Техническое задание на чат-бота для малого бизнеса

1. Техническое задание на чат-бота для малого бизнеса: типичные сложности и приоритеты

Записи из блокнота, пропущенные заявки в Instagram/WhatsApp и постоянные овербукинги — типичная ситуация для салонов, клиник и сервисов с небольшой командой. Часто менеджер отвечает медленно, теряются контакты и нет единой базы клиентских данных.

Правильный документ помогает упорядочить задачи: перечислить функционал (запись, напоминания, скидки), определить каналы и описать сценарии для автоматической обработки заявок и эскалации менеджеру. В ТЗ должны быть приоритеты — что нужно запускать первым, а что оставить на второй этап.

После согласованного ТЗ вы получите готовую дорожную карту: реализация ключевых сценариев занимает меньше времени и бюджета, а менеджерам не придётся вручную переносить заявки в Excel. Это снижает число неявок и увеличивает повторные продажи за счёт регулярных напоминаний и рассылок.

Ценность такого подхода в том, что даже без выделенного IT‑отдела вы получите понятный план работ, с минимальными требованиями к техническим ресурсам и ясными критериями приёмки.

2. Как AI‑ассистент и нейросети реализуют пункты технического задания на чат-бота

Когда в ТЗ описаны сценарии и требования к интеграциям, следующим шагом становится выбор технологий: GPT/LLM для генерации ответов и ведения диалога, NLU (intent/entity) для распознавания запросов, embeddings и RAG для поиска по базе знаний, а также вебхуки и API для связи с CRM (Bitrix24) и календарём.

Процесс обычно состоит из: 1) подготовки intents и примеров фраз; 2) написания промптов и шаблонов ответов для GPT; 3) настройки интеграции с Bitrix24 (создание лидов, запись клиента, обновление статуса); 4) определения правил эскалации (передать менеджеру при неопределённом запросе или спорной оплате).

В результате автоматический ассистент отвечает молниеносно, сохраняет контакты в CRM, формирует лиды с заполненными полями и назначает напоминания/рассылки. Это уменьшает ручную обработку и ускоряет конверсию из запроса в запись.

Ценность подхода — предсказуемость: вы заранее понимаете, какие данные бот будет передавать в CRM, какие сценарии запускать и какие метрики отслеживать.

3. Конкретные результаты: метрики и кейсы после выполнения технического задания

После запуска чат-бота по правильно составленному ТЗ клиенты малого бизнеса отмечают рост записей и уменьшение простоя персонала. Реальные метрики, которые часто достигаются:

• Увеличение лидогенерации на 25–60% за счёт быстрого ответа в мессенджерах;
• Снижение неявок на 15–40% при использовании SMS/WhatsApp напоминаний;
• Сокращение времени обработки заявки менеджером с 3–10 минут до 10–30 секунд (автоматическое заполнение лидов в CRM);
• Конверсия в оплату при онлайн‑бронях повышается на 10–30% при использовании предоплат и напоминаний.

Короткие примеры:

Салон красоты: шаблон ТЗ → бот обрабатывает 70% входящих сообщений, записи выросли на 35% через 2 месяца.

Клиника: интеграция с Bitrix24 и напоминания → снижение пропусков приёма на 25%.

Фитнес‑клуб: брошенные заявки → автоматическая рассылка акций, возвращение клиентов +18% в месяц.

Ценность — чёткая связь между ТЗ и KPI: если в документе указаны цели (увеличение записей, снижение неявок), вы можете измерить эффект и быстро итеративно улучшать сценарии.

4. Практическое применение: пошаговая инструкция по созданию ТЗ на чат-бота для малого бизнеса

Ниже — рабочий чеклист и пример структуры ТЗ, который вы можете использовать прямо сегодня.

Шаги (пошагово)

1. Анализ процессов (1–2 дня): опишите, как сейчас приходят заявки, где теряются клиенты, какие каналы используются (WhatsApp, Instagram, Telegram, сайт).
2. Цели и KPI (1 день): укажите метрики: количество записей/неделя, процент неявок, средняя сумма чека, время ответа.
3. Функционал MVP (2–5 дней): сценарии записи, напоминания, сбор контактов, создание лида в Bitrix24, уведомления менеджеру.
4. Требования к AI (2–4 дня): NLU intents, примеры фраз, список сущностей (имя, дата, услуга), промпты для GPT и политика fallback.
5. Интеграции (3–7 дней): API Bitrix24: создание лида, привязка к клиенту; календарь; оплата/предоплата (при необходимости).
6. Тестирование и пилот (7–14 дней): тесты UX, нагрузочное тестирование, сценарии ошибок, обучение сотрудников.
7. Запуск и сопровождение: мониторинг KPI, корректировка сценариев, SLA‑поддержка.

Пример минимального блока ТЗ (фрагмент)

{
  "project": "Чат-бот для записи",
  "channels": ["WhatsApp", "Instagram", "Telegram"],
  "goals": {
    "leads_per_week": 80,
    "no_show_reduction_percent": 25
  },
  "mvp_features": [
    "Приём заявок 24/7",
    "Создание лида в Bitrix24 (name, phone, service, preferred_date)",
    "Подтверждение записи и напоминание (24h, 2h)",
    "Эскалация на менеджера при неопределённом запросе"
  ],
  "nlp": {
    "intents": ["запись", "отмена", "вопрос_о_цене", "расписание"],
    "entities": ["имя", "телефон", "дата", "услуга"]
  }
}

Промпты для GPT (пример): системный промпт: "Ты — помощник салона, принимаешь записи. Краткие ответы, уточнять имя, телефон, услугу и дату. Если не уверен — спроси уточняющий вопрос. При подтверждении отправь данные в CRM." В ТЗ укажите варианты fallback и допустимые действия бота.

Ценность практики в том, что такой шаблон позволяет быстро делегировать разработку и тестирование подрядчикам или внедрить самостоятельно, даже при ограниченном бюджете.