AI-бот Telegram Lead-gen Claude CRM

Кастомний AI-бот, що сам кваліфікує й дозріває ліди

Q: Скільки це коштує?

Стартує з платного scoping-дзвінка — рахуємо обсяг під ваш бізнес (воронка й інтеграції в кожного різні), фіксованого прайсу немає.

Q: Скільки часу до запуску?

Кілька тижнів від брифу до робочої версії.

Q: У мене не нерухомість — підійде?

Так. Рушій той самий, змінюється логіка воронки під вашу нішу (клініка, авто, B2B, освіта).

Q: Хто володіє ботом і даними?

Ви. Код і база — на ваших серверах/акаунтах.

Q: А якщо бот скаже клієнту неправду?

Вбудований anti-hallucination guard: бот не вигадує умов угоди; бракує даних — перепитує.

Q: Лише Telegram?

Telegram зараз; підключаємо WhatsApp і віджет на сайті.

Q: Що з підтримкою після запуску?

Нові warming-серії, сценарії, моніторинг — за домовленістю.

AI-діалог + дерево-воронка, 12-тижневий warming, CRM-хендоф; адаптується під будь-який бізнес із довгим циклом.

🤖 AI Telegram-бот 📍 нерухомість, Чорне море 🌐 5 мовних ринків

Anastasia Kyslenko 6 Червня 2026 7 хв читання

Обговорити проєкт Всі кейси →

🤖

24/7

кваліфікує без оператора

5 мовних ринків

12-тиж warming

10+ сигналів/лід

Кому це підходить

Цей кейс для вас, якщо...

🕒 Довгий цикл угоди (тижні–місяці) Ваш клієнт не купує одразу: думає, порівнює, повертається через тижні — і його треба дозрівати, а не «дотискати»

🧊 Потік лідів, що «зависають» Ліди приходять з реклами, але доходять до менеджера холодними й без контексту — дати, бюджет, потреба невідомі

🌐 Клієнти різними мовами Звертаються люди з різних країн і різними мовами, а оператора 24/7 у вас немає

💬 Менеджер тоне в ручній кваліфікації Менеджер витрачає години на однотипну кваліфікацію по колу замість роботи з гарячими

Впізнали себе? Читайте далі — цей кейс покаже рішення.

Контекст

Про проєкт

🤖

Девелопер та орендна агенція нерухомості на Чорному морі

Девелопер та орендна агенція нерухомості на Чорному морі — потік лідів із реклами, довгий цикл прийняття рішення, клієнти з різних країн і мов

🔥

Виклик

Ліди приходили, але доходили до менеджера холодними й без контексту: невідомо дати, локація, бюджет, склад сім'ї. Близько половини «зависали» після першого контакту й більше не поверталися. Менеджер витрачав час на ручну кваліфікацію по колу, а нічні й іншомовні звернення лишалися без миттєвої відповіді.

🎯

Цілі

01 Кваліфікувати лід розмовою — без оператора, 24/7

02 Збирати повний контекст (дати, локація, бюджет, склад) до хендофу менеджеру

03 Повертати «завислих» лідів через дозрівання, а не втрачати їх

04 Працювати кількома мовами під різні ринки з одного рушія

Чому це складно

Що тут може піти не так

І чому більшість підрядників це запорюють

Чисте дерево кнопок ламається на живій людині

Класичний бот-конструктор веде по гілках, але щойно людина пише вільним текстом поза сценарієм — застрягає й відповідає «я вас не зрозумів». Лід дратується й іде.

Як я вирішила: Дерево там, де треба контроль (дати, локація, бюджет), і AI-шар на Claude поверх усього — підхоплює вільний текст і кладе нестандартні побажання прямо в заявку.

AI без обмежень вигадує умови угоди

Голий LLM-бот легко «галюцинує»: пообіцяє ціну, строк чи умову, яких немає. Для бізнесу з реальними угодами це пряма репутаційна й фінансова шкода.

Як я вирішила: Anti-hallucination guard: бот не вигадує умов — бракує даних, перепитує. Підбір іде тільки з реального каталогу, а не з фантазії моделі.

Половина лідів «зависає» — і їх просто втрачають

У довгому циклі більшість не купує з першого контакту. Без системного дозрівання ці ліди тихо холонуть, а рекламний бюджет за них уже сплачено.

Як я вирішила: 12-тижнева warming-серія під сегмент (ВНЖ, ROI, податки) з anti-spam guard і opt-out. Відповів на прогрів — AI підхоплює живу розмову й повертає у воронку.

Кілька мов і ринків — без армії операторів

Іншомовні й нічні звернення або лишаються без відповіді, або вимагають окремих людей під кожен ринок. І те, і інше дорого та повільно.

