авто-отчет
  • Сортировщик почты
  • Ассистент рассылок
Человеческий фактор приводит к ошибкам
Пропущенный звонок, неверно внесенные данные в CRM или ошибка в счете могут стоить вам денег и репутации.
Примеры AI-агентов:
  • Контролер данных
  • Финансовый контролер
  • Страж звонков
Процессы медленные и непрозрачные
Клиенты долго ждут ответа, заявки обрабатываются вручную, а у руководства нет полной картины происходящего.
Примеры AI-агентов:
  • AI-саппорт
  • Диспетчер заявок
  • Бизнес-сводка
Упускаются возможности для роста
Лиды остывают, пока до них дойдут руки, а ценная информация из отзывов и звонков никак не используется.
Примеры AI-агентов:
  • Реаниматор лидов
  • Аналитик репутации
  • Речевой аналитик

Решение — AI-агенты для любой задачи

Интегрируем искусственный интеллект в любую сферу вашего бизнеса
Для Отдела Продаж
Для Финансов и Бухгалтерии
Подобрать AI-решение для моей задачи
Для Управления Проектами
Для HR и Рекрутинга
Для Исследований и Анализа Рынка
Для
Маркетинга
Для Операционной деятельности и Логистики
Для Юридического отдела
Для Службы Поддержки

Разработали более 140+ Автоматизации для 37 клиентов

От ручной работы — к автоматическому результату
Кейс: AI-агент для сквозной аналитики в мебельном бизнесе | Рост ROMI на 27%

AI-агент для сквозной аналитики в мебельном бизнесе

Проблема клиента

Руководство столкнулось с непрозрачностью рекламных расходов. Значительные средства инвестировались в SEO, Яндекс.Директ и соцсети без ясного понимания их эффективности и влияния на продажи.

Детали проблемы

Проблема заключалась в том, что стандартные отчеты Яндекс.Метрики работали по модели «последнего клика». Маркетологи видели, что большинство покупок совершалось после перехода с Директа, и делали вывод, что это самый эффективный канал.

При этом было интуитивное понимание, что клиенты не принимают решение о покупке дивана за 200 000 рублей спонтанно. Сервисы популярных сквозных аналитиков не подходили, так как были шаблонными решениями.

Ключевой запрос клиента: «Я хочу видеть полный путь каждого клиента: от первого знакомства с нами в статье блога до финального заказа через контекстную рекламу. Я должен понимать, какие каналы знакомят и прогревают аудиторию, а какие закрывают сделки, чтобы справедливо распределять бюджет».

Решение: Разработка AI-агента «Аналитик 2.0»

Мы разработали AI-агента, который интегрировался с сайтом компании, CRM-системой, рекламными кабинетами и коллтрекингом. В основе решения использовалась связка n8n для оркестрации процессов и кастомные API для сбора и отправки данных.

Как это работает:

  • Присвоение ID: Каждому посетителю сайта, пришедшему из любого источника, присваивался уникальный client_id.
  • Склейка сессий: Агент отслеживал и «склеивал» все последующие визиты этого пользователя, будь то переход по прямой ссылке, из соцсетей или из рекламной сети.
  • Единый профиль: Все касания (просмотры страниц, клики, добавления в корзину, звонки, заявки) собирались в единый профиль клиента, привязанный к его client_id.
  • Анализ и выводы: Собранные данные анализировались AI-моделью для построения полной картины пути клиента.

Фишки AI-агента

  • Динамическая модель атрибуции. Агент не просто показывает путь клиента, а с помощью AI присваивает каждому каналу в цепочке свою долю ценности.
  • Анализ коммуникаций и контроль качества. Агент в реальном времени анализирует записи звонков и переписки. При обнаружении проблемы он мгновенно отправляет уведомление РОПу.
  • Автоматический сводный отчет. Каждое утро директор по маркетингу получает в Telegram сводку от AI-агента с ключевыми метриками и аномалиями.
  • Интеграция с офлайном. Агент «склеивал» офлайн-визит в шоурум с цифровым следом клиента по номеру телефона.
Интерфейс аналитической системы AI-агента

Ключевые результаты

27%

Рост ROMI

Каждый вложенный в рекламу рубль стал работать эффективнее.

