1. Утренний контроль новых лидов и пропущенных заявок
Утро часто начинается с того, что менеджеры тонут в уведомлениях: кто писал ночью, какие заявки остались без ответа, сколько лидов пришло с Instagram и WhatsApp. Для владельца это мешает быстро принять решение о перераспределении смен и активации промо.
Как организовать наблюдение
- Соберите поток входящих лидов в единую ленту: Bitrix24/любая CRM + webhook из чат‑ботов.
- Постройте метрику «Новые лиды (24ч)» и «Неотвеченные заявки» с фильтрами по источнику (Instagram, WhatsApp, сайт).
- Настройте порог тревоги: >10 неотвеченных заявок → уведомление владельцу в Telegram.
Что вы получите к 9:00
- Точный список новых лидов с контактом и каналом.
- Приоритетные лиды, которые AI-пометил как «горячие» (например, запросы на ближайшие 48 часов).
- Экономия времени: вместо разбора десятков сообщений — действия по 3‑5 приоритетным лидам.
Ценность для владельца
Меньше потерь из‑за пропущенных сообщений, больше заполненных окон дня и контроль над срочными заявками без глубокого погружения в CRM.
2. Конверсия лид→запись и эффективность AI‑ассистента (GPT и нейросети)
Частая ситуация: много лидов, но мало записей. Непонятно, стагнирует ли команда продаж или лиды низкого качества. В малом бизнесе это особенно ощутимо — каждый пропущенный клиент дорог.
Как AI помогает
- AI-ассистент (GPT) автоматически квалифицирует лиды: цель, срочность, источник, бюджет.
- Чат‑боты ведут первичный диалог 24/7 и создают карточки в CRM с тэгами (горячий/тёплый/холодный).
- Дашборд показывает «конверсию лид→запись %» по каналам и по AI/человеку.
Что увидеть утром
- Конверсия по каналам: Instagram 12%, WhatsApp 28%, сайт 9%.
- Эффективность AI‑ассистента: доля закрытых записей без участия менеджера (цель >15%).
Ценность для бизнеса
Понимание, какие каналы приносят реальные записи и насколько AI уменьшает нагрузку менеджеров. На основе метрики можно перераспределять бюджет и время персонала.
3. Заполненность расписания и прогноз загрузки на 7 дней
Хаос в расписании — классическая проблема салонов, клиник и тренеров: двойные брони, пустые окна и неравномерная загрузка персонала приводят к потерям.
Как собрать прогноз
- Экспорт из CRM в таблицу или BI: записи на ближайшие 7 дней и текущая доступность сотрудников.
- Добавьте правило AI для прогнозирования отмен/неявок по истории клиента (например, клиент с 2 пропусками в прошлом — риск 40%).
- Включите KPI «Заполняемость %» (запланированные часы / доступные часы).
Утренний инсайт
- Загрузка по дням: Пн 78%, Вт 55%, Ср 42% — требует активации скидок на среду.
- Список клиентов с высоким риском неявки + предложенные авто‑напоминания от AI.
Ценность
Владелец видит, где нужно срочно продавать акции или перенести персонал — прямо из утреннего дашборда, без дополнительного анализа.
4. Доход за 24 часа, средний чек и оперативные действия
Владелец должен понимать, сколько реально заработано за предыдущие сутки и какой средний чек по продажам — это позволяет принимать решения по акциям и управлению запасами.
Как считать и использовать
- Подключите данные продаж из кассы/CRM, группируйте по услугам и сотрудникам.
- Добавьте показатели: Доход (24ч), Средний чек, Доход vs. средний за период (7/30 дней).
- Автоматические рекомендации: если доход сегодня < 70% среднего — запустить утреннее SMS/WhatsApp с предложением скидки на ближайшие слоты.
Типичный результат
- Увеличение загрузки в слабые дни на 15–25% после запуска целевых рассылок.
- Снижение пустых окон на 20% при комбинированном использовании AI‑квалификации и утренних акций.
Ценность для владельца
Понимание денежных потоков и быстрые действия для восстановления дневной выручки — всё в одном окне.
Семь метрик, которые должны быть на вашем утреннем дашборде
Конкретный список: соберите эти показатели в одном виджете и получайте дайджест к 9:00 по Питеру.
- Новые лиды (24ч) — количество новых контактов по каналам.
- Конверсия лид→запись — % лидов, которые стали записами за последние 24–72 часа.
- Неотвеченные/пропущенные заявки — количество и список контактов.
- Заполненность на 7 дней — % занятых слотов за неделю.
- Доход за 24 часа — чистый приход по продажам/услугам.
- Средний чек — средняя сумма по закрытым заявкам.
- Эффективность AI-ассистента — % лидов, обработанных без участия менеджера и % успешных назначений.
Источники данных: Bitrix24/любая CRM, логи чат‑ботов (WhatsApp/Telegram/Instagram), касса, Google Sheets/Looker Studio. Для малых команд предпочтительна простая связка: CRM→Looker Studio + webhook→AI-процессинг.
Практическое внедрение: пошаговая инструкция для Санкт‑Петербурга
Ниже — краткий план действий за 5 шагов, который подходит для малого бизнеса без выделенного IT‑отдела.
- Соберите контакты источников: включите экспорты из Instagram, WhatsApp, форм сайта. Для начинающих — используйте экспорт в CSV или коннекторы Zapier/Make.
- Подключите CRM: Bitrix24 или другая простая CRM. Все лиды должны попадать в одну карточку с метками источника и статуса.
- Внедрите AI‑квалификацию: настройте GPT‑скрипт или готовый AI‑модуль, который отвечает простыми сценариями и проставляет тэги (приоритет/услуга/срок).
- Постройте визуализацию: Looker Studio или Metabase. Создайте 7 виджетов — по каждой метрике — и настроите фильтр по дате и сотруднику.
- Автоматизируйте рассылку дайджеста: настроьте ежедневную отправку отчёта в Telegram/WhatsApp владельцу и ключевому менеджеру (в 9:00 по МСК).
Пример для салона: в первый месяц после внедрения — тестовый KPI: конверсия +8–12%, снижение неявок на 10% через SMS/WhatsApp напоминания, прирост заполняемости среднесрочно на 12%.
Ограничения: AI‑квалификация требует обучения на ваших данных; интеграция с нестандартными кассами/CRM может потребовать разработчика. Для большинства малых клиентов достаточно стандартных коннекторов и шаблонов.