Як я вирішила: Auto-detect мови та локалізований контент під 5 ринків з одного рушія — AI відповідає тією мовою, якою написали, без оператора.

Процес

Що було зроблено

ЕТАП 01

Вхід і атрибуція: бот знає, звідки прийшов клієнт

Deep-link із реклами передає контекст у перше повідомлення: клік на конкретному об'єкті відкриває діалог саме про цей об'єкт. Жоден лід не починається з «здрастуйте, чим допомогти» — розмова одразу по суті.

ЕТАП 02

Кваліфікація: дерево-воронка + AI-шар поверх

Структуроване дерево веде кроками (дати, локація, тип, склад сім'ї), а AI-шар на Claude підхоплює вільний текст поза сценарієм. Клієнт не застрягає на гілці й не чує «я вас не зрозумів» — фіксуються навіть нестандартні побажання.

ЕТАП 03

Активна робота: підбір, пам'ять, персона бренду

Бот підбирає об'єкти картками, відповідає голосом бренду й пам'ятає обрані об'єкти та раніше названі умови до самої заявки. Контекст не губиться між повідомленнями.

ЕТАП 04

Заявка та хендоф у CRM з повним контекстом

Коли лід сформовано, менеджеру летить структурована картка: дати, локація, склад сім'ї, бюджет, вільні побажання й уся переписка. Вбудований anti-hallucination guard — бот не вигадує умов угоди, а перепитує, якщо даних бракує.

ЕТАП 05

Дозрівання «завислих»: 12-тижнева warming-серія

Хто завис — не втрачається. Планувальник веде персональну серію під сегмент (ВНЖ, ROI, податки) з anti-spam guard і opt-out. Щойно людина відповідає на прогрів — AI підхоплює живу розмову й повертає її у воронку.

ЕТАП 06

Сповіщення про нові об'єкти повертають холодних

Хто зберіг підбір — автоматично отримує нові об'єкти під свій фільтр. Цей механізм працює паралельно воронці й реактивує тих, хто давно мовчав, без участі менеджера.

Мій підхід

Що я зробила інакше

Власний рушій, а не no-code конструктор

Замість збирати бота в готовому SaaS — побудувала машину станів зі сховищем, планувальником і AI-оркестрацією. Це дає контроль над логікою переходів, таймерами, пам'яттю по об'єктах і мультимовністю, які no-code просто не витягує. Кожен шар — bot runtime, state store, AI, scheduler, інтеграції — замінний під інший стек.

Гібрид: дерево для контролю, AI для людяності

Один рушій, два режими, що перемикаються самі. Дерево гарантує, що зберуться всі обов'язкові поля передбачувано. AI-шар робить діалог живим і ловить те, що в сценарій не вкладається. Менеджер отримує і структуровані поля, і вільні побажання — повний контекст без жодного дзвінка.

Доказ · реальний продакшн

Не схема — реальна переписка

Один справжній діалог: від «цікавить оренда» до готової заявки. Де структура веде — де AI ловить вільні побажання.

Ім'я → ініціал, телефон замасковано, бренд приховано. Слова й механіка — реальні.

AI-асистент агентстваonline · відповідає миттєво

Цікавить: оренда квартири біля моря

Вітаю! Я AI-асистент агентства. Підберу квартиру біля моря в Болгарії під ваші дати.

показано 5 варіантів із каталогу

На які дати плануєте відпочинок?

22 червня — 19 липня

Зафіксувала: 22 червня — 19 липня 2026. Яку локацію — Сонячний Берег, Святий Влас, Равда чи Несебр?

Святий Влас

Скільки людей — дорослих і чи будуть діти?

2 дорослих + 2 діток

А дітям скільки років? Готуємо для них подарунки

6 років, 2 роки

Для 4 осіб оптимально — студія з 1 спальнею. Підходить?

Так

Як плануєте добиратись — авто чи громадським?

Авто

вільний текст — не зі сценарію

Не високий поверх, великий холодильник

Зафіксувала — невисокий поверх, великий холодильник

Телевізор щоб висів на стіні

Додала — телевізор на стіні. Як Вас звати і як зручніше зв'язатись?

О.

Telegram чи WhatsApp, і контакт?

Telegram, +380 •• ••• ••60

заявку передано менеджеру з повним контекстом

Ось різниця. Дерево кнопок зупинилось би на датах і локації. Вільні побажання — поверх, холодильник, телевізор на стіні — зловив AI-шар і поклав прямо в заявку.

Що бачить менеджер

Нова заявкаwarm

Ім'я

О. (приховано)

Дати

22 червня — 19 липня 2026

Локація

Святий Влас

Гості

2 дорослих + 2 дітей (6 та 2 роки)

Планування

Студія з 1 спальнею

Транспорт

Авто

Побажання

Невисокий поверх · великий холодильник · ТВ на стіні

Контакт

Telegram · +380 •• ••• ••60

8 структурованих полів + 3 вільні побажання = повний контекст без єдиного дзвінка

Чому це не «ще один бот»

Дерево там, де треба контроль.
AI там, де треба людяність.