18%

Снижение ДРР

За счет отключения неэффективных кампаний, не приносивших ценности.

35%

Перераспределение бюджета

Бюджет перенаправлен с «закрывающих» каналов на «знакомящие».

100%

Прозрачность пути клиента

Менеджеры видят в CRM всю историю касаний для понимания потребностей.

Кейс: AI-агент для генерации коммерческих предложений | КП за 15 минут

AI-агент для мгновенной генерации коммерческих предложений

Задача клиента

Руководство столкнулось с серьезным операционным «бутылочным горлышком»: долгим и трудоемким созданием коммерческих предложений (КП).

Проблема

Проблема заключалась в том, что каждое КП было сложным документом, требующим ручной работы: менеджеры вручную собирали информацию из разных источников, а на расчет финмодели уходили часы. Каждое КП перед отправкой должно было пройти проверку, что создавало очередь.

В итоге подготовка одного персонализированного КП занимала от 1 до 2 рабочих дней. За это время потенциальный покупатель успевал получить предложения от 2-3 конкурентов.

Ключевой запрос клиента: «Нам нужен инструмент, который позволит любому менеджеру за минуты создавать подробное, точное и персонализированное 8-страничное коммерческое предложение, чтобы мы могли отправлять его клиенту прямо во время телефонного разговора».

Решение

Мы разработали AI-агента, который автоматизировал весь цикл создания КП. Менеджер заполняет простую веб-форму, и после нажатия кнопки «Создать КП», агент мгновенно выполняет всю ручную работу:

  • Выбирает нужный шаблон.
  • Обращается к базе данных и подставляет релевантную финансовую модель.
  • Подбирает 1-2 наиболее подходящих кейса.
  • Добавляет стандартные юридические блоки.

Через несколько минут агент присылает менеджеру готовое 8-страничное КП в PDF и сохраняет его в CRM.

Фишки AI-агента

  • Динамическая персонализация: Адаптирует текст и финансовую модель под конкретного клиента и город.
  • Умный подбор контента: Автоматически добавляет в КП релевантные блоки в зависимости от запроса клиента.
  • Генерация сопроводительного письма: Вместе с PDF-файлом создает готовый текст письма для отправки клиенту.
  • Интеграция с аналитикой: Отслеживает, когда клиент открыл документ и какие страницы смотрел дольше всего.
Процесс автоматической генерации коммерческих предложений

Результат

<15 мин

Подготовка КП

Время на создание одного коммерческого предложения сократилось с 2 дней.

+60%

Продуктивность

Менеджеры сфокусировались на переговорах, а не на рутине.

+12%

Конверсия в договор

За счет скорости реакции и высокой персонализации предложений.

8 стр.

Сложные документы

Автоматическая генерация многостраничных персонализированных КП.

Кейс: AI-агент для базы знаний и поддержки клиентов | Снижение тикетов на 40%

AI-агент для базы знаний и поддержки клиентов в IT-компании

Задача клиента

Компания столкнулась с «проклятием роста» — их продукт становился все мощнее и сложнее, а база знаний и поддержка не успевали за ним.

Проблема

Информация была фрагментирована: Help Center, API-документация, видеоуроки, Confluence и тысячи решенных тикетов в Zendesk. Это создавало хаос на всех уровнях поддержки: L1, L2 и CSM тратили часы на поиск информации, которую клиенты не могли найти самостоятельно.

Ключевой запрос клиента: «Нам нужен „единый источник правды“, который бы мгновенно находил ответы в нашем хаосе данных. Он должен помогать клиентам решать проблемы самостоятельно, а нашим сотрудникам — давать точные ответы за секунды, а не часы».

Решение

Мы создали интеллектуального ассистента, который проиндексировал абсолютно все источники знаний и стал центральным «мозгом» компании.

