Автоматизація для відділів продажів і маркетингу

Ліди з реклами не губляться. Менеджер бачить кожну заявку за секунди. Звіти рахуються самі — без ручних таблиць.

Вбудовую AI туди, де витікають гроші: кваліфікація вхідних лідів, розбір дзвінків, чесна звітність. Вузька ніша — зроблена добре, а не «автоматизація взагалі».

Розібрати мій кейс Дивитись кейси ↓
Mykola Havryliuk — фото
до 40 клієнтів/місяць на боті запису — без адміністратора
100% дзвінків із AI-розбором замість вибіркової перевірки кількох
6 робочих систем у проді — не навчальні демо

Хто я

Я вбудовую AI у відділ продажів і маркетингу. Фокус — кваліфікація вхідних лідів, розбір дзвінків і звітність, якій можна вірити. Не беруся за «все підряд»: роблю вузьку нішу так, щоб працювало в проді, а не на демо.

Технічний бекграунд

Стек

  • Make.com
  • n8n
  • JavaScript
  • Node.js
  • Telegram-боти
  • Bitrix24
  • KeyCRM
  • OpenAI / Claude
  • Meta Marketing API
  • Google APIs

Кейси

Бот запису для салону

Проблема

Записувались через переписку — плутанина, подвійні брони, повільні відповіді.

Рішення

Бот веде клієнта від «хочу записатись» до підтвердженого часу: пропонує вільні години, розуміє «на завтра»/«в п'ятницю», нагадує про візит.

Стек
  • n8n
  • Node.js
  • Telegram Bot API
  • Google Calendar API
  • OpenAI API

До 40 клієнтів/місяць без адміністратора. Подвійних записів — нема.

Звіти по рекламі, яким можна вірити

Проблема

Щоб порахувати вартість заявки, доводилось щодня лізти в кабінет вручну — а цифри ще й завищували ціну ліда в рази.

Рішення

Звіт приходить сам: витрати, кількість заявок, реальна ціна кожної.

Стек
  • Make.com
  • Meta Marketing API
  • Google Sheets API
  • Telegram Bot API

Реальна ціна заявки замість завищеної в рази.

AI-аналіз дзвінків відділу продажів

Проблема

Дзвінки менеджерів ніхто не слухав — не видно, де втрачають клієнта.

Рішення

Кожна розмова розбирається автоматично: що за клієнт, чи дотримано скрипт, де провал, що покращити.

Стек
  • n8n
  • OpenAI (Whisper + GPT)
  • Claude API
  • Bitrix24

Кожен дзвінок отримує розбір — замість вибіркової перевірки кількох.

Контент для Telegram-каналу з контролем якості

Проблема

Автогенерація давала сирий, повторюваний текст — постити без перевірки страшно, а перевіряти кожен пост вручну довго.

Рішення

Система відбирає теми, пише пости й пропускає через перевірку якості. Сумнівний пост летить на узгодження тому, хто веде канал — решта публікується автоматично.

Стек
  • n8n
  • OpenAI / Claude
  • Telegram Bot API
  • Prompt Engineering

У канал іде тільки те, що варто читати. Без ручної рутини, але з людським контролем.

Кваліфікація вхідних заявок

Проблема

Заявки падали хаосом — не видно, хто гарячий, а хто дозріє нескоро.

Рішення

Кожна заявка одразу оцінюється й потрапляє в базу з пріоритетом.

Стек
  • Make.com
  • OpenAI / Claude
  • KeyCRM
  • Webhooks

Видно, кому дзвонити першим. Гарячі ліди не губляться в потоці.

Автопостинг новин

Проблема

Щоб постити регулярно, доводилось щодня шукати й переписувати новини вручну.

Рішення

Система знаходить свіже, переписує під формат каналу й публікує.

Стек
  • n8n
  • RSS / Web scraping
  • OpenAI API
  • Telegram Bot API

Стрічка живе сама, без щоденної рутини.