Шар 1 · структура

Воронка-дерево

Чіткі кроки — бюджет, локація, тип, строки. Передбачувано, без розмови ні про що.

Шар 2 · інтелект

AI-шар поверх усього

Щойно людина пише вільним текстом — Claude підхоплює. Ніхто не застрягає, ніхто не чує «я вас не зрозумів».

один рушій, два режими — перемикається сам

Як це влаштовано

7 станів воронки — від кліка до гарячого ліда

Машина станів зі своєю логікою переходів. Кожен стан — тригери, дії, дані.

Stage 01

Вхід & атрибуція

deep-link aware

Ловить deep-link — знає, з якого оголошення прийшов клієнт. Клік на об'єкті → діалог про цей об'єкт.

→далі: Discoveryтиша 24 год → Bounced

Stage 02

З'ясування інтенту

tree + AI overlay

Дерево веде кроками; AI-шар підхоплює вільний текст — ніхто не застрягає на гілці.

→далі: Engagement<3 повідомлень/7д → Stuck

Stage 03

Активна робота

catalog + memory

Підбирає об'єкти картками, відповідає персоною бренду, пам'ятає обрані об'єкти до самої заявки.

→далі: Lead formedтиша 7д → Warming

Stage 04

Заявка & хендоф

anti-hallucination

Без строків — перепитує, не вигадує. Менеджеру летить повний контекст: підбірка, переписка, сегмент.

→HOT — менеджер у роботі

Branch · Stuck

Двигун дозрівання

12-тижнева серія

Персональна серія під сегмент (ВНЖ, ROI, податки). Відповів на прогрів — AI підхоплює живу розмову. Anti-spam guard + opt-out.

↻петля до: Lead formedабо → Cold-out

Orthogonal

Сповіщення про нові об'єкти

auto trigger

Хто зберіг підбір — отримує нові об'єкти під свій фільтр. Повертає «холодних» в активний діалог паралельно воронці.

→реактивує: Engagement

Що під капотом

Власний рушій, а не no-code конструктор

Машина станів зі сховищем, планувальником і AI-оркестрацією — тримає контекст по об'єктах і мультимовність без оператора.

Bot runtime

Python · Telegram API · машина станів із переходами та таймерами.

State store

Сесії, теги інтенту, warming-стан, історія переписки.

AI-оркестрація

Claude як шар діалогу і екстракції. Persona бренду, guard від галюцинацій.

Scheduler

Планувальник 12-тижневих серій — кому, який крок, коли.

Integration layer

WP REST · CRM-хендоф · GA4 / Enhanced Conversions.

Multilang

Auto-detect мови · локалізований контент під 5 ринків.

Кожен шар замінний під ваш стек — CRM, канал, мова й логіка воронки конфігуруються.

Результати

Цифри, що говорять самі за себе

24/7

кваліфікація без оператора

Без нічних і вихідних пропусків

мовних ринків

Одночасно, з auto-detect мови

12-тиж

дозрівання «завислих»

Персональна warming-серія під сегмент

Трансформація

До та після

Контекст ліда для менеджера Холодний контакт, дані випитуються вручну

Готова картка з усіма полями Структуровані поля + вільні побажання + переписка

«Завислі» ліди ~Половина зникає після першого контакту

12-тижневе дозрівання Повертаються у воронку через warming-серію

Час відповіді Залежить від менеджера, не вночі

Миттєво, 24/7 Будь-який час, будь-яка з 5 мов

Достовірність відповідей Ризик, що бот вигадає умову

Anti-hallucination guard Бракує даних — перепитує, не фантазує

Що це означає для бізнесу

24/7

кваліфікація лідів без оператора — миттєва відповідь у будь-який час і будь-якою мовою

мовних ринків обслуговуються з одного рушія, без окремих команд під кожну країну

12-тиж

серія дозрівання повертає «завислих» лідів, за яких рекламний бюджет уже сплачено

«Раніше половина звернень просто розчинялась, а менеджер вручну випитував одне й те саме. Тепер заявка приходить уже з усім контекстом — лишається тільки закрити». — власник бізнесу у сфері нерухомості. Опубліковано анонімно, без ідентифікуючих даних, за домовленістю.

Безкоштовний ресурс

Чек-лист: 12 ознак, що ваш бізнес готовий до AI-бота для лідів

Коротка самодіагностика: чи ляже AI-бот на ваш цикл угоди, де він дасть найбільше й що треба підготувати до запуску. Базується на реальному build-кейсі.