Агент был развернут в трех ключевых точках:

  • Публичный чат-бот на сайте и в Help Center для самообслуживания клиентов.
  • Внутренний ассистент для сотрудников поддержки L1/L2.
  • Персональный помощник для CSM в их рабочем интерфейсе.

Фишки AI-агента

  • «Суммаризация» тикета для L2: Агент встречает новый тикет краткой сводкой и ссылками на похожие решенные проблемы.
  • Ответы на основе кода: Разработчик может вставить в чат свой код и получить от агента объяснение, почему он не работает.
  • Проактивное обнаружение «дыр» в знаниях: Агент анализирует запросы без ответов и рекомендует темы для новых статей и видеоуроков.
AI-агент помогает сотруднику поддержки найти ответ в базе знаний

Результат

-40%

Тикетов в поддержку

Клиенты стали находить ответы самостоятельно через AI-ассистента.

+80%

Скорость ответа L1

Улучшилось среднее время первого ответа (First Response Time).

-60%

Время CSM на технику

Сотрудники сфокусировались на удержании и развитии клиентов.

+15 п.

Рост CSAT

Индекс удовлетворенности клиентов вырос за счет скорости и точности.

Кейс: AI-агент для парсинга сайтов застройщиков | Автоматизация контента для недвижимости

AI-агент для парсинга сайтов застройщиков и генерации контента

Проблема клиента

Крупное агентство недвижимости, специализирующееся на новостройках, столкнулось с проблемой ручного наполнения своей базы объектов. Контент-менеджеры физически не успевали отслеживать десятки сайтов застройщиков, что приводило к устареванию предложений и потере клиентов.

Детали проблемы

Проблема заключалась в огромных трудозатратах на сбор и унификацию информации. Менеджеры тратили весь день на ручной поиск, копирование данных и изображений с сайтов девелоперов. В результате база обновлялась с задержкой в несколько дней, а риелторы тратили до 5 часов в неделю на создание PDF-презентаций.

Ключевой запрос клиента: «Мы не успеваем следить за рынком. Пока мы вручную добавляем один ЖК, в другом уже половину квартир раскупили. Нам нужен робот, который будет сам сканировать все новостройки, делать для них продающие описания и готовить красивые PDF-презентации».

Решение: AI-агент «Маркет-Сканер»

Мы разработали AI-агента, который в круглосуточном режиме мониторит сайты застройщиков, интегрируясь с CMS и CRM-системой агентства.

Как это работает:

  • Мониторинг и парсинг: Агент по расписанию обходит сайты, находит новые объекты и отслеживает изменения.
  • Извлечение и структурирование: Собирает всю информацию (планировки, рендеры, цену) и приводит к единому стандарту.
  • Обогащение и генерация текста: AI-модель анализирует данные, добавляет информацию об инфраструктуре и генерирует уникальные SEO-описания.
  • Создание контента: Автоматически публикует карточку на сайте и формирует брендированную PDF-презентацию.

Фишки AI-агента

  • Адаптивный парсинг: При смене дизайна сайта агент пытается адаптироваться сам или уведомляет специалиста.
  • Генерация разных форматов: Создает подробный SEO-текст для сайта и сжатый, с акцентами на выгодах, для PDF.
  • Анализ рынка: Формирует отчеты по средней цене за м², динамике цен и активности конкурентов.
  • Персонализация «на лету»: В PDF автоматически подставляет данные риелтора из CRM.
Современные новостройки и интерфейс AI-агента

Ключевые результаты

98%

Ускорение публикации

Время появления нового объекта на сайте сократилось с 1-2 дней до 10-15 минут.

45%

Рост актуальной базы

За счет автоматического охвата рынка база релевантных квартир выросла почти вдвое.

5+ ч

Экономия времени

Каждый риелтор экономит более 5 часов в неделю, ранее уходивших на подготовку материалов.

100%

Единообразие бренда

Все презентации создаются в едином фирменном стиле, повышая доверие к агентству.

Кейс: AI-агент для поиска тендеров | Увеличение побед на 22%

AI-агент для поиска и анализа государственных и коммерческих тендеров

Проблема клиента

Ведущий поставщик промышленного оборудования столкнулся с тем, что его тендерный отдел работал на пределе возможностей. Компания упускала выгодные контракты, так как сотрудники физически не могли обработать весь поток информации с десятков торговых площадок.

Детали проблемы

Команда ежедневно просматривала десятки сайтов, но до 90% рабочего времени уходило на отсев «шума»: нерелевантных закупок, запросов на ремонт или тендеров из других регионов. На подготовку качественной заявки оставалось критически мало времени.

Ключевой запрос клиента: «Мои люди тратят все время на то, чтобы отсеять мусор. Мне нужен снайпер, а не пулеметчик, который будет находить только наши цели и давать нам время на подготовку выигрышного предложения».

Решение: AI-агент «Тендер-Радар»

Мы разработали AI-агента на основе NLP, который интегрировался с API торговых площадок и внутренними системами клиента (CRM, таск-менеджер).

Как это работает:

  • Круглосуточный мониторинг: Агент 24/7 сканирует все ЭТП на предмет новых тендеров.
  • Интеллектуальная фильтрация: AI читает и понимает суть ТЗ, отсеивая нерелевантные закупки по региону, типу работ, сумме.
  • Скоринг и приоритизация: Оценивает каждый тендер, присваивая рейтинг перспективности.
  • Автоматизация работы: Создает задачу в таск-менеджере, прикрепляет документы и выделяет ключевые условия и дедлайны.

Фишки AI-агента

  • Анализ «подводных камней»: Агент вычитывает проект договора и подсвечивает для юриста рискованные пункты.
  • Автозаполнение документации: Самостоятельно заполняет стандартные разделы заявки (реквизиты, сведения о компании).
  • Аналитика по конкурентам: Показывает, кто и с каким снижением цены побеждает в нише.
  • Обучение на предпочтениях: Уточняет поиск на основе отметок сотрудников («интересно» / «нерелевантно»).
Сотрудники анализируют данные по тендерам на цифровой доске

Ключевые результаты

-90%

Время на поиск

Поиск и квалификация тендеров сократились с 4-5 часов до 30 минут в день.

+60%

Поданных заявок

Отдел смог подавать заявки на тендеры, на которые раньше не хватало ресурсов.

+22%

Выигранных контрактов

Фокус на качественных заявках и лучших тендерах напрямую повлиял на результат.

100%

Охват площадок

Компания перестала рисковать, что важный контракт будет упущен из-за человеческого фактора.

База знаний
по AI-агентам

AI-агенты: Принципы работы и применение в бизнесе
Как найти задачи для AI-агентов в бизнесе
Вы уже знаете, что простая автоматизация работает по принципу «Если произошло событие X, сделать действие Y».
Подробнее
Инструкция: Интеграция n8n с YandexGPT
Интеграция n8n с нейросетями от Яндекса позволяет добавить в ваши сценарии автоматизации мощный искусственный интеллект
Подробнее
Регистрация в Google Opal
Google Opal — это экспериментальный AI-конструктор из Google Labs. Его ключевая идея — позволить пользователям...
Подробнее
База знаний
по AI-агентам
Подробное КП с планом работ, стоимостью, планом внедрение
Прогноз окупаемости и измеримых результатов.
Точки роста, где AI даст максимальный эффект.
На консультации вы получите:
Запишитесь на бесплатную консультацию. Мы проанализируем ваши процессы и покажем, какие именно задачи можно передать AI-агенту, чтобы вы получили измеримый результат уже в первый месяц.

Заказать автоматизацию
для вашей компании

Раскопин Даниил
Операционный директор Консалтинговой компании Frankweb Digital Agency
+7 (922) 737-22-51
Телефон:
Почта:
raskopin49@gmail.com

© 2025 Раскопин ИНН 741